Neural Network Dalam Mempelajari Strategi Forex

Berita terbaru di dunia Forex adalah jaringan saraf, istilah yang diambil dari komunitas kecerdasan buatan. Dalam istilah teknis, jaringan saraf adalah data metode analisis yang terdiri dari sejumlah besar unit pengolahan yang dihubungkan bersama oleh pertimbangan probabilitas. Dalam istilah yang lebih sederhana, jaringan saraf adalah model longgar menyerupai cara bahwa otak manusia bekerja dan belajar. Selama beberapa dekade sekarang, orang-orang dalam riset kecerdasan buatan telah menggunakan model neural network dalam menciptakan komputer yang 'berpikir' dan 'belajar' berdasarkan hasil dari tindakan mereka.

Berbeda dengan struktur data tradisional, jaringan saraf mengambil beberapa aliran data dan output dengan satu hasil. Jika ada cara untuk mengukur data, ada cara untuk menambahkannya ke faktor yang dipertimbangkan dalam membuat prediksi. Mereka sering digunakan dalam Forex software prediksi pasar karena jaringan dapat dilatih untuk menginterpretasikan data dan menarik kesimpulan dari itu.

Sebelum mereka dapat digunakan dalam pembuatan prediksi atau analisis forex, jaringan saraf harus 'dilatih' untuk mengenali dan menyesuaikan pola yang muncul antara input dan output. Pelatihan dan pengujian dapat memakan waktu, tetapi adalah hal  yang memberi jaringan saraf kemampuan mereka untuk memprediksi hasil masa depan berdasarkan data masa lalu. Ide dasarnya adalah bahwa ketika disajikan dengan contoh-contoh pasangan data input dan output, jaringan dapat 'belajar' dependensi, dan menerapkan dependensi ketika disajikan dengan data baru. Dari sana, jaringan dapat membandingkan output sendiri untuk melihat seberapa dekat untuk memperbaiki prediksi itu, dan kembali dan menyesuaikan berat berbagai dependensi hingga mencapai jawaban yang benar Continue Reading...