5、利用RSI金融指标和神经网络改进交易系统及学生均衡分区促进有效学习

利用RSI金融指标和神经网络改进交易系统及学生均衡分区促进有效学习

在金融投资领域，利用相对强弱指数（RSI）和神经网络改进交易系统是一项具有重要意义的研究。同时，在教育领域，学生的均衡分区对于促进有效学习也至关重要。下面将分别对这两个方面进行详细介绍。

利用RSI和神经网络改进交易系统

最优RSI计算

• 市场（IBEX35）预测的最优RSI ：通过启发式函数进行计算，其公式为：$RSI = \frac{IBEX35 * C2 + C1}{C3}$ ，其中IBEX35代表当前市场的实际价值，C1为校正参数，设定为 -206.1103731082200000；C2为校正参数，设定为0.0213265642264200；C3为校正参数，设定为0.9947712774802800。该公式是通过对相关变量应用统计技术，具体是进行线性回归，将RSI值与IBEX35股市收盘价相关联得到的。共进行了30次线性回归，计算时允许使用的天数在5到35天之间变动，以收集所有可能的RSI值。每个线性回归都包含一个名为AR(1)的参数以改进模型的规格。最后，根据一定的标准，舍弃了包含间隔天数为5、10、12、28、30和35天计算的RSI的模型，并对其余模型计算其算术平均值，得到一个唯一的方程，使得到的启发式方法能代表所有有效计算模型的最具代表性的值。
• 公司（IBEX35）预测的最优RSI ：其计算分多个步骤，公式如下：
  • $rsiToday = \frac{vMT * C2 + C1}{C3}$
  • $rsiYday = \frac{v