دانلود ترجمه مقاله کاربرد کلان داده ها در بستر پیش بینی مالی نرخ ارز بر اساس FPGA (ساینس دایرکت – الزویر ۲۰۲۱) (ترجمه ویژه – طلایی ⭐️⭐️⭐️)

کاربرد کلان داده ها در بستر پیش بینی مالی نرخ ارز بر اساس FPGA و تعامل انسان و کامپیوتر

Big data application in exchange rate financial prediction platform based on FPGA and human-computer interaction

چکیده
۱ مقدمه
۲ پژوهش های مرتبط
۳ مواد و روش برای پلتفرم پیش بینی مالی نرخ ارز مبتنی بر یادگیری ماشینی
۳٫۱٫ FPGA (‏آرایه های دریچه ای برنامه پذیر میدانی)‏ براساس پلتفرم پیش بینی مالی
۴ نتیجه و بحث درمورد پلتفرم پیش بینی مالی
۵ نتیجه گیری
منابع

چکیده

پیش بینی، بیانیه ای در مورد بازار مالی است. پیش بینی بازار مالی ممکن است فاقد دلایل کافی یا هر گونه تجزیه و تحلیل خوب برای بازار سهام باشد. پیش بینی مالی ممکن است در هر موقعیت یا میانگین، مبتنی بر مدل یا اطلاعات، درست یا نادرست باشد. پیش بینی مالی از طریق روش های مختلفی انجام می شود، از جمله صدها ارزیابی اقتصادی و سیستم های آزمایشی که در آرایه دریچه ای قابل مشاهده هستند. سیستم پردازش سیگنال دیجیتال و IoT (‏اینترنت اشیا)‏ برای پلت فرم اجرایی نرخ تبادل در روش قبلی است. در روش قبلی، کاهش سرمایه گذاری برای کاهش تورم و تنظیم ارزش اشتباه دشوار است. روش پیشنهادی، مبتنی بر دریچه برنامه پذیر و یادگیری برای پیش‌بینی نهایی است. چالش مهم مسائل پیش بینی مالی، همراه با فرصت هایی است که از ویژگی های منحصر به فرد داده های مالی، نسبت های سیگنال به نویز، پیش بینی کننده های مداوم، بی ثباتی پیش بینی‌ کننده و پیش بینی محیطی ناشی از فشار رقابتی و یادگیری سرمایه گذاران ناشی می شوند. روش های ماشینی برای پیش بینی میانگین، واریانس و توزیع احتمال بازده دارایی است. آرایه دریچه ای برنامه پذیر، چگونگی ارزیابی پیش بینی های مالی را پوشش می دهد که منجر به نگرانی های داده کاوی می شود، با در نظر گرفتن این احتمال که مدل های پیش بینی متعددی در نظر گرفته می شوند.

۱ مقدمه

پلت فرم های پیش بینی مالی معمولا به زودی رفع اشکال می شوند. تمام برآوردهای نرخ ارز باید بر پول نقد تخصیص یافته به پول های نقد موجود در معاملات بین المللی تمرکز کنند. یادگیری ماشینی، ریسک ها و مزایای مرتبط با محیط تجارت بین المللی را برای برآورد نرخ ارز خارجی ارزیابی می کند. ارزش متغیر مورد استفاده برای ارزش یا برآورد آینده، به ارزش بیش از حد ارزش گذاری شده اشاره دارد. داده ها با استفاده از مجموعه ای از داده های انتخاب شده از طریق Expected Expectation ساخته شده اند. دو روش خالص، برای تخمین نرخ ارز خارجی براساس اطلاعات مورد استفاده در پیش بینی وجود دارد. کارشناسان از مدل های ساختاری برای ایجاد نرخ ارز تعادلی استفاده می کنند. نرخ ارز تعادلی می تواند برای تخمین یا تولید سیگنال های خرید/فروش مورد استفاده قرار گیرد. سیگنال ها می توانند خرید و فروش و تفاوت قابل توجه بین بازده مورد انتظار و نرخ بازده مورد انتظار براساس مدل و نرخ تبادل مشاهده شده توسط بازار در هر زمان را مشخص کنند. یک تفاوت قابل توجه این است که یاد گیرنده باید قیمت را در صورتی که متفاوت یا بالاتر هستند کسر کند. تصمیم بین نرخ ارز دارای ریسک و نرخ بهره واقعی صرف ریسک است. اگر متخصص تصمیم بگیرد که یک تفاوت به دلیل یک تصمیم اشتباه وجود دارد، یک سیگنال خرید یا فروش ایجاد می شود.

Abstract

A prediction is a statement about the financial market. The financial market prediction may lack sufficient reasons or any good stock market analysis. The financial prediction may be correct or inaccurate on any given occasion, or average, Model-based or information. The financial prediction is made by various methods, including hundreds of economic evaluation and test systems, which are Observable in the gate array. The Digital signal processing system and IoT (Internet of thing) for exchange rate finical perdition platform in the previous method. The previous method is difficulty in lower investment to reduce inflation and false value setting. The proposed method is based on Programmable Gate and learning for finical predication. A critical challenge of financial forecasting issues, along with opportunities that arise from the unique characteristics of financial data, signal-to-noise ratios, persistent predictors, predictive instability and environmental predictability resulting from competitive pressure and investors learning. The machine approaches for predicting the mean, variance, and probability distribution of asset returns. Programmable Gate Array covers how to evaluate financial forecasts, which leads to data mining concerns, taking into account the possibility that numerous forecast models are being considered.

۱ Introduction

Financial prediction platforms are usually resolved shortly. All exchange rate estimates should focus on cash denominated in the liquid currencies involved in international transactions. Machine learning assesses the risks and benefits associated with the international business environment for foreign exchange rate estimates. The value of the variable value used for future value or estimation refers to the overvalued value. The data constructed using a set of data selected by Expected Expectations. There are two pure methods for estimating foreign exchange rates based on the information used in the forecast. Practitioners use structured models to produce equilibrium exchange rates. The equilibrium exchange rate can be used to estimate or generate buy/sell signals. Signals can generate buying and selling and significant difference between the expected reversal and the expected reversal rate based on the model and the exchange rate observed by the market each time. A significant difference, the learner should deduct the price if they are different or higher. The decision between the risk overdue exchange rate and the actual interest rate is risk premium. If the practitioner decides that there is a difference due to a wrong decision, a buy or sell signal is generated.

تصویری از مقاله ترجمه و تایپ شده در نرم افزار ورد

کاربرد کلان داده ها در بستر پیش بینی مالی نرخ ارز بر اساس FPGA و تعامل انسان و کامپیوتر

Big data application in exchange rate financial prediction platform based on FPGA and human-computer interaction