EOD株式市場のトレーダーを対象とした予測シミュレーションソフトウェア。 AIを使用して1つの予測信号番号に技術指標、波、パターン、およびサイクルを結合します。 SMT1は、次の市場日のために制限注文を設定するだけで、取引を容易にする入出値を提案します。そのバックテストシミュレーションでは、さまざまな終了条件をテストし、最良の条件を見つけることができます。取引パフォーマンスを最大限にするために、4-Way出口方式を使用することができます。    制限: ...

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SMAP

SMAP 2

株式市場の分析・予測SMAP-2、最適な投資タイミングのファインダーは、全体的な株式市場やセクターサイクルを分析し、全体的な株式市場やセクターを予測し、投資パフォーマンスが向上し、株式を売買するための最良の時間を定義します。その計算は、過去の相場データから周期的な機能を抽出することに基づきます。 この要件: このWindows 2000 / XP / Vistaに対応 この制限事項:...

SMAP-2

SMAP-2 2008.09

株式市場は、単に線形トレンドに従っていません - それは線形関数からいくつかの偏差を持っています。いくつかのサイクルは、4年の大統領サイクルまたは年次および四半期会計報告のサイクルとして、よく知られています。加えて、いくつかのサイクルがシステムの固有の特性によって定義されます。株式市場の性能曲線は、異なる周期及び振幅を有する周期的な関数の和と考えることができます。時には彼らは異常な極値を形成するために、オーバーラップまたはフラット期間を形成するために、オフセット -...

NNSTP

NNSTP 2.0

ニューラルネットワークは、人間が気づかれ、正常に今後の動向を予測していない可能性があり、データのパターンを発見することができます。 Addaptronソフトウェアは、短い用語の株価を予測する上での株式トレーダーを支援するNNSTP-2、ニューラルネットワークコンピュータツールを開発しました。...

SMAP-3

SMAP-3 2009.10.07

株式市場は、4年の大統領サイクル、会計報告のサイクル、などの異なるサイクルを持っています。加えて、いくつかのサイクルがシステムの固有の特性によって定義されます。株式市場の性能曲線は、異なる周期及び振幅を有する周期的な関数の和と考えることができます。時々それらは異常な極値を形成するために、オーバーラップまたはフラット期間を形成するためにオフセット -...

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InvAn-3

InvAn-3 2009.08

投資アナライザInvAn在庫投資家のための最適なソリューションです。これは、投資収益を最大化するオールインワンのツールです。特徴:基本的な、技術的、および時期については、評価システムを分析します。テクニカル分析チャート。短期(10日)は、ニューラルネットワークを用いた予測しました。株式の個人または投資、可能性と他のグループのためのパフォーマンス分析と予測。高度なポートフォリオ管理(相関分析)。株式市場(インデックス)フーリエ級数解析に基づいて予測。最適な現金準備計算。パターン認識フィルタと株式ニュースビュー...

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InvAn-4

InvAn-4 2009.08

投資アナライザInvAnは、基本的な技術を実行し、タイミングが3評価に変換する分析します。そして、それは特別なアルゴリズムを使用して、単一の番号、複合評価にこれらの評価を兼ね備えています。ファンダメンタル分析は、企業とその株式の実際の状態とダイナミクスを反映するために、いくつかの主要な比率とパラメータ(要因)に基づいて行われます。また、それは、アナリストに基づいて株式のパフォーマンスの期待が含まれて?意見や外部評価。技術的な評価は、テクニカル指標の数十からの信号を処理し、予測で最高の精度を達することができる...

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TFW1

TFW1 2011.10

予測:シミュレーションの比較分析は、平均で予測出入国信号に基づいて、システムがランダムエントリー取引システムよりも約70%のケースでは、より良い利益を生み出すことを示しています。 TFW-1は、利益を増加させるために役立つように予測を可能にします。予測ETFの株式の価格はパーセントで表現される -...

SMFT-1

SMFT-1 2012.07

SMFT-1は、株式市場のトレーダーを対象としており、3つのモジュールTA-1、SMAP-3、およびNNSTP-2で構成されている。技術アナライザーTA-1はテクニカル分析パターン認識などの予測モデルに基づいています。テクニカル分析チャート機能を除いて、技術的な分析モジュールは、バックテストのシミュレーションを使用して、特定の市場の状況や特定の共有のためのより信頼されるべき指標を決定することができる。これは、ニューラルネットワークを使用して、各テクニカル指標の予測能力に応じて重みで予測を構成する。パターン類...

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