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Aplicación de redes neuronales para la predicción de la volatilidad, precios, indicadores,
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Resultados aplicación red neuronal: futuro dax
Por Javier Oliver Muncharaz En este post expondré los resultados “teóricos” que se obtendrían aplicando la red neuronal  y las estrategias I y II descritas en   Predicción futuro dax con red neuronal: estrategia a seguir                        &
Resultados aplicación red neuronal: futuro dax
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En este post expondré los resultados “teóricos” que se obtendrían aplicando la red neuronal y las estrategias I y II descritas en Predicción futuro dax con red neuronal: estrategia a seguir.
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En este post expondré los resultados “teóricos” que se obtendrían aplicando la red neuronal y las estrategias I y II descritas en Predicción futuro dax con red neuronal: estrategia a seguir.
Predicción futuro dax con red neuronal: estrategia a seguir
Al margen de la serie de posts que iré escribiendo en relación a la parte teórica de las redes neuronales, qué son, cómo funcionan,..etc, voy a escribir otra serie de posts en los que aplicaré las redes neuronales con un sencillo ejemplo.
Redes Neuronales: Un poco de historia (II)
Continuando con el post anterior sobre la historia y evolución de las redes neuronales seguimos a partir de los años sesenta. 1960- Bernard Widroff/Marcian Hoff. Desarrollan el modelo Adaline (Adaptative Linear Elements). Éste fue el primer modelo con una aplicación a un problema real. Fúe usado para la eliminación de los ecos en las líneas telefónicas y se utilizó durante varias
Redes Neuronales: Un poco de historia (I)
En este post voy a realizar un breve repaso histórico de la aparición de las redes neuronales y su evolución a lo largo de los años. Como sabemos, en la actualidad se ha extendido el uso de las redes neuronales a múltiples campos científicos, incluida las finanzas. A pesar de este boom actual podemos centrar sus orígenes en las primeras décadas del siglo XX.
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