A neural network based universal time series prediction system for
financial securities includes a pipelined recurrent ANN architecutre
having a plurality of identical modules to first adjust internal weights
and biases in response to a first training set representing a nonlinear
financial time series of samples of a financial quantity and a target
value, and then determine and store an estimated prediction error of the
ANN in order to adjust short time stock price predictions in accordance
with the stored prediction error. The prediction system is also designed
to output upper and lower prediction bounds within a confidence region.
Un sistema universal basado de la predicción de la serie de tiempo de la red de los nervios para las seguridades financieras incluye a ANA recurrente canalizado que el architecutre que tiene una pluralidad de módulos idénticos a primero ajusta pesos y diagonales internos en respuesta a un primer entrenamiento fijado representación de una serie de tiempo financiera no lineal de muestras de una cantidad financiera y de un valor de blanco, y entonces determina y almacena un error estimado de la predicción del ANA para ajustar predicciones cortas del precio común del tiempo de acuerdo con el error almacenado de la predicción. El sistema de la predicción también se diseña para hacer salir los límites superiores y más bajos de la predicción dentro de una región de la confianza.
