METHOD AND SYSTEM FOR ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS TO PREDICT PRICE MOVEMENTS IN THE FINANCIAL MARKETS

The present invention relates to methods and systems for devising and implementing automated artificial neural networks to predict market performance and direction movements of the U.S. Treasury market, mortgage option-adjusted spreads (OAS), interest rate swap spreads, and U.S. Dollar/Mexican Peso...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser: BENZSCHAWEL, TERRY, L, DZENG, CHI, BERMAN, GREGORY, A
Format: Patent
Sprache:eng ; fre
Schlagworte:
Online-Zugang:Volltext bestellen
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
container_end_page
container_issue
container_start_page
container_title
container_volume
creator BENZSCHAWEL, TERRY, L
DZENG, CHI
BERMAN, GREGORY, A
description The present invention relates to methods and systems for devising and implementing automated artificial neural networks to predict market performance and direction movements of the U.S. Treasury market, mortgage option-adjusted spreads (OAS), interest rate swap spreads, and U.S. Dollar/Mexican Peso exchange rate. The methods and systems of the present invention employ techniques used in actual neural networks naturally occurring in biological organisms to develop artificial neural network models for predicting movements in the financial market that are capable of extracting in a very consistent fashion non-linear relationships among input variables of the models that are readily apparent to the human traders. Cette invention se rapporte à des procédés et des systèmes pour la conception et la réalisation de réseaux neuronaux artificiels automatisés destinés à prévoir les performances du marché et les mouvements de directions du marché du trésor américain, les marges hypothécaires à réglage sur options (OAS), les marges d'échange des taux d'intérêt et le taux de change entre le dollar américain et le peso mexicain. Ces procédés et ces systèmes utilisent des techniques utilisées dans les réseaux neuronaux réels existant naturellement dans des organismes biologiques, afin de mettre au point des modèles de réseaux neuronaux artificiels destinés à prévoir les mouvements sur le marché financier et qui sont capables d'extraire de façon très cohérente des relations non linéaires parmi les variables d'entrée des modèles facilement apparents aux négociants humains.
format Patent
fullrecord <record><control><sourceid>epo_EVB</sourceid><recordid>TN_cdi_epo_espacenet_WO2005050396A2</recordid><sourceformat>XML</sourceformat><sourcesystem>PC</sourcesystem><sourcerecordid>WO2005050396A2</sourcerecordid><originalsourceid>FETCH-epo_espacenet_WO2005050396A23</originalsourceid><addsrcrecordid>eNqNy7EKwjAUheEsDqK-wwVnobQoOIbkhlxqEkluLU6laJxEC_X9sRQfQM7wLedfirtDtkGD9BrSNTE6MCGCjEyGFMkTeGziDLch1gk4wDmiJsWTpBBcuKBDzwnIA1sEQ176uXUy1shpLRaP_jnmzc-V2BpkZXd5eHd5HPpbfuVP14ayKPbTquNBltV_ry8czjVo</addsrcrecordid><sourcetype>Open Access Repository</sourcetype><iscdi>true</iscdi><recordtype>patent</recordtype></control><display><type>patent</type><title>METHOD AND SYSTEM FOR ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS TO PREDICT PRICE MOVEMENTS IN THE FINANCIAL MARKETS</title><source>esp@cenet</source><creator>BENZSCHAWEL, TERRY, L ; DZENG, CHI ; BERMAN, GREGORY, A</creator><creatorcontrib>BENZSCHAWEL, TERRY, L ; DZENG, CHI ; BERMAN, GREGORY, A</creatorcontrib><description>The present invention relates to methods and systems for devising and implementing automated artificial neural networks to predict market performance and direction movements of the U.S. Treasury market, mortgage option-adjusted spreads (OAS), interest rate swap spreads, and U.S. Dollar/Mexican Peso exchange rate. The methods and systems of the present invention employ techniques used in actual neural networks naturally occurring in biological organisms to develop artificial neural network models for predicting movements in the financial market that are capable of extracting in a very consistent fashion non-linear relationships among input variables of the models that are readily apparent to the human traders. Cette invention se rapporte à des procédés et des systèmes pour la conception et la réalisation de réseaux neuronaux artificiels automatisés destinés à prévoir les performances du marché et les mouvements de directions du marché du trésor américain, les marges hypothécaires à réglage sur options (OAS), les marges d'échange des taux d'intérêt et le taux de change entre le dollar américain et le peso mexicain. Ces procédés et ces systèmes utilisent des techniques utilisées dans les réseaux neuronaux réels existant naturellement dans des organismes biologiques, afin de mettre au point des modèles de réseaux neuronaux artificiels destinés à prévoir les mouvements sur le marché financier et qui sont capables d'extraire de façon très cohérente des relations non linéaires parmi les variables d'entrée des modèles facilement apparents aux négociants humains.</description><edition>7</edition><language>eng ; fre</language><subject>CALCULATING ; COMPUTING ; COUNTING ; ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING ; PHYSICS</subject><creationdate>2005</creationdate><oa>free_for_read</oa><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Tsyndetics_thumb_exl</thumbnail><linktohtml>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&amp;date=20050602&amp;DB=EPODOC&amp;CC=WO&amp;NR=2005050396A2$$EHTML$$P50$$Gepo$$Hfree_for_read</linktohtml><link.rule.ids>230,308,776,881,25543,76293</link.rule.ids><linktorsrc>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&amp;date=20050602&amp;DB=EPODOC&amp;CC=WO&amp;NR=2005050396A2$$EView_record_in_European_Patent_Office$$FView_record_in_$$GEuropean_Patent_Office$$Hfree_for_read</linktorsrc></links><search><creatorcontrib>BENZSCHAWEL, TERRY, L</creatorcontrib><creatorcontrib>DZENG, CHI</creatorcontrib><creatorcontrib>BERMAN, GREGORY, A</creatorcontrib><title>METHOD AND SYSTEM FOR ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS TO PREDICT PRICE MOVEMENTS IN THE FINANCIAL MARKETS</title><description>The present invention relates to methods and systems for devising and implementing automated artificial neural networks to predict market performance and direction movements of the U.S. Treasury market, mortgage option-adjusted spreads (OAS), interest rate swap spreads, and U.S. Dollar/Mexican Peso exchange rate. The methods and systems of the present invention employ techniques used in actual neural networks naturally occurring in biological organisms to develop artificial neural network models for predicting movements in the financial market that are capable of extracting in a very consistent fashion non-linear relationships among input variables of the models that are readily apparent to the human traders. Cette invention se rapporte à des procédés et des systèmes pour la conception et la réalisation de réseaux neuronaux artificiels automatisés destinés à prévoir les performances du marché et les mouvements de directions du marché du trésor américain, les marges hypothécaires à réglage sur options (OAS), les marges d'échange des taux d'intérêt et le taux de change entre le dollar américain et le peso mexicain. Ces procédés et ces systèmes utilisent des techniques utilisées dans les réseaux neuronaux réels existant naturellement dans des organismes biologiques, afin de mettre au point des modèles de réseaux neuronaux artificiels destinés à prévoir les mouvements sur le marché financier et qui sont capables d'extraire de façon très cohérente des relations non linéaires parmi les variables d'entrée des modèles facilement apparents aux négociants humains.</description><subject>CALCULATING</subject><subject>COMPUTING</subject><subject>COUNTING</subject><subject>ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING</subject><subject>PHYSICS</subject><fulltext>true</fulltext><rsrctype>patent</rsrctype><creationdate>2005</creationdate><recordtype>patent</recordtype><sourceid>EVB</sourceid><recordid>eNqNy7EKwjAUheEsDqK-wwVnobQoOIbkhlxqEkluLU6laJxEC_X9sRQfQM7wLedfirtDtkGD9BrSNTE6MCGCjEyGFMkTeGziDLch1gk4wDmiJsWTpBBcuKBDzwnIA1sEQ176uXUy1shpLRaP_jnmzc-V2BpkZXd5eHd5HPpbfuVP14ayKPbTquNBltV_ry8czjVo</recordid><startdate>20050602</startdate><enddate>20050602</enddate><creator>BENZSCHAWEL, TERRY, L</creator><creator>DZENG, CHI</creator><creator>BERMAN, GREGORY, A</creator><scope>EVB</scope></search><sort><creationdate>20050602</creationdate><title>METHOD AND SYSTEM FOR ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS TO PREDICT PRICE MOVEMENTS IN THE FINANCIAL MARKETS</title><author>BENZSCHAWEL, TERRY, L ; DZENG, CHI ; BERMAN, GREGORY, A</author></sort><facets><frbrtype>5</frbrtype><frbrgroupid>cdi_FETCH-epo_espacenet_WO2005050396A23</frbrgroupid><rsrctype>patents</rsrctype><prefilter>patents</prefilter><language>eng ; fre</language><creationdate>2005</creationdate><topic>CALCULATING</topic><topic>COMPUTING</topic><topic>COUNTING</topic><topic>ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING</topic><topic>PHYSICS</topic><toplevel>online_resources</toplevel><creatorcontrib>BENZSCHAWEL, TERRY, L</creatorcontrib><creatorcontrib>DZENG, CHI</creatorcontrib><creatorcontrib>BERMAN, GREGORY, A</creatorcontrib><collection>esp@cenet</collection></facets><delivery><delcategory>Remote Search Resource</delcategory><fulltext>fulltext_linktorsrc</fulltext></delivery><addata><au>BENZSCHAWEL, TERRY, L</au><au>DZENG, CHI</au><au>BERMAN, GREGORY, A</au><format>patent</format><genre>patent</genre><ristype>GEN</ristype><title>METHOD AND SYSTEM FOR ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS TO PREDICT PRICE MOVEMENTS IN THE FINANCIAL MARKETS</title><date>2005-06-02</date><risdate>2005</risdate><abstract>The present invention relates to methods and systems for devising and implementing automated artificial neural networks to predict market performance and direction movements of the U.S. Treasury market, mortgage option-adjusted spreads (OAS), interest rate swap spreads, and U.S. Dollar/Mexican Peso exchange rate. The methods and systems of the present invention employ techniques used in actual neural networks naturally occurring in biological organisms to develop artificial neural network models for predicting movements in the financial market that are capable of extracting in a very consistent fashion non-linear relationships among input variables of the models that are readily apparent to the human traders. Cette invention se rapporte à des procédés et des systèmes pour la conception et la réalisation de réseaux neuronaux artificiels automatisés destinés à prévoir les performances du marché et les mouvements de directions du marché du trésor américain, les marges hypothécaires à réglage sur options (OAS), les marges d'échange des taux d'intérêt et le taux de change entre le dollar américain et le peso mexicain. Ces procédés et ces systèmes utilisent des techniques utilisées dans les réseaux neuronaux réels existant naturellement dans des organismes biologiques, afin de mettre au point des modèles de réseaux neuronaux artificiels destinés à prévoir les mouvements sur le marché financier et qui sont capables d'extraire de façon très cohérente des relations non linéaires parmi les variables d'entrée des modèles facilement apparents aux négociants humains.</abstract><edition>7</edition><oa>free_for_read</oa></addata></record>
fulltext fulltext_linktorsrc
identifier
ispartof
issn
language eng ; fre
recordid cdi_epo_espacenet_WO2005050396A2
source esp@cenet
subjects CALCULATING
COMPUTING
COUNTING
ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
PHYSICS
title METHOD AND SYSTEM FOR ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS TO PREDICT PRICE MOVEMENTS IN THE FINANCIAL MARKETS
url https://sfx.bib-bvb.de/sfx_tum?ctx_ver=Z39.88-2004&ctx_enc=info:ofi/enc:UTF-8&ctx_tim=2025-01-26T10%3A12%3A12IST&url_ver=Z39.88-2004&url_ctx_fmt=infofi/fmt:kev:mtx:ctx&rfr_id=info:sid/primo.exlibrisgroup.com:primo3-Article-epo_EVB&rft_val_fmt=info:ofi/fmt:kev:mtx:patent&rft.genre=patent&rft.au=BENZSCHAWEL,%20TERRY,%20L&rft.date=2005-06-02&rft_id=info:doi/&rft_dat=%3Cepo_EVB%3EWO2005050396A2%3C/epo_EVB%3E%3Curl%3E%3C/url%3E&disable_directlink=true&sfx.directlink=off&sfx.report_link=0&rft_id=info:oai/&rft_id=info:pmid/&rfr_iscdi=true