模糊邏輯是一種變數處理方法,允許透過同一個變數處理多個值。模糊邏輯試圖用一系列開放的、不精確的資料和啟髮式方法來解決問題,從而有可能得到一系列準確的結論。
模糊邏輯是透過考慮所有可用資訊併在給定輸入的情況下做出最佳決策來解決問題的。
模糊邏輯源於對模糊概念的數學研究,它還涉及到模糊資料集。數學家在提到模糊概念和模糊分析時可能會用到各種各樣的術語。這些術語被廣泛而全面地歸類為模糊語義。
實際上,這些構造都允許“真”條件的多個值。真條件可以是小於1且大於0的任意數量的值,而不是真在數值上等於1,假在數值上等於0(反之亦然)。這為演算法提供了一個機會,使其能夠根據價格資料的範圍而不是一個離散的資料點做出決策。
最基本意義上的模糊邏輯是透過決策樹型別分析發展起來的。因此,在更廣泛的範圍內,它形成了透過基於規則的推理程式設計的人工智慧系統的基礎。
一般來說,術語模糊是指在一個類似決策樹的系統中可以開發的大量場景。開發模糊邏輯協議需要整合基於規則的程式設計。這些規劃規則可稱為模糊集,因為它們是由綜合模型自行制定的。
模糊集也可能更複雜。在更複雜的程式設計類比中,程式設計師可能有能力擴充套件用於確定包含和排除變數的規則。這可能導致選擇範圍更廣,基於規則的推理不那麼精確。
模糊邏輯和模糊語義的概念是人工智慧解決方案程式設計的核心組成部分。隨著模糊邏輯的程式設計能力不斷增強,人工智慧解決方案和工具在經濟領域的應用也在不斷擴大。
IBM的Watson是最著名的人工智慧系統之一,它使用模糊邏輯和模糊語義的變體。特別是在金融服務領域,模糊邏輯被用於支援投資智慧輸出的機器學習和技術系統。
在一些高階交易模型中,模糊邏輯數學的整合也可以用來幫助分析師建立自動買賣訊號。這些系統有助於投資者對影響其投資的一系列不斷變化的市場變數作出反應。
在先進的軟體交易模型中,系統可以使用可程式設計模糊集實時分析數千種證券,為投資者提供最佳的可用機會。當交易者試圖利用多種因素進行考慮時,通常使用模糊邏輯。這可能導致交易決策的分析範圍縮小。交易者也有能力制定各種交易規則。兩個例子包括:
模糊邏輯允許交易者在這些基本例子中對自己的低和高進行主觀推斷,從而得出自己的自動交易訊號。
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