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股票交易系统自动根据指标进行相关的交易系统
- 股票交易系统自动根据指标进行相关的交易系统,Automatic stock trading system in accordance with indicators related to the trading system
yuandaima
- 基于遗传算法，针对考试系统的自动出题问题，应用矩阵理论的知识，为自动组卷系统建立了一个合适的数学模型，使我们能在数学模型的基础上，应用遗传算法全局寻优和智能搜索的特性，在试题的各种属性满足数学模型的控制指标的基础上，从题库中既好又快的抽出一组符合考方要求的试题，从而得到一份满意的试卷。-Based on genetic algorithms, automatic test system for the title problem, the application of matrix theory
indicators2
- 精品股票指标,内含大量抄底逃顶指标。可以抓住主要波段，包括大牛股。-good stock indicators
src
- 使用k-means和fcm实现聚类，可选择有效性指标-And the use of k-means clustering to achieve fcm the option of the effectiveness of indicators
XPoints
- 三个月的运行中该智能交易增长近 35倍 仔细在货币对 EUR/USD图表中注视规律，你会发现柱的价格会产生转变： 1) rate = (High - Low) / MathAbs(Close-Open) 大于1 2) 低点 (Low)到通道的最低处 (价格可能上涨)或者高点(High)到通道的最高处(价格可能下降) 这种类型的柱被称作X-points. 指标按照参数寻找X-points， xrate (rate >= xrate) && (Hi
BP2
- 换档品质评价方法的研究是应现代车辆自动变速技术发展需要而提出的前沿研究课 题,其评价过程可视为一个非线性动态系统。BP 神经网络的非线性系统辨识 ,能够逼近任意 一个非线性函数。通过确定换档品质评定指标 ,利用BP网络训练获得的数据样本 ,从而建立 主观、 客观评价标准之间的联系 利用 Mat lab/ Simulink 完成换档品质评价方法的客观描述并 进行仿真。通过与实验结果对比 ,证明这种方法能够有效真实地评价换档品质并与传统主观 评价方法具有很好的一致性。-Shift
StockPrediction
- 基于Matlab2007a平台,通过BP神经网络训练并进行预测股指，可以预测收盘、开盘、最大、最小等指标；分析实际值与预测值在振幅、均值、涨幅、隔天涨率、跳率、当天涨率等方面的变化 ，从而验证预测股指与实际股指变化趋势是否一致。提供了实验数据及格式说明和仿真结果-Based Matlab2007a platform by BP neural network training and forecast stock index, can predict the closing, opening, m
financial-early-warning-model
- 对于本项目来说,共有1350组公司财务状况数据,每组数据的输入为10维,代表上述的10个指标,输出为1维,代表公司财务状况,为1时表示财务状况良好,为-1时表示财务状况出现问题。从中随机选取1000组数据作为训练数据,350组数据作为测试数据。根据数据维 数,采用的BP神经网络结构为10—6—1,共训练生成10个BP神经网络弱分类器,最后用10 个弱分类器组成强分类器对公司财务状况进行分类。-For this project, a total of 1350 group company&
matlab-for-neural-network
- BPnet.m、GRNNnet、RBFnet分别为BP神经网络、GRNN神经网络、RBF神经网络用于预报模型的代码，其中给出预报的精度指标：合格率、确定性系数、均方根误差-BPnet.m, GRNNnet, RBFnet were BP neural network, GRNN neural network, RBF neural network for forecasting model code, which gives the prediction accuracy indicators:
KorHarmonics
- 红蝴蝶指标，对市场预测能达到80 以上的正确率，该指标过滤了很多错误信号，非常好用，市面上买来的-Red Butterfly indicators, market forecast to reach more than 80 accuracy rate, the indicator signal filtering a lot of mistakes, very easy to use, the market bought
yu-ce-D
- 蝴蝶指标里面的新的扩展指标，能够提前预测D点的出现，对于cd段的行情把握比较准确，盈利也是非常可观的-Butterfly indicators inside the new expansion indicators that are able to predict in advance the emergence of point D, for cd more accurate grasp of the market segment, profitability is very impressi
163disk
- 配合布林带使用的短线买进卖出和阻力压力指标，很好用。-Bollinger Bands with short-term buying and selling used and resistance pressure indicators, is useful.
Evaluation-of-the-Yangtze
- 用模糊神经网络评价长江水质，把长江水质的各类指标输入进模糊神经网络，神经网络自主学习输出评价指标-Evaluation of the Yangtze River Water fuzzy neural network, the various types of indicators of water quality input into the Yangtze fuzzy neural network, neural network output independent study evaluat
BP_PID
- 神经网络PID控制的阶跃响应，能够准确跟踪输入信号，各项指标满足要求。-the step response of Neural network PID control,Can accurately track the input signal, the indicators meet the requirements.
ant-colony-algorithm
- 针对车辆的越野路径规划问题,设计了以最少行驶时间为目标的多策略蚁群算法.首先,分析了地形坡度和地表属性对于车辆路径规划的综合影响,通过叠加坡度与粗糙度约束建立了禁忌表 其次,一方面引入了自适应调整策略以提高路径搜索的有效性,另一方面设计了双向搜索策略以增加蚂蚁之间的协作能力和成功路径的搜索机率 另外,还提出了子路径多段交叉策略以提高算法的全局搜索能力和收敛速度,在详细叙述改进算法的步骤之后,优化了算法的部分参数取值 最后,就基本算法和改进算法的性能指标、收敛代数和仿真结果进行了比较与分析.实验结
pec
- 置换熵，一种度量信号混乱程度的非线性指标，permutation entropy-Permutation entropy, a nonlinear signal indicators measure of disorder, permutation entropy
openticks
- 智能交易EA，根据K线的走势追踪趋势，没有其他指标，带止损止盈-EA EA, in accordance with the trend of K-line trend tracking, no other indicators, with a stop loss and profit
PLA_pocket
- PLA口袋算法实现 包含Accuracy、recall、precision、F1四大指标的验证-Verify PLA pocket algorithm contains Accuracy, recall, precision, F1 four indicators
GRNN
- 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值，工业生产总值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入。-According to analyzing the influential factors of freight volume, respectively take the gross domestic product, industrial production, the line length of railw
Artificial_Intelligence_EA神经网络 五星
- EA描述 这个EA使用神经网络技术，虽然只包含一个感知器，却有良好的结果。此感知器能接收MACD指标的数据。 货币对：欧元/美元 时间段：1分钟 EA逻辑 EA根据开仓价格来操作。根据真实交易来得到最佳结果。测试的详细结果见下图： EA模拟了一个神经网络来发出买入/卖出信号。您可以通过设定加权参数来优化机器人。这个建议也检测自由保证金来监控交易操作。 输入选项 x1 … x4 —感知器加权（优化时选择） FastMA —针对 MACD 的快速移动平均线时间间隔 S