Fuzzy-Logik

Was ist Fuzzy-Logik?

Fuzzy Logic ist ein Ansatz zur Variablenverarbeitung, der die Verarbeitung mehrerer Werte durch dieselbe Variable ermöglicht. Fuzzy-Logik versucht, Probleme mit einem offenen, ungenauen Datenspektrum zu lösen, das es ermöglicht, eine Reihe genauer Schlussfolgerungen zu ziehen. Fuzzy-Logik wurde entwickelt, um Probleme zu lösen, indem alle verfügbaren Informationen berücksichtigt und anhand der Eingabe die bestmögliche Entscheidung getroffen wird.

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-Analyse 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 zu treffen, im Gegensatz zu einem diskreten Datenpunkt.

Überlegungen zur Fuzzy-Logik

Fuzzy-Logik im einfachsten Sinne wird durch die Analyse des Entscheidungsbaumtyps entwickelt. Somit bildet es im weiteren Sinne die Grundlage für künstliche Intelligenzsysteme, die durch regelbasierte Inferenzen programmiert werden.

Im Allgemeinen bezieht sich der Begriff Fuzzy auf die große Anzahl von Szenarien, die in einem entscheidungsbaumartigen 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-Sets können auch komplexer sein. In komplexeren Programmieranalogien können Programmierer die Regeln erweitern, die verwendet werden, um das Einschließen und Ausschließen von Variablen zu bestimmen. 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 Fuzzy-Semantik ist ein zentraler Bestandteil bei der Programmierung von Lösungen für künstliche Intelligenz. Künstliche Intelligenz-Lösungen und -Tools werden in einer Reihe von Sektoren in der Wirtschaft weiter ausgebaut, da sich auch die Programmierfähigkeiten von Fuzzy-Logik erweitern.

Watson von IBM ist eines der bekanntesten Systeme der künstlichen Intelligenz, das Variationen von Fuzzy-Logik und Fuzzy-Semantik verwendet. Speziell in Finanzdienstleistungen wird Fuzzy-Logik in maschinellem Lernen und in Technologiesystemen verwendet, die die Ergebnisse von Investment Intelligence unterstützen.

In einigen fortgeschrittenen Handelsmodellen kann die Integration von Fuzzy-Logik-Mathematik auch verwendet werden, um Analysten bei der Erstellung automatisierter Kauf- und Verkaufssignale zu unterstützen. Diese Systeme helfen Anlegern, auf ein breites Spektrum 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 Trader mehrere Faktoren zur Berücksichtigung verwenden möchte. Dies kann zu einer eingeengten Analyse für Handelsentscheidungen führen. Trader haben möglicherweise auch die Möglichkeit, eine Vielzahl von Regeln für die Durchführung von Trades zu programmieren. Zwei Beispiele sind die folgenden:

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

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

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