An Exploration of Backpropagation Numerical Algorithms in Modeling US Exchange Rates
Notice bibliographique
Résumé
This chapter applies the Backpropagation Neural Network (BPNN) trained with different numerical algorithms and technical analysis indicators as inputs to forecast daily US/Canada, US/Euro, US/Japan, US/Korea, US/Swiss, and US/UK exchange rate future price. The training algorithms are the Fletcher-Reeves, Polak-Ribiére, Powell-Beale, quasi-Newton (Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno, BFGS), and the Levenberg-Marquardt (LM). The standard Auto Regressive Moving Average (ARMA) process is adopted as a reference model for comparison. The performance of each BPNN and ARMA process is measured by computing the Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Deviation (MAD), and Mean of Squared Errors (MSE). The simulation results reveal that the LM algorithm is the best performer and show strong evidence of the superiority of the BPNN over ARMA process. In sum, because of the simplicity and effectiveness of the approach, it could be implemented for real business application problems to predict US currency exchange rate future price.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».