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Die "Neuronale Klassifizierung" von Neuro Plus!

Im Zentrum von Neuro Plus! stehen die neuen Berechnungsmethoden der Neuronalen Klassifizierung mit einem besonders schnellen und leistungsfähigen Trainingsverfahren. Auf Wunsch arbeitet es auch in einer Walk-Forward-Version.

Noch nie war es so einfach, verschiedene Inputs in eine Handelsstrategie einfließen zu lassen! Mit einfachsten Inputs erreicht die Neuronale Klassifizierung oft eine schon erstaunliche Prognosefähigkeit.

Wie Sie die Neuronale Klassifizierung einsetzen können, sehen Sie im Video und in den Beispielprojekten zum Download.

Clusterbildung nach Ähnlichkeit der Inputs

Das besondere Merkmal der Neuro-Klassifizierung ist das so genannte „nicht überwachte“ Training. Das Prognosemodell wird nicht mit Blick auf einen gewünschten Output trainiert, sondern ausschließlich mit Blick auf die im Trainingsbereich auftretenden Inputmuster. Aus diesen werden nach Ähnlichkeit Muster-Gruppen (Cluster) gebildet. Erst im nächsten Schritt wird den Clustern dann ein Output (eine Bedeutung) zugeordnet.

Das Training erfolgt dynamisch „on the fly“ bei der Berechnung des Indikators. Eine Änderung der Inputs oder einer Einstellung wirkt sich auf das Handelssystem mit sehr wenig Verzögerung aus.

Die Neuronale Klassifizierung stellen Sie wie in Investox üblich bequem über Dialoge ein, hier den gewünschten Output der Klassifizierung:

Neuro-Klassifizierung mit Walk-Forward

In der Walk-Forward-Version der Neuronalen Klassifizierung erfolgen das Training und die Ausgabe in Abschnitten. Für jeden Prognoseabschnitt wird das Modell, also die Zusammenstellung der Muster-Cluster, mit der angegebenen Anzahl davor liegender Perioden neu trainiert. Zusammengefügt ergeben die Prognosen einen durchgängigen Output, der komplett auf „Out-of-Sample“-Daten beruht. Damit bietet die Walk-Forward-Technik einen erhöhten Schutz vor Über-Optimierung.

Lesen Sie außerdem: Walk-Forward-Optimierung auch ohne Neuronale Netze mit Neuro Plus!