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Applying Neural Networks in Copper Trading: A Technical Analysis Simulation

机译:神经网络在铜交易中的应用:技术分析模拟

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摘要

An artificial neural network (ANN) is trained to generate long/short trading positions for maximizing profit in the copper market with the help of technical analysis. The ANN model uses the information that a simple weighted moving average (WMA) strategy provides. The main objective of the ANN is to compensate the delay that the WMA strategy presents when the market is near a turning point or when it oscillates, avoiding losses when false signals are generated from the WMA strategy. The ANN model outperforms the WMA stategy by 63.5
机译:经过训练的人工神经网络(ANN)可以生成多头/空头交易头寸,以借助技术分析来最大化铜市场的利润。 ANN模型使用简单加权移动平均(WMA)策略提供的信息。人工神经网络的主要目的是补偿WMA策略在市场接近转折点或震荡时出现的延迟,避免WMA策略产生错误信号时造成的损失。 ANN模型优于WMA策略63.5

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