Fuzzy Logic

Was ist Fuzzy Logic?

Fuzzy Logic ist ein Ansatz zur Variablenverarbeitung, bei dem mehrere Werte über dieselbe Variable verarbeitet werden können. Die Fuzzy-Logik versucht, Probleme mit einem offenen, ungenauen Datenspektrum zu lösen, das es ermöglicht, eine Reihe genauer Schlussfolgerungen zu ziehen. Die Fuzzy-Logik wurde entwickelt, um Probleme zu lösen, indem alle verfügbaren Informationen berücksichtigt und angesichts der Eingabe die bestmögliche Entscheidung getroffen werden.

Fuzzy-Logik verstehen

Die Fuzzy-Logik ergibt sich aus der mathematischen Untersuchung von Fuzzy-Konzepten, die auch Fuzzy-Datensätze umfasst. Mathematiker können eine Vielzahl von Begriffen verwenden, wenn sie sich auf Fuzzy-Konzepte und Fuzzy-Analysen beziehen. Allgemein und umfassend werden diese Begriffe als Fuzzy-Semantik klassifiziert.

In der Praxis erlauben diese Konstrukte alle mehrere Werte der „wahren“ Bedingung. Anstatt dass True numerisch gleich 1 und False gleich 0 ist (oder umgekehrt), kann die True-Bedingung eine beliebige Anzahl von Werten sein, die kleiner als eins und größer als Null sind. Dies bietet Algorithmen die Möglichkeit, Entscheidungen auf der Grundlage von Preisdatenbereichen im Gegensatz zu einem diskreten Datenpunkt zu treffen.

Überlegungen zur Fuzzy-Logik

Fuzzy-Logik im grundlegendsten Sinne wird durch Analyse des Entscheidungsbaumtyps entwickelt. Im weiteren Sinne bildet es somit die Grundlage für Systeme der künstlichen Intelligenz, die durch regelbasierte Schlussfolgerungen programmiert werden.

Im Allgemeinen bezieht sich der Begriff Fuzzy auf die große Anzahl von Szenarien, die in einem entscheidungsbaumähnlichen System entwickelt werden können. Die Entwicklung von Fuzzy-Logik-Protokollen kann die Integration einer regelbasierten Programmierung erfordern. Diese Programmierregeln können als Fuzzy-Sets bezeichnet werden, da sie nach Ermessen umfassender Modelle entwickelt werden.

Fuzzy-Mengen können auch komplexer sein. In komplexeren Programmieranalogien können Programmierer möglicherweise die Regeln erweitern, die zum Bestimmen des Einschlusses und Ausschlusses von Variablen verwendet werden. Dies kann zu einer größeren Auswahl an Optionen mit weniger präzisen regelbasierten Überlegungen führen.

Fuzzy-Semantik in der künstlichen Intelligenz

Das Konzept der Fuzzy-Logik und der Fuzzy-Semantik ist eine zentrale Komponente bei der Programmierung von Lösungen für künstliche Intelligenz. Lösungen und Werkzeuge für künstliche Intelligenz expandieren in der Wirtschaft in einer Reihe von Sektoren weiter, da auch die Programmierfähigkeiten von Fuzzy Logic erweitert werden.

IBMs Watson ist eines der bekanntesten Systeme für künstliche Intelligenz, das Variationen der Fuzzy-Logik und der Fuzzy-Semantik verwendet. Insbesondere bei Finanzdienstleistungen wird Fuzzy-Logik in maschinellen Lern und Technologiesystemen verwendet, die die Ausgabe von Investment Intelligence unterstützen.

In einigen fortgeschrittenen Handelsmodellen kann die Integration der Fuzzy-Logik-Mathematik auch verwendet werden, um Analysten dabei zu helfen, automatisierte Kauf- und Verkaufssignale zu erstellen. Diese Systeme helfen Anlegern, auf eine Vielzahl sich ändernder Marktvariablen zu reagieren, die sich auf ihre Anlagen auswirken.

In fortschrittlichen Software-Handelsmodellen können Systeme programmierbare Fuzzy-Sets verwenden, um Tausende von Wertpapieren in Echtzeit zu analysieren und dem Anleger die beste verfügbare Gelegenheit zu bieten. Fuzzy-Logik wird häufig verwendet, wenn ein Händler versucht, mehrere Faktoren zur Berücksichtigung zu nutzen. Dies kann zu einer engeren Analyse für Handelsentscheidungen führen. Händler können auch die Möglichkeit haben, eine Vielzahl von Regeln für die Durchführung von Trades zu programmieren. Zwei Beispiele umfassen Folgendes:

Regel 1: Wenn der gleitende Durchschnitt niedrig und der Relative Strength Index niedrig ist, verkaufen Sie.

Regel 2: Wenn der gleitende Durchschnitt hoch und der Relative Strength Index hoch ist, dann kaufen Sie.

Die Fuzzy-Logik ermöglicht es einem Händler, seine eigenen subjektiven Schlussfolgerungen in diesen grundlegenden Beispielen auf niedrig und hoch zu programmieren, um zu seinen eigenen automatisierten Handelssignalen zu gelangen.