A resposta é, eu sinto, não na aplicação de uma abordagem rigidamente mas em utilizar uma combinação de várias técnicas em uso em outros campos. Extração de características ea abordagem cognitiva em geral parecem oferecer muito mais espaço do que outros métodos, proporcionando uma compreensão do assunto de investimento como um todo. O problema da construção de um modelo útil tem sido abordado com COIN em mente.
Supõe-se que os dados de moeda pode ser manipulado usando um método combinatória lógica (uma modificação de álgebra booleana) de tal modo que o desempenho de COIN torna-óptima será quase certamente nunca ser perfeito. Notável sucesso tem sido atingido por esta técnica, a taxa de sucesso passando de 35% para um máximo, até agora de 70%. Assim, a qualidade dos dados foi melhorada de não muito boa para muito boa com alteração mínima.
Na verdade, as únicas mudanças feitas nos dados são para reverter alguns dos sinais de correlação das 10 variáveis escolhidas (todos eles são assumidos positiva a priori). No entanto, a técnica tem claramente uma taxa máxima sucesso (é 4 tacanha ') e muito mais pode ser feito com um conjunto de dados na forma de funções combinatórias gerais. A abordagem aqui pode ser visto para caber secundário feed-back do Ivakhnenko '; Eu sou de fato tentando fazer a seleção de variáveis e seus relacionamentos (e, assim, construir o modelo) automático, dada uma base de dados para trabalhar.
O futuro é muito brilhante, uma vez que os resultados preliminares são animadores. Não há dúvida de que o campo de investimento está maduro para métodos de exame usando utilizados em outros campos
Investimento Analysis