Theo hình 3.8 cho thấy việc huấn luyện và thử nghiệm dữ liệu được bình thường hóa cho chỉ số S&P 500, trong khi hình 3.9 cho thấy việc huấn luyện và thử
nghiệm dữ liệu được bình thường hóa cho lãi suất. Dữ liệu bắt đầu từ dữ liệu điểm 850 và việc huấn luyện dữ liệu với chiều dài là 275 tuần trong khi việc thử nghiệm
dữ liệu có chiều dài là 50 tuần. Có thể thấy rằng lãi suất trong dài hạn đang gia tăng trong hầu hết các phần của việc đầu cơ giá lên (thử nghiệm dữ liệu) chấp nhận vào lúc cuối, trong khi trong ngắn hạn lãi suất bị trì hoãn bởi 20 tuần đang tăng lên vào lúc ban đầu và sau đó cố định. Sự thay đổi này từ việc gia tăng cho đến khi cố định được trông đợi là sẽ có tác động đến thị trường. Tuy nhiên, trong lĩnh vực này tác động chính được trông đợi lại đến từ động lực của chính thị trường, được phân tích bởi các nhà kinh tế học ở những nơi khác.
Kết quả kiểm nghiệm
Hình 3.10 cho thấy kết quả kiểm nghiệm của trường hợp này. Việc thử nghiệm đã đuợc hoàn thành bằng việc huấn luyện mạng lưới và đầu ra cho mỗi tuần được so sánh với đầu ra kỳ vọng. Có thể nhìn thấy từ các số liệu là mô hình có thể dự đoán chắc chắn việc đầu cơ giá lên trước 1 tuần. Nó dự báo chính xác xu hướng các chỉ số của cổ phiếu đến mức 43 lần vượt ra ngoài phạm vi mẫu là 50 điểm. Phần trăm sai số lớn nhất đạt được như là phần trăm của đầu ra mong muốn chỉ là 4.044%, trong khi sai số trung bình chỉ là 0.95%. Vì vậy, các mô hình đã hoạt động rất tốt và sự thể hiện này có thể được sử dụng một cách phù hợp để lực chọn thời điểm cho thị trường.
Hình 3.8. Việc huấn luyện và thử nghiệm dữ liệu (chỉ số S&P 500) trong
Hình 3.9. Việc huấn luyện và thử nghiệm dữ liệu cho lãi suấttrong trường
Thậm chí sau khi detrending và bình thường hóa, những việc chỉ dựa trên việc huấn luyện dữ liệu, đầu ra mong muốn từ mô hình thì cao hơn những giá trị mà nó được huấn luyện trong hình 3.8. Thật vậy, mô hình có khả năng dự báo một sự gia tăng trong đầu ra ngay cả khi nó không được huấn luyện cho các giá trị chính xác của việc xếp loại các giá trị đầu ra. Những tiên đoán tốt này cho thấy một viễn cảnh tốt đẹp trong tương lai, nhằm chỉ ra rằng sự quan tâm được đưa ra nhằm bình thường hóa dữ liệu để một sự gia tăng đột ngột trong giá trị các chỉ số sẽ không bão hòa với giá trị được bình thường hóa.
Điều đó có thể được tiên đoán là mô hình có thể được huấn luyện mỗi tuần hơn là cứ giữ nó dựa trên việc huấn luyện, điều đó sẽ trở nên cũ vào gần cuối tuần thứ 50. Việc dịch chuyển cửa sổ huấn luyện mỗi tuần và huấn luyện lại mô hình là một cách tiếp cận hợp lý, điều này là cần thiết trong thực tế. Tuy nhiên, có một sai lầm lớn của việc huấn luyện mô hình đó là việc kế thừa những thay đổi theo tuần và theo đó các hoạt động của mô hình sẽ tồi tệ hơn. Trong bất kỳ trường hợp nào, thủ tục này có thể được sửa đổi cho thích hợp và cửa sổ dự báo có thể được giảm bớt để phù hợp với các yêu cầu.
Hình 3.10. Chỉ số S&P 500 được dự báo và kỳ vọngtrong trường hợp đầu cơ
giá lên