SMFT-2

Beskrivelse

Omfattende system for børshandlere og investorer, består af de 5 moduler. Processoren for tekniske indikatorer bestemmer, hvilken indikator der skal have størst tillid til bestemte markedsforhold og specifikke aktier ved hjælp af back-testing-simulering. Den sammensætter prognosen fra indikatorsignaler med vægte i overensstemmelse med hver indikators forudsigelsesevne ved hjælp af Neural Network (NN). Mønsterlighedsmodulet søger efter de bedste matches ved at scanne alle historiske data og rangere dem på basis af maksimal korrelation og minimum afvigelse inden for en given periode ved hjælp af EOD-priser og volumendata. NN bruges til at anvende lysestagermønster for at forudsige den næste lysestage (dag eller uge i bredden).

Module Waves analyserer bølger og forudsiger en fremtidig høj eller lav pris svarende til Elliott Waves teori om tilbagevendende aktiemarkedskursstrukturer; softwaren tager højde for alle udtrukne bølger. På grund af anvendelsen af ​​NN gør det muligt at identificere både prisen og datoen for ekstremer.

Cyklusforudsigelsesmodul er designet til at afsløre cyklusser, opbygge prognoser og finde den optimale timing til at købe og sælge. Yderligere analyse inkluderer sådanne cyklusser som måned i år, dag i måned og ugedag. Den fungerer automatisk, når NN oprettes, trænes og kortlægges for at klassificere en ny inputvektor. Softwaren, der leveres med gratis datadownloader, samt inputdata kan downloades gratis.