Aov Forex Austausch

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Binär Option Trading Rückblende

Wiki Wie man Binär-Optionen versteht Eine Binär-Option, die manchmal auch als digitale Option bezeichnet wird, ist eine Art von Option, bei der der Händler eine Ja - oder Nein-Position zum Preis eines Aktien - oder anderen Vermögenswertes wie ETFs oder Währungen einnimmt Auszahlung ist alles oder nichts. Wegen dieser Eigenschaft können binäre Optionen leichter zu verstehen und zu handeln als herkömmliche Optionen. Binäre Optionen können nur am Verfallsdatum ausgeübt werden. Wenn die Option bei Ablauf der Option über einen bestimmten Preis abrechnet, erhält der Käufer oder Verkäufer der Option einen vorgegebenen Geldbetrag. Ähnlich, wenn die Option unter einem bestimmten Preis abrechnet, erhält der Käufer oder Verkäufer nichts. Dies erfordert eine bekannte Aufwärts - (Gewinn-) oder Abwärts - (Verlust-) Risikobewertung. Im Gegensatz zu herkömmlichen Optionen bietet eine binäre Option eine vollständige Auszahlung, egal wie weit der Vermögenspreis über oder unter dem Streik - oder Zielpreis liegt. Schritte Bearbeiten Methode Eins von drei: Verständnis der notwendigen Begriffe Bearbeiten Erfahren Sie mehr über Optionen Handel. Eine Option an der Börse bezieht sich auf einen Vertrag, der Ihnen das Recht, aber nicht die Verpflichtung gibt, eine Sicherheit zu einem bestimmten Preis an oder vor einem bestimmten Zeitpunkt in der Zukunft zu kaufen oder zu verkaufen. Wenn Sie glauben, dass der Markt steigt, können Sie einen Anruf erwerben, der Ihnen das Recht gibt, die Sicherheit zu einem bestimmten Preis über ein zukünftiges Datum zu erwerben. So bedeutet das, dass die Aktie im Preis steigt. Wenn Sie glauben, dass der Markt fällt, können Sie einen Put erwerben, der Ihnen das Recht gibt, die Sicherheit zu einem bestimmten Preis bis zu einem zukünftigen Datum zu verkaufen. Dies bedeutet, dass Sie wetten, dass der Preis in der Zukunft niedriger sein wird als das, was es für den Handel handelt. 1 Erfahren Sie mehr über binäre Optionen. Auch als Fixed-Return-Optionen bezeichnet, haben diese ein Verfallsdatum und auch einen Ausübungspreis. Ein Ausübungspreis ist der Preis, zu dem eine Aktie vom Optionsinhaber zu einem bestimmten Datum gekauft oder verkauft werden kann. Es wird im Binäroptionsvertrag angegeben. 2 Wenn Sie richtig auf der Marktrichtung wetten und der Preis zum Verfallsdatum höher ist als der Ausübungspreis, würden Sie eine feste Rücksendung bezahlt werden, egal wieviel die Aktie stieg. Wenn Sie auf der Marktrichtung falsch wetten, würden Sie Ihre gesamte Investition verlieren. 3 Erfahren Sie, wie ein Vertragspreis ermittelt wird. Der Angebotspreis eines binären Optionskontraktes entspricht etwa der Wahrscheinlichkeit der Wahrscheinlichkeit des Ereignisses. Der Preis für eine binäre Option wird als Bidoffer-Preis präsentiert, der den Angebot (Verkaufspreis) zuerst anbietet und den Kaufpreis ankündigt, z. B. 396, was einen Geldkurs von 3 und einen Angebotspreis von 96 darstellt , Wenn ein binärer Optionsvertrag mit einem Abrechnungspreis (Auszahlung) von 100 einen börsennotierten Angebotspreis von 96 hat, bedeutet dies, dass die Mehrheit des Marktes der Meinung ist, dass die zugrunde liegende Ware die Bedingungen der Option erfüllt und die volle 100 Auszahlung erreicht, Ob das bedeutet, über einen bestimmten Marktpreis hinauszugehen oder zu sinken. Deshalb ist die Option in diesem Fall so teuer, dass das wahrgenommene Risiko viel niedriger ist. 4 Lerne die Begriffe in-the-money und out-of-the-money. Für eine Call-Option, in-das Geld passiert, wenn die Optionen Streik Preis unter dem Marktpreis der Aktie oder andere Vermögenswert ist. Wenn es sich um eine Put-Option handelt, geschieht das Geld im Kurs, wenn der Ausübungspreis über dem Marktpreis des Aktien - oder sonstigen Vermögenswertes liegt. Out-of-the-money wäre das Gegenteil, wenn der Ausübungspreis über dem Marktpreis für Anrufe liegt und unter dem Marktpreis für eine Put-Option. Verstehen Sie die Binäroptionen. Dies ist eine Art von Option zunehmend beliebt bei den Händlern in der Rohstoff-und Devisenmärkte. Diese Art von Option ist für Händler nützlich, die glauben, dass der Preis eines zugrunde liegenden Aktienbestandes ein bestimmtes Niveau in der Zukunft übersteigen wird, aber sich über die Nachhaltigkeit des höheren Preises nicht sicher sind. Sie sind auch am Wochenende erhältlich, wenn die Märkte geschlossen sind und höhere Auszahlungen bieten können als andere Binäroptionen. Methode Zwei von drei: Trading Binäre Optionen Edit Kennen Sie die beiden möglichen Ergebnisse. Ein Händler von binären Optionen sollte etwas für die erwartete Richtung in der Preisbewegung der Aktie oder anderer Vermögenswerte wie Rohstoff-Futures oder Devisen-Börsen fühlen. Innerhalb der meisten Plattformen werden die beiden Entscheidungen als Put und Call bezeichnet. Put ist die Vorhersage eines Preisrückgangs, während Anruf die Vorhersage einer Preiserhöhung ist. Im Gegensatz zu herkömmlichen Optionen ist die Vorhersage der Größe einer Preisbewegung nicht erforderlich. Stattdessen muss man nur in der Lage sein, richtig vorherzusagen, ob der Preis des gewählten Vermögenswertes zu einem bestimmten zukünftigen Zeitpunkt höher oder niedriger als der Streik (oder Zielpreis) sein wird. Entscheide deine Position. Bewerten Sie die aktuellen Marktbedingungen um Ihre ausgewählten Aktien oder andere Vermögenswerte und bestimmen, ob der Preis eher steigen oder fallen wird. Wenn Ihre Einsicht am Verfallsdatum korrekt ist, ist Ihre Auszahlung der Abrechnungswert, wie in Ihrem ursprünglichen Vertrag angegeben. Die Rücklaufquote bei jedem Gewinner wird vom Makler festgelegt und vorzeitig bekannt gemacht. Zum Beispiel sagen wir, dass ein Investor, der auf Fremdwährungsbewegungen folgt, feststellt, dass der USD (US-Dollar) gegen den JPY (Japanischer Yen) an Boden gewinnt und sein Risiko absichern will und seine japanische Investition daran hindert, den Wert zu senken. Er kann dies tun, indem er 10.000 Binärverträge kauft, die sagen, dass USDJPY über 119,50 bis 4:00 PM ET morgen sein wird. Wenn seine Analyse korrekt ist und der USD über dem Yen ansteigt, über 119,50 steigt, werden die 10.000 Binärverträge in-the-money ablaufen und ergeben eine Gesamtauszahlung von 1.000.000. Wenn der Investor 75 pro Vertrag bezahlt hat, wird er 25 pro Vertrag, das ist ein 250.000 Gesamtgewinn, eine 33 Rendite auf seine Investition. Allerdings, wenn der Yen nicht über 119,50 endet, werden die 10.000 Binärverträge out-of-the-money ablaufen. In diesem Fall würde der Händler seine anfängliche Investition auf die Binärdateien verlieren, würde aber durch den Wertgewinn in seinen japanischen Investitionen kompensiert werden. Lernen Sie die Vorteile des Handels binärer Optionen über traditionelle Optionen. Binäre Optionen sind in der Regel einfacher zu handeln, weil sie nur eine Richtung der Richtung der Preisbewegung der Aktie erfordern. Traditionelle Optionen erfordern ein Gefühl von Richtung und Größe der Preisbewegung. Keine tatsächlichen Aktien werden jemals gekauft oder verkauft, so dass der Verkauf von Aktien und Stop-Verluste nicht Teil des Prozesses sind. Ein Stop-Loss ist ein Auftrag, den Sie mit einem Börsenmakler kaufen würden, um zu kaufen oder zu verkaufen, sobald die Aktie einen bestimmten Preis trifft. 5 Binäre Optionen haben immer ein kontrolliertes Risiko-zu-Belohnungs-Verhältnis, dh das Risiko und die Belohnung sind zum Zeitpunkt des Vertragsabschlusses vorgegeben. Traditionelle Optionen haben keine definierten Grenzen von Risiko und Belohnung und daher können die Gewinne und Verluste grenzenlos sein. Binäre Optionen können die Handels - und Sicherungsstrategien beinhalten, die beim Handel mit traditionellen Optionen verwendet werden. Sie sollten immer eine Marktanalyse vor jedem Handel durchführen. Es gibt viele Variablen zu berücksichtigen, wenn man versucht zu entscheiden, ob der Preis eines Bestandes oder eines anderen Vermögenswertes innerhalb eines bestimmten Zeitraums ansteigen oder abnehmen wird. Ohne Risiko steigt das Risiko, Geld zu verlieren, erheblich. Im Gegensatz zu einer herkömmlichen Option ist der Auszahlungsbetrag nicht proportional zu dem Betrag, um den die Option voraussetzt. Solange eine binäre Option sich noch einmal um ein Zecken setzt, erhält der Gewinner den gesamten festen Auszahlungsbetrag. Binäre Optionskontrakte können fast jede Zeitdauer dauern, von Minuten bis Monaten. Einige Broker bieten Vertragszeiten von so kurz wie 30 Sekunden. Andere können ein Jahr dauern. Dies bietet eine große Flexibilität und fast unbegrenzte Geldverdienen (und Geldverlust) Chancen. Händler müssen genau wissen, was sie tun. 6 Wissen, wie man einen binären Optionspreis interpretiert. Der Preis, zu dem eine binäre Option gehandelt wird, ist ein Indikator für die Chancen des Vertrages, die in-the-money oder out-of-the-money enden. Verstehen Sie die Beziehung zwischen Risiko und Belohnung. Sie gehen Hand in Hand in binäre Option Handel. Je weniger wahrscheinlich ein bestimmtes Ergebnis ist, desto größer ist die Belohnung, die mit der Kommissionierung verbunden ist. Ein intelligenter Investor versteht und belastet jeden Vertrag auf diesen beiden Matrizen, bevor er eine Position in einem Vertrag einnimmt. Wissen, wann man aus einer Position herauskommt. Ein intuitiver Trader handelt sofort, wenn er fühlt, dass sein Binärvertrag nach Ablauf des Out-of-the-money enden wird. Beispiel: Sie haben einen 75,00 Silber Vertrag, den Sie fühlen, wird nicht in-the-money ablaufen. Anstatt es bis zum Verfallsdatum zu halten, verkauft es um 30.00 Uhr und neutralisieren Sie Ihre offenen Zinsen wird Ihnen helfen, den Verlust zu verwalten (durch den Verlust von 45 statt 75, sobald es bestätigt wurde, um out-of-the-money ablaufen). Kennen Sie die zugrunde liegenden Aktien oder andere Vermögenswerte. Binäre Optionen leiten ihren finanziellen Wert aus den zugrunde liegenden Vermögenswerten ab. Bevor Sie in eine binäre Option investieren, stellen Sie sicher, dass Sie den zugrunde liegenden Vermögenswert verstehen. Vertraut sein mit den relevanten Finanzmärkten und wo der Vermögenswert gehandelt wird. Beispiel: Silver Futures sind auf NYMEXCOMEX gelistet. Warnungen Bearbeiten Wenn die obige Beschreibung macht binäre Option Trading Sound wie Glücksspiel, das ist, weil es ist. Binäre Optionen sind ganz ähnlich wie die Platzierung von Wetten in einem Casino. Es ist möglich, Geld in einem Casino oder im Handel Optionen zu machen, aber entweder Spiel erfordert Wissen, Geschick, Erfahrung und starken Nerven. Stellen Sie sicher, dass Sie genug Erfahrung Trading-Optionen erhalten, um Geld konsequent im Handel entweder traditionelle oder binäre Optionen zu machen. Widerstehen Sie der Versuchung, Boni vom Vermittler zu akzeptieren. Boni sind grundsätzlich kostenloses Geld für binäre Optionshändler auf bestimmten Online-Handelsplattformen gegeben. Allerdings werden diese Prämien Ihre Verluste so schnell wie Sie Ihre Gewinne zu erhöhen, potenziell verursachen Sie Ihre erste Investition viel schneller in einer kleinen Menge von schlechten Trades zu erhöhen. Darüber hinaus können die Prämien mit Begriffen, die Sie benötigen, um eine bestimmte Anzahl von Zeiten zu investieren, bevor Sie Ihr Geld oder andere restriktive Regeln zu investieren. 8 Related WikiHows Bearbeiten Wie zu verstehen, Carbon Trading Wie Handel Forex Wie man in der Börse zu investieren Wie man ein Roth IRA Konto zu eröffnen Wie zu berechnen, implizite Zinssatz Wie bekommt man gestartete Trading-Optionen Wie man reich bekommen Wie man Aktien kaufen Wie zu investieren? Kleine Geldbeträge klug Wie man viel Geld in Online-Aktien TradingWelcome zu Autobinaryrobots Was genau ist automatisiert Binäre Optionen Trading Für diejenigen von Ihnen, die nicht ganz bewusst sind, automatisierte binäre Optionen Handel (auch als algorithmischen Handel bezeichnet) ist was binär Optionen, die die Nutzung von Plattformen, die von elektronischer Art sind, autotradingt, um Handelsaufträge mit einem Algorithmus einzugeben. Diese Art von Plattform ist in der Lage, vorprogrammierte Handelsanweisungen auszuführen, deren Variablen die Einleitung eines Auftrags durch einen Roboter beinhalten können, der durch Mensch, Preis oder Zeitsteuerung gesteuert wird. Der automatisierte Binäroptionshandel wird viel genutzt, um große Trades in mehrere kleinere Trades aufzuteilen, um Marktrisiken und - effekte durch Investmentfonds, Pensionsfonds, Investmentbanken und andere institutionelle Händler zu bewältigen. Automatisierte Binäroptionen Roboter Wenn wir uns die populärsten Werkzeuge anschauen, die in den letzten Jahren auf dem Markt für binäre Optionen präsentiert wurden, steht der Handelsroboter definitiv groß. Der Roboterhandel mit binären Optionen ist ein neues Handelsinstrument, das auf dem Markt sehr erfolgreich geworden ist. Dieses Tool dient sowohl für Forex als auch für den Kauf und Verkauf von Aktien. Automatische Trades Nachdem es offensichtlich war, dass die Binär-Trading8217s Popularität nicht verblassen würde, haben viele Menschen beschlossen, die Prinzipien des algorithmischen Handels auf binäre Optionen anzuwenden, deshalb wurden binäre Optionen Roboter eingerichtet. Sie handeln wie Software-Programme, die automatische Trades im Auftrag von Händlern platzieren. Einfach zu bedienen Die Art, wie es funktioniert ist ziemlich einfach. Sie laden den Roboter, den Sie wollen, und nach der Anforderung, die Sie setzen, wird es Trades in Ihrem Namen ausführen. Die Anforderungen, die Sie angeben, werden mit binären Handelssignalen und Markteinsicht, die in die Software eingebaut sind, gepaart. Vollständig einstellbar Die Roboter, die wir empfehlen, führen nur einen Handel aus, wenn es glaubt, dass es eine Wendung geben wird, die auf den technischen Daten basiert, die in den system8217s-Algorithmus eingebaut sind. Auch wenn sie Roboter sind, können Sie sie manuell anpassen, da sie menschliche Eingriffe sind. Der Roboter fängt an, nur binäre Optionen zu handeln, sobald die Parameter etabliert sind und das Programm gestartet wurde. Auto Binary Robots AutoBinaryRobots hat die beste Auswahl an binären Option Roboter Auto Trading Software-Programme, die derzeit die Rede der Stadt für die zahlreichen positiven Bewertungen und 5-Sterne-Bewertungen, die sie erhalten haben, seit sie auf dem Markt eingeführt wurden. Wir sind immer auf der Suche nach Ihnen die besten binären Optionen Roboter Empfehlungen, so dass alle Ihre Investitionen können positive Ergebnisse haben. Die Roboter, die wir empfehlen, werden als Durchbrüche auf dem Markt für binäre Optionen betrachtet. Für einen fortgeschrittenen Händler ist einer der größten Vorteile dieser Roboter, dass sie die Menge an Zeit, die für die technische Analyse benötigt wird, eliminieren oder erheblich reduzieren können. Wenn es um neue binäre Optionen Trader, die noch nicht beherrscht die Aufgabe der adäquaten Lesen von Graphen und Diagrammen, binäre Option Roboter Auto Trading-Software kann ihnen helfen, eine Menge. Es besteht kein Zweifel daran, dass der Markt viele Investitionsmöglichkeiten bietet, aber um eine gute Rendite auf das Kapital zu erhalten, das Sie investieren möchten, müssen Sie wissen, wie man angemessen investiert und die Kontrolle über den Betrieb beibehält. Ein erfolgreicher Investor widmet viele Stunden ihren Investitionen. Es ist am besten, auf die besten Chancen zu jagen und sogar vorwegnehmen Ereignisse, die in Verluste entstehen können. Automatische Binär-Optionen sind in der Tat voll von Vorteilen, aber natürlich, Sie als Händler müssen sich bewusst sein, der Markt durch die Überwachung so viel wie Sie können. Sie müssen versuchen, mindestens etwas über den Markt zu lernen, damit Sie die richtigen Parameter einstellen und jeden Profit-Trade nutzen können. Jeder dieser Roboter kann Sie in diesem Aspekt sicherlich führen. Die Binäroptionsroboter, die wir empfehlen, kommen mit einer Sicherheitsfunktion, da Sie Geld handeln werden, so dass wir dafür sorgen, dass ein hohes Maß an Sicherheit auf der binären Handelsplattform vorhanden ist, die wir auf dieser Seite erwähnen. Viele erfolgreiche Binärhändlern konnten die Spitze der Marktleiter aufgrund der Nutzung eines dieser automatisierten Binäroptionsroboter erreichen. Nicht alles auf dem Markt ist peachy scharf. Leider leiden viele Anleger unter einer Menge von Niedergeschlagenen als ups, wenn sie auf den Markt investieren. Dies kann definitiv zu einer Sache werden, die Investoren daran hindern könnte, weiter auf den Markt zu investieren, was recht verständlich ist, wenn man aufhört und darüber nachdenkt. Niemand in ihrem richtigen Verstand will verlieren. Jeder will gewinnen. Zum Glück ist die Technik auf unserer Seite. Technologie hat Fortschritte immens in verschiedenen Bereichen, auch in Marktinstrumenten. Ein Investor, der sich aller Bewegungen der Finanzmärkte bewusst ist und die volle Kontrolle über ihre Investitionen beibehält, kann eher höhere Erträge erzielen und stabiler sein. Leider haben einige Leute nicht viel Zeit, um ihre Operationen zu überwachen, aber es gibt keine Notwendigkeit, sich zu sorgen, weil binäre Option Roboter Auto Trading-Software haben Sie Ihren Rücken, um diese Aufgabe einfacher, unabhängig von Ihrem Profil zu machen. Diese Art von Software ist zu Ihren Diensten Tag und Nacht. Ein Roboter ist Software, die speziell für die Aktivität des Handels allein programmiert wird. Es kann im Devisenmarkt tätig sein. Die binären Option Roboter auf autorbinaryrobots sind perfekt für den automatischen Handel. Um sie alle zu nutzen, müssen Sie den Roboterinvestor mit bestimmten Parametern programmieren, um einen Kauf oder Verkauf durchzuführen. Basierend auf den Bedürfnissen und Zielen von Investoren, die sich entscheiden, es zu nutzen, ist ein binärer Optionsroboter programmiert, um Handelsaktivitäten durchzuführen. Deshalb musst du vorsichtig sein, wie du es entscheidest, es zu konfigurieren, da es nach deinen Wünschen handeln wird. Diese Art von Tool ist weit verbreitet von Investoren aus vielen Gründen verwendet: Einfachheit beim Anpassen der gewünschten Konfiguration Eine der Stärken dieser Roboter ist, dass sie für Sie arbeiten können, müssen Sie nur so konfigurieren, dass sie die entsprechenden Transaktionen jederzeit machen können . (Es gibt einige Investoren, die festgestellt haben, dass diese Roboter so einfach zu bedienen sind, dass sogar ein Teenager kein Problem haben würde, Investitionen auf sie zu machen, die zu positiven Ergebnissen führen würden.) Die Software kann vollständig programmiert werden. Betrieb 24 Stunden ohne Unterbrechung Ein Roboter hört nie auf und kann programmiert werden, um auf dem Devisenmarkt zu handeln. Mögliche Unterbrechung Die perfekte Einstellung ist nicht vorhanden, je nach Marktbedingungen und Investor braucht der Roboter mit spezifischen Parametern angepasst werden, um in einer bestimmten Weise zu handeln. Die Standardkonfiguration passt nicht zu allen Umständen. Deshalb braucht ein Roboter immer menschliche Hand für Rekonfigurationen. Von Zeit zu Zeit, Check up auf Ihrem Roboter Es gibt eine Menge von Investoren, die glauben, dass ein binärer Optionen Roboter ist wie ein Mensch und weiß, was ist am besten für den Investor, obwohl dies etwas wahr ist, weil es funktioniert zu Ihren Gunsten, nicht gegen Sie, Investoren müssen noch überprüfen, wie alles läuft. Leider sind wir noch nicht im Jahr 2150. Vielleicht dann, wenn Sie es machen, werden wir eine binäre Optionen Auto Trading-Software, die in der Lage sein, automatisch anzupassen, indem Sie Ihren Geist durch einfach mit irgendeiner Form von Telepathie. Okay, ich weiß, dass wir mit diesem Kommentar über Bord gehen, aber du bekommst die Idee. Ein Roboter braucht dich, um ihn von Zeit zu Zeit zu überprüfen. Popularität von Roboter Binäre Optionen Trading ist immer noch auf dem Rise Automated Trading in binären Optionen hat sich in der Popularität in diesem Jahr und viele Händler wollen binäre Optionen Roboter popularityhow zu vergleichen, um verschiedene Alternativen zu vergleichen. Wenn Sie über automatisierte binäre Optionen Handel lernen, ist die einfachste Definition, dass es ein Trading-Stil, der Algorithmen verwendet, um binäre Optionen auszuführen. Auto-Trading-Systeme verwenden Algorithmen, um nach Trends im Verhalten eines finanziellen Vermögenswertes, einschließlich bedeutender Ereignisse und historischer Schwankungen zu suchen. Sobald die Binäroptionen Roboter ein Muster erkennt und identifiziert, dass das Ereignis wahrscheinlich wieder unter ähnlichen Bedingungen auftreten wird, führt es ausgeführt den Handel ohne die Notwendigkeit für menschliches Eingreifen. Nehmen Sie jetzt Vorteile Viele Roboter, die wir empfehlen, sind Pioniere im automatisierten Binäroptionshandel. Der Algorithmus automatisch nutzen die Binär-Optionen autotrading Software analysiert die Märkte Plattform, um die Richtung der Veränderung für Sie zu bestimmen, um den besten Weg, um eine Investition zu identifizieren. Die Systeme dieser Roboter erzählen den Händlern, welche zugrunde liegenden Vermögenswerte bei zukünftigen Investitionen besser wählen sollen. Neben vielversprechenden großen Gewinnen sind die Plattformen einfach zu bedienen und einige von ihnen erlauben es Benutzern, ein kostenloses Konto zu eröffnen, um sofort zu investieren. Die kostenlose Registrierung kann sich in Zukunft ändern, also wenn Sie daran denken, Ihr Konto auf einer dieser Plattformen zu öffnen, ist es am besten, sich frühzeitig zu registrieren, um diese Funktion zu nutzen. Durchschnittliche Win Rate Roboter wurden getestet Alle Roboter, die wir auf autobinaryrobots erwähnt haben, wurden getestet, so dass Sie don8217t verschwenden Sie Ihre Zeit auf automatisierte binäre Optionen Handel Roboter, die nicht wert sind Ihre kostbare Zeit. Die Gebühren der Roboter variieren (die Mehrheit von ihnen ist sowieso frei), aber das bedeutet nicht, dass manche besser sind als andere. Der einzige Unterschied unter ihnen ist ihre Eigenschaften, aber viele von ihnen tun, was sie entworfen wurden, um zu machen Sie profitieren und damit helfen Sie erfolgreich in Ihrem eigenen Recht auf dem Markt. First Class Operation Unzählige von Einzelpersonen aus der ganzen Welt haben diese Binäroptionen Roboter bereits auf die Probe gestellt und waren mit den Ergebnissen zufrieden, die sie aus der Nutzung von ihnen erreicht haben. Sie waren so froh, dass sie sie weiter benutzt haben und sie an ihre Freunde weitergeleitet haben, die auch auf den Markt investieren. Diese Binäroptionen Roboter wurden nicht nur von Einzelpersonen Investoren genutzt, aber sie wurden auch von Institutionen genutzt. Sie sind so erste Klasse wie es ist. Entworfen von Experten auf dem Marktfeld Die auf autobinaryrobots erwähnten Binäroptionen Roboter wurden sorgfältig von Experten auf dem Marktfeld entworfen, die alles wissen, was man wissen muss, wie man in kurzer Zeit auf dem Markt erfolgreich sein kann. Diese Experten wissen, dass die Zeit sehr wertvoll ist, so dass sie sicherstellen, Software zu entwerfen, die direkt auf den Punkt kommt und das ist sehr einfach zu nutzen. Einfache Bedienungsstrukturen Es gibt ein paar Roboter, die da draußen sind, die aufgrund ihrer fehlenden Features und ihrer schwierigen Betriebsstruktur gemischte Bewertungen und Bewertungen erhalten haben. Die Binäroption Roboter Auto Trading Software-Programme, die wir empfehlen, sind derzeit auf der Best-Selling-Listen aufgrund ihrer einfachen Struktur, die hilft diejenigen, die neue auf dem Marktfeld sind in großem Maße erfolgreich und für die Features, die nur das Ganze Handelserfahrung viel angenehmer. Bestimmen Sie die Parameter Die einzigartigen Tning aoout die Roboter, die wir empfehlen, ist die verschiedenen Funktionen, die sie enthalten. Sie haben Sprachoptionen (Anerkennung des Wachstums der Investitionen in binäre Optionen auf der ganzen Welt). Die Plattform dieser Roboter bietet Investoren eine breite Palette von Vermögenswerten auf dem globalen Markt. Da die Roboter die Investition auf Ihrem Teil auf der Grundlage historischer Daten im Algorithmus ausführen, hilft die Plattform den Nutzern, in Vermögenswerte zu investieren, die sie ohne diese Informationen nicht wählen würden. Die Roboter sind 24 Stunden am Tag zugänglich, so dass Sie investieren können, wo it8217s am bequemsten für Sie ist. Alles, was Sie tun müssen, ist die Festlegung der Parameter für den Roboter und es wird den Handel in Ihrem Namen ausführen. Verbesserung der Profitabilität kann leicht ein Stück Kuchen sein Die Roboter auf dieser Online-Website bieten ein hervorragendes Rahmenwerk für die Investition in automatische binäre Optionen, bietet es Investoren ein einfaches und effizientes System und bietet eine breite Palette von globalen Vermögenswerten, so dass die Investoren ihre verbessern können Profitabilität mit dieser Art von Software-Auto-Trading. Sein ein Neuling Doesn8217t Mean Sie haben, um Ihren Weg nach oben Minis Tag und Alter zu gehen. Technologie ist ai volle Geschwindigkeit. Sie buchstäblich don8217i nave co gehen Sie sich auf mich Leiter nach und nach nicht mehr, auch nicht, wenn es darum geht, auf den Markt zu investieren Sie können 10 Geschäft auf einen Schuss mit einem der binären Optionen Auto-Trading-Software auf unserer Website erwähnt bekommen. Ein Binär-Optionen Roboter kann Ihr Selbst-Selbstvertrauen erhöhen kann definitiv ein wenig einschüchternd auf dem Markt für das allererste Mal zu investieren, da Sie neu in alles sind und aren8217i ganz sicher, wenn Sie die richtigen Schritte führen, egal ob Sie Erhalten Ratschläge von Leuten, die oder in der Vergangenheit auf dem Markt investiert haben, es ist nur etwas, das du gewohnt hast, wenn du es versuchst, wenn du es versuchst, außer wenn du die Hilfe eines automatisierten Binäroptionsroboters hast. Lassen Sie sich von A bis Z geleitet werden Ja, ein binärer Option Roboter kann alles viel einfacher machen, auch wenn Sie ein Neuling im Spiel sind, da es Sie von A bis Z führen kann, wenn Sie eine, die glaubwürdig ist, wie Die, die autobinaryrobots empfiehlt. Nobody8217s Erfolg basiert auf reines Glück, wenn Sie denken, dass es reines Glück ist, dass es einige Einzelpersonen gibt, die in der Lage sind, erfolgreich zu handeln, während andere don8217t scheinen, Schritt eins auf der Leiter zu erreichen, ist dieses völlig falsch, es ist ganz über die Werkzeuge, die sie sind Entscheiden zu nutzen. Niemand hat Zeit, den ganzen Tag vor einem Bildschirm zu sitzen. Wenn Sie jemanden treffen, der erfolgreich auf dem Markt ist, können Sie sicher sein, dass diese Person die Hilfe eines binären Optionsroboters hat. Erfolg kommt aus dem Nichts. Zum Glück kann heutzutage der Erfolg auf dem Markt dank der Technik, die uns auf den Weg gekommen ist, leicht kommen. Binäre Optionen Auto-Trading-Software immer innovativer werden. Dies bedeutet, dass nur, weil Sie eine binäre Optionen Roboter, die die, die Sie sollten immer nutzen zu kaufen. Gehen Sie voran und nutzen Sie es für ein paar Monate und nutzen Sie es voll aus, aber vergessen Sie niemals, sich für neue Roboterintegrationen zu bewahren, denn wir sind immer auf der Suche nach etwas Neuem, das bei binären Robotern auf dem Markt vorkommt. Don8217t Sei ein Konformist Konformität langfristig mit dem Roboter, den Sie haben, ist das perfekte Rezept für Misserfolg wie alles andere in diesem Leben. Sie müssen sich immer bewusst sein, die Roboter, die da draußen sind, um Ihren Handel so viel wie möglich besser zu machen. Don8217t Verschwenden Sie Ihre Zeit Die Nummer eins Ziel der autobinaryrobots ist es, Sie gut bewusst von den Robotern, die einen großen Unterschied in Ihrem Leben machen können. Wir verschwenden keine Zeit, um Roboter zu empfehlen, die mehr als wahrscheinlich in der Leistung fehlschlagen werden. Die harte Arbeit ist für Sie getan Wir werden im Internet bekannt, um die Extra-Meile zu fordern, damit die Besucher wie Sie don8217t müssen. Mit Auto Binary Robots, müssen Sie nicht stundenlang erforschen, welche Roboter Ihre Zeit des Tages wert sind. Wir haben die harte Arbeit für Sie gemacht. Holen Sie sich die Fakten Alles, was wir über jeden automatisierten binären Optionen Roboter basiert auf Fakten basiert. Sie sehen. Wir sind nicht wie andere Online-Roboter-Sites, die ihre Empfehlungen auf nur Meinungen, die wir wirklich an die Wurzel von jedem Roboter, der vor kurzem eingeführt wurde, so dass wir beschreiben können, im Detail, seine Funktion, lumpstart auf dem Markt Wir bei Auto Binary Robots Sie wollen sehen, dass Sie mit den Robotern Erfolg haben, die wir empfehlen. Jeder, den Sie wählen, kann Ihnen wirklich helfen, auf den Markt zu springen. Sind Sie ein Experte Genau wie wenn Sie ein Anfänger waren, als Experte, können Sie. auch. Profitiere sehr von jedem dieser Roboter. Da sie die neuesten und die besten jetzt sind, können sie Ihnen helfen, mit Ihrem Gewinnstreifen auf dem Markt. Gib Roboter einen Schuss, wenn du schon so weit bist Wenn du ein Experte bist, bedeutet das, dass du getan hast, was du seit ein paar Jahren machst. Wenn du noch nie einen Roboter benutzt hast und erfolgreich geworden bist, weil du wirklich alles bewusst bist, was auf dem Markt passiert ist, ist es Zeit, das zu ändern, wie JETZT Nein Binäre Optionen Roboter ist gleich gemacht Obwohl diese Roboter die gleiche Funktion ausführen , Sie sind nicht gleich Sie variieren voneinander. Wir laden Sie ein, ihre Details zu analysieren, damit Sie die passende Wahl treffen können, die Hand in Hand geht, um Ihren aktuellen Status. Trv Mehr als ein Binär Optionen Roboter Da Sie bereits ein Experte sind und viel Erfahrung unter dem Gürtel haben, empfehlen wir Ihnen, mehr als einen Roboter zu probieren. Wenn Sie bereits in der Vergangenheit binäre Optionen Roboter ausprobiert haben und mit ihrer Leistung unzufrieden gewesen sind, können Sie sicher sein, dass Sie diese Erfahrung immer wieder durchlaufen, mit jedem Roboter, den Sie aus dieser Online-Website wählen. Sein ein Experte hat seine Pros Sein Experte kann wirklich praktisch sein, wenn Sie das Programm konfigurieren werden, wie Sie don8217t haben, um jederzeit zu lesen, ein Führer, wenn Sie wirklich sehr detaillierte Spezifikationen machen wollen. Dies kann definitiv machen Sie genießen automatisierte binäre Optionen Handel noch mehr als zuvor. 5 Tipps zum Handel Binäre Optionen 5 Tipps, um in binäre Optionen zu investieren Weltweit haben die Anleger die Einfachheit und potenzielle Gewinne, die bei der Investition in binäre Optionen beteiligt sind, umgesetzt. Egal, ob Sie seit dem Beginn des Jahres 2008 Binärinvestitionen gemacht haben oder Sie sind Anfänger Anleger, es ist immer gut, mehr Tipps zu erfahren, wie Sie das Beste aus Ihren Investitionen herausholen können. Binäre Investitionen bieten ein hohes Gewinnpotenzial für die erfolgreichsten Investoren sind diejenigen Personen, die sich verpflichtet haben, kontinuierlich über Möglichkeiten zur Verbesserung ihrer Anlagestrategie binär zu lernen. Menschliche Eingriffe sind nicht länger erforderlich Viele Investoren haben mit der automatischen Binär-Software begonnen, um ihnen mit ihren Strategie-Binär-Optionen zu helfen und ihre Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern. Automatische Investition in binäre Optionen beinhaltet die Verwendung von binären Software-Investitionen zur Durchführung der Investitionen. Diese Systeme verwenden Algorithmen, die nach Muster im Verhalten eines finanziellen Vermögenswertes suchen. Sobald der Roboter ein Muster erkennt und identifiziert, das wahrscheinlich wieder passieren wird, läuft eine Investition ohne menschliches Eingreifen. Um den Investoren eine größere Chance zu geben, erfolgreich zu investieren, bringen Sie diese 5 Tipps zum Lesen, um mehr über Möglichkeiten zu erfahren, um ein erfolgreiches Investitionsergebnis zu maximieren: Tipp 1: Überwachen Sie die Märkte regelmäßig Wenn Sie wirklich ein erfolgreicher Trader in binären Optionen sein wollen , Müssen Sie sich die Zeit nehmen, um mehr über ausgewählte Märkte und finanzielle Vermögenswerte zu erfahren. Die Märkte ändern sich ständig und Finanznachrichten und Informationen sind immer online verfügbar, was den Händlern hilft, Trends für ihre Investitionen zu identifizieren. Dies wird ihnen helfen, die besten binären Optionen Signale für ihre Investitionen zu identifizieren. Auch wenn ein Investor eine automatische Software verwendet, um binäre Optionen zu handeln, bleibt es wichtig, die Märkte zu überwachen, damit Sie die Software mit den besten Parametern anpassen können. Tipp 4: Festlegung von Parametern Auto-Trading Wenn ein Investor mit einem automatisierten System beginnt, muss er die Parameter für das System ermitteln, wie zB die Auswahl von finanziellen Vermögenswerten, Zeit und Preis. Die Anleger sollten analysieren, wie sie ihre Kenntnisse über die Märkte, wenn sie diese Parameter anpassen, da dies dem Roboter helfen könnte, nach Trends für dieses bestimmte Vermögen zu suchen. Die Festlegung der Parameter kann dazu beitragen, dass die Anleger ein Element der Kontrolle beibehalten und dazu beitragen können, die Rendite ihrer Investitionen zu maximieren. Tipp 2: Identifizieren Sie die besten Binärsignale Da Händler mehr über die Märkte erfahren, beginnen sie, Trends in den Werten der finanziellen Vermögenswerte zu bemerken. Zum Beispiel könnte ein Händler feststellen, dass der Wert von X scheint sich zu ändern, nach der Ankündigung der Arbeitslosenquote in den USA Trader können diese binäre Optionen-Signal verwenden, um ihnen zu helfen, Investitionen zu machen. Ebenso kann die Verwendung eines Systems der automatischen Investition einem Investor helfen, Zeichen zu sehen. Da ein Auto-Trading-System anspruchsvolle Algorithmen verwendet, prüft das System eine breite Palette von historischen Daten, um dem Roboter zu helfen, festzustellen, ob ein Trade ausgeführt werden soll. Tipp 5: Überwachen und Anpassen von Einstellungen entsprechend Obwohl die Anleger automatisierte Software-Binäroptionen verwenden, sollten sie den Erfolg jeder Anlage überwachen. Auf diese Weise können Sie lernen, wenn der angegebene Parameter Ihnen die beste Gelegenheit gibt, die Investitionsergebnisse zu verbessern. Wenn Sie mit der Software keine ausreichenden Ergebnisse erzielen, können Sie die Parameter, einschließlich der verschiedenen Vermögenswerte, in die investieren, anpassen. Es gibt große Flexibilität mit automatischen binären Investitionen. Anleger können jederzeit Änderungen an diesen Einstellungen vornehmen, einschließlich der Vermögenswerte, die sie investieren möchten, und die Vorlieben für die Zeit abgelaufen sind. Wenn Investoren anfangen, in Optionen über einen der Roboter zu investieren, die wir empfehlen, ist es wichtig, diese fünf Tipps zu berücksichtigen, können Investoren von größeren Gewinnen profitieren und haben viele weitere Möglichkeiten für erfolgreiche Investitionen, wenn sie sich entscheiden, irgendwelche der binären Option Roboter zu nutzen Das empfehlen wir Jeder Binär-Option-Roboter, den wir erwähnen, wurde sorgfältig handverlesen. Sie können sicher sein, dass nur die besten Roboter auf den Tisch gelegt werden. Die Binäroptionen Roboter, die derzeit auf dieser Online-Website sind, werden von zahlreichen Menschen rund um den Globus genutzt. Es gibt einige Einzelpersonen, die gern von einem Roboter zum anderen alle paar Monate hopfen. Das ist gut. Sie können sicherlich das tun, wenn Sie wollen, ist es immer eine gute Idee, einen Vorgeschmack auf alle Features, die da draußen verfügbar sind. Tipp 3: Lernen aus vergangenen Investitionen Das Ziel der Investition ist es, binär konsequent über die Zeit zu profitieren, ist es wichtig für Investoren, über Investitionen zu erfahren, die zu Gewinn führen, sowie Verlust, wenn der Investor in der Lage ist, die Techniken zu lernen, die haben Erlaubte Gewinnverbesserung, heshe sollte die gleichen Techniken in zukünftigen Investitionen anwenden. Ähnlich, wenn eine Technik nicht zu einem erfolgreichen Ergebnis führt, sollten die Anleger versuchen zu verstehen, was passiert ist, um einen weiteren Untergang bei zukünftigen Investitionen zu verhindern. Auch wenn Sie ein System von automatischen Investitionen verwenden, sollten die Anleger weiterhin diesen Rat verwenden, damit sie die Ergebnisse ihrer Investitionen erlernen können. Je mehr Informationen Sie sammeln, desto besser sind Ihre Chancen auf erfolgreiche langfristige Investitionen. Die wachsende Popularität von Autotraden 8220Many Trader weltweit lernen mehr über die verschiedenen Möglichkeiten, wie sie in binäre Optionen investieren können. In den letzten Jahren ist das Autotrading (oder der automatische Binäroptionshandel) bei Investoren sehr beliebt geworden, und so haben viele Menschen Konten eröffnet, um die Software für automatisierte Trades in binären Optionen, die auf autobinaryrobots sind, zu nutzen. Seit Anfang 2008. Der Handel mit binären Optionen scheint sich ständig zu entwickeln und zeigt den Händlern neue Technologien zur Verbesserung der Effizienz und Genauigkeit ihrer Tradess. Automatisierte Binäroptionen Handel ist ein weiteres Beispiel für Innovationen in dieser Branche und es hilft Händlern, Wege zu finden, die ihre Handelspraktiken verbessern können, was wiederum ihre Investitionsergebnisse verbessert.8221 Ein schneller Rückblick Wie bereits erwähnt, beinhaltet der Handel mit automatischen Binäroptionssystemen die Nutzung von elektronischen Plattformen, um die Trades zu führen. Diese Systeme verwenden Algorithmen, die nach Mustern im Verhalten eines finanziellen Vermögenswerts, einschließlich Zeit und wichtige Ereignisse suchen. Sobald die Binäroptionen Roboter erkennt und identifiziert ein Muster, das wahrscheinlich wieder passieren wird, führt es den Handel ohne die Notwendigkeit für menschliches Eingreifen. Ein Händler, der bereit ist, den automatisierten Binäroptionshandel zu nutzen, setzt zunächst die Parameter für den Roboter ein, einschließlich der finanziellen Vermögenswerte, in die investiert werden soll. Die meisten Roboter nehmen diese kundenspezifischen Anforderungen und verglichen sie mit Markttrends. Das hilft dem Roboter, zu wissen, wann man einen Handel führt. Session hat Platz genommen Wenn das Auco-Crading-System auf dem Markt begann, wurden sie von großen institutionellen Investoren genutzt, während Aktien in traditionellen Märkten gekauft und verkauft wurden. Weil institutionelle Investoren eine große Anzahl von Investmentfonds verarbeiteten und eine erhebliche Menge an Investitionen benötigten, die während des Tages getätigt wurden, fanden sie heraus, dass automatische Systeme ihnen helfen könnten, ihre Effizienz zu maximieren. Das automatische System half ihnen auch, mehr Trends zu finden, da sie in der Lage waren, viele historische Daten über einen Algorithmus einzuführen, der von einem Börseninvestor manuell überprüft werden konnte. Diese Roboter wurden in einem Softwarepaket für die Investmentfirma entwickelt und waren nicht online verfügbar. Als die wachsende Popularität von Online-Investitionen in Rekordzahlen wuchs, wurden automatische Online-Plattformen entwickelt, aber nur hauptsächlich für Devisenhandel verwendet. Zum Glück ist es heutzutage egal, wer Sie sind, denn jeder kann von automatisierten Binäroptionen Trading Roboter profitieren, egal in der Größe ihres Investment-Portfolios, weshalb immer mehr Menschen sich entscheiden, sie auszuprobieren. Jemand kann jetzt davon profitieren und ein Stück des Kuchens bekommen, das vor vielen Jahren nur unter einigen geteilt wurde. Als der binäre Optionshandel im Jahr 2008 gestartet wurde, zog es sofort viele Händler wegen seines vereinfachten Designs und seiner Fähigkeit, ihnen zu helfen, gewinnbringende Renditen zu gewinnen, während das Risiko zu verwalten. Als Binärhandel in der Popularität auf der ganzen Welt wuchs, fingen automatische Systeme in binären Optionen und jetzt viele Händler verwenden sie, um ihre Live-Broker-Konten laufen. Popularität In letzter Zeit, binäre Optionen Trader halten reden über Auto-Trading und wie es hilft, ihre Broker-Konto Ergebnisse zu verbessern. Für Händler, die bereits Erfahrung haben, ermöglicht die Verwendung eines automatischen Systems, dass sie den eingebauten Algorithmus verwenden, um höhere Renditen durch Autotrading der Signale zu erreichen. Für Anleger, die gerade damit begonnen haben, in binären Optionen zu handeln, kann der Einsatz von automatisierten Handelsplattformen dazu beitragen, Trends zu identifizieren, die durch die Überwachung von Märkten durch die Analyse von binären Optionen Trading Charts und Grafiken verpasst werden. In diesem Fall können diese Anfänger Händler die Informationen, die sie lernen, um die Märkte zu überwachen und sich an die Trades, dass das automatische System läuft zu nehmen. Dies kann ihnen helfen, über den Markt schneller zu lernen und ihre Wirksamkeit zu erhöhen. Mit Auto-Trading-Systeme und Roboter werden immer die neuesten und beliebtesten Trend in der Welt der binären Optionen Handel. Die Vorteile der automatisierten Binär-Optionen Trading Zunächst werden Investitionen in automatische Binär-Optionen wachsen in der Popularität, weil sie Trapez Trader in einer Vielzahl von verschiedenen Aspekten, einschließlich in ihrer Marktanalyse. Der Algorithmus des Systems kann Trends identifizieren, die für Händler nicht so offensichtlich sind, wenn Charts oder andere Informationen, die für eine Anlageinvestition erforderlich sind, überprüft werden. Durch die Verwendung des automatischen Systems können Händler über die Trends der finanziellen Vermögenswerte mit anspruchsvolleren und fortgeschrittenen Anlagetechniken lernen, was es ihnen leichter macht. Darüber hinaus ermöglicht die Verwendung eines automatisierten Binäroptionen-Systems den Anlegern ein detailliertes Verständnis ihrer Zeit im Handel. Weil der Handel vom Roboter ausgeführt wird, basierend auf der Analyse des Systems, wird es die beste Zeit, um die Investition, so dass die Investoren können die besten profitablen Ergebnisse zu erzielen. Die Tatsache, dass die Investoren die Parameter vor der Nutzung des Systems bestimmen, bedeutet, dass Händler immer noch eine Kontrolle darüber haben, wie die Trades laufen und können ihre eigenen Kenntnisse über die Märkte hinzufügen. Binäre Optionen Roboter: Ein bequemer Weg, um zu jeder Zeit zu investieren Händler haben begonnen, ein automatisiertes binäres System in den letzten Jahren für die einfache Tatsache, dass es bequemer ist zu verwenden. Bevor automatisierte Binärroboter zur Verfügung standen, konnte ein Trader nur einen Anruf oder eine Put-Option ausführen, wenn er vor seinem Computer oder während der Geschäftszeiten war. Jetzt mit automatischen binären Optionen Roboter, kann der Investor die Parameter im Voraus zu bestimmen und der Roboter führt die Call-oder Put-Option in ihrem Namen. Dies ermöglicht es dem Händler, seine Chancen zu erweitern, um verschiedene binäre Optionen Strategien über die Zeit, die physisch verfügbar ist, um die Trades laufen zu implementieren. Aus diesen Gründen können binäre Option Roboter Auto Trading-Software geben Ihnen große Chancen, um Ihre Einnahmen im Laufe der Zeit zu verbessern. Im Gegensatz zu den populären Glauben, diese Art von Software ist nicht langweilig. Sie können wirklich eine sehr lustige und pädagogische Zeit lernen aus ihrer Funktion. Du bekommst die Grundlagen ihrer Funktion sofort, aber du wirst bemerken, wie umfangreich sein Job ist, sobald man merkt, dass alles für Sie getan wird, was wirklich praktisch ist, wenn man den ganzen Tag beschäftigt ist. Weiter Ihre Rentabilität und Wachstum: Es scheint, dass der Handel binäre Optionen mit automatisierten Software ist hier zu bleiben. Dank der Algorithmen werden sie immer anspruchsvoller, da Softwarepakete dazu beitragen, die Gesamterfahrung für Binärhändler zu verbessern, sie bieten den Investoren weltweit große Vorteile. Bei der Prüfung eines Systems des Autohandels können Händler mehr über die Märkte erfahren, für weitere Rentabilität und Wachstum. Autobinaryrobots ist ein verifizierter Partner von ClickSure-67857. James ist ein 35-jähriger professioneller Binär-Optionshändler aus Australien. Er ist Absolvent der Universität Melbourne, wo er finanzielle Planung studierte. Seine Liebe und sein Wissen im binären Optionshandel machten ihn zu einem Teil des Teams hier bei autobinaryrobots, wo er erzieht und lehrt seine Leser auf dem besten Weg, um binäre Optionen mit Robotern und Auto-Trading-Systeme zu handeln. 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Genießen Sie die neuesten BeiträgeVlkommen till de bsta binra optioner-mklarna och auto-tradingwebbplatsen dr du fr insikt i den lukrativa vrlden som binra optioner innebr Vlj bland en mngd handelstillgngar Avancerade binra mklare och auto-tradingrecensioner F de senaste binra lsningarna p marknaden. Der hr sajten ger inblick ich skra och enkla binra optioner och automatiserad handelsupplevelse vrlden ver. Sker handel med inget mindre n de bsta mklarna och robotarna Vrt uppdrag r att granska och sammanstlla endast de plitliga mklarna i binrbranschen. Det finns mnga mklare och automatiserade handelsplattformar att vlja bland. Ls vra recensioner och hitta det perfekta valet ka din vinst Automatiserad handel erstter eventuell avsaknad av den kunskap som krvs fr att lyckas med binra optioner. Direkthandel med en mklare kan vara riskfyllt, srskilt om man inte har kunskapen att handla binra optioner. 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Forex Chinesisch Währung

Chinesische Währung ndash Renminbi (RMB) Chinesischer Yuan, auch bekannt als Renminbi, wird überall in Festland China verwendet, während in Hong Kong und Macau, Hong Kong Dollar und Pataca jeweils verwendet werden. Die Grundeinheit von Renminbi ist Yuan und das Zeichen von Yuan ist. Die metrische Umwandlung über chinesischen Yuan ist: 1Yuan10jiao 1jiao10fen In einigen Teilen von China, Yuan heißt Kuai und Jiao wird als Mao bezeichnet. Chinesisches Geld wird von der People39s Bank of China in den Konfessionen von eins, zwei, fünf, zehn, zwanzig, fünfzig und hundert Yuan ausgestellt. Die Jiao und Fen Münzen sind beide in Einsen, zwei und fünf ausgegeben. Für viele Reisende ist der Austausch von Geld häufig auf ihrer Reise erforderlich, was besonders für Geschäftsleute entlang ihrer China-Geschäftsreise gilt. In China könnte eine Wechselstube in großen Banken, Hotels und Flughäfen verfügbar sein. Für Währungsumrechnung bitte auf den unten stehenden Währungsumrechner klicken. Wie man von ONE zu TEN auf einer Hand zählt, kann man auf der einen Seite fünf Finger benutzen, um die Zahlen von eins bis zehn anzuzeigen. Das ist sehr nützlich, wenn man keine chinesische Sprache sprechen kann oder an einem sehr lauten Ort, wo Körpersprache ist Kann effektiver sein als laut zu schreien. Was sieht Renminbi aus wie die folgenden Bilder von den verschiedenen Konfessionen von renminbi, von 100 Yuan zu einem einzigen fen. Chinese Yuan: Here039s what039s passiert mit der Währung China spielt ein gefährliches Spiel mit seiner Währung, bewegt, die die globale Wirtschaft senden könnte In die Rezession. Chinas kontrollierte Zentralbank erlaubte den größten Fall in den Yuan in fünf Monaten am Donnerstag, roiling globale Märkte und Funken neue Ängste über Asias größte Wirtschaft. Der Handel in den ländlichen Aktienmärkten wurde für den Tag nach nur 29 Minuten ausgesetzt. Ein Teil der Angst, die diese Märkte senken, ist, dass die Anleger kämpfen, um die Volksbank der Chinas-Ziele mit offiziellen Aussagen zu verstehen, die auf einen offensichtlichen politischen Kampf zwischen konservativer Stabilität und Liberalisierung der Reform hinweisen. Sie haben ein Problem, und sie mögen keine der ihnen zur Verfügung stehenden Optionen, sagte Patrick Chovanec, Geschäftsführer und Chefstratege bei Silvercrest Asset Management. STR AFP Getty Images Ein Mitarbeiter zählt 100 Yuan (15 USD) Banknoten bei einer Bank in Lianyungang, in Ostchina039s Jiangsu Provinz am 7. Januar 2016. China schwächte den Wert seiner Yuan-Währung um 0,51 Prozent auf 6.5646 gegen den US-Dollar auf 7. Januar, Zahlen aus dem China Foreign Exchange Trade System zeigte. Das Problem ist, dass die meisten Außenhändler den Yuan als mehr als 10 Prozent überbewertet gegen den US-Dollar. Den Markt zu erlauben, den Wechselkurs auf diesen Wert zu nehmen, könnte möglicherweise Chinas Binnenkonjunktur zerstören, aber seine eine teure und potenziell unmögliche Aufgabe, den Markt jetzt zu kämpfen, da der Yuan eine globale Währung ist. Während die Länderführerschaft gehofft hatte, eine gewisse Währungsreform anzubieten, während sie immer noch Stabilität beibehielt, fand sie den Prozess schwer zu kontrollieren, laut Jonathan Fenby, China Direktor bei Trusted Sources. Sobald Sie anfangen, es zu tun, können Sie nicht halb schwanger sein, sagte er von der Währungs-Liberalisierung Prozess, eine, die wahrscheinlich begann als politik-inspirierte Ziel, dass der Yuan in der International Monetary Funds Special Drawing Rights Korb von wichtigen Reservewährungen enthalten. Peking hat seit langem den IWF gezwungen, den Yuan Teil des ausgewählten Clubs der Währungen zu machen, zusammen mit dem US-Dollar, dem Euro, dem Yen und dem britischen Pfund Sterling. Die Ergänzung soll in diesem Jahr wirksam werden. Wie Chovanec es sah, hat die Zentralbank Chinas drei Hauptoptionen: Die Zentralbank verteidigt die Währung. China setzt einen Börsenkurs ein, den seine Ökonomen glauben, gegen die Spekulationen vertretbar zu sein, und dann nutzt die Bank ihre beträchtlichen (aber abnehmenden) Devisenreserven, um diesen Preis zu beheben. Die PBOC führt eine einzige Abwertung so groß, dass die Währung tatsächlich beginnt zu erheben Aufwärtsdruck von außen Händler. China ermöglicht eine kontrollierte, allmähliche Abwertung. Die Zentralbank nutzt einige ihrer Reserven, um die Rutsche zu bewältigen, aber der Yuan sieht einen stetigen Fall zu den Markterwartungen. Jeder dieser Optionen hat seine Vor - und Nachteile, aber es scheint so weit, als ob sich der PBOC für den dritten Kurs entscheidet Aktion, sagte Chovanec. Am Donnerstag setzte die Bank die offizielle Mittelpunktrate auf den Yuan 0,5 Prozent schwächer bei 6.5646 pro Dollar, die niedrigste seit März 2011. Aber dann auch interveniert, nach Reuters Quellen, um die Wechselkurse der Offshore-gehandelt zu erhöhen Yuan. Der Sprung in die internationalen Märkte ist ein Weg, um die Ausbreitung zwischen den offiziell festgelegten Onshore-Raten und den Händler-betroffenen zu reduzieren, eine Schlüsselmetrik, die die Currencys Gesamtdynamik beeinflusst. Aber jede PBOC-Abwertung (oder marktführende Abschreibung) könnte einen Domino-Effekt auf der ganzen Welt verursachen. Andere Länder könnten gezwungen werden, den Wert ihrer eigenen Währungen zu senken, um mit China konkurrenzfähig zu bleiben. Der US-Dollar würde dann auf einer relativen Basis spitzen, und das würde wiederum den Wert der auf Dollar lautenden Rohstoffe und Unternehmensschulden schwellen, die das globale Wachstum wahrscheinlich zum Stillstand bringen würden. Die offensichtliche chinesische Entscheidung, einen Rückgang des Yuan zuzulassen, wird für die Weltwirtschaft sehr nachteilig sein, sagte Chovanec voraus. Wenn jeder in die Tat kommt, ist es ein Risiko, dass sie die U. S. in die Rezession schieben. Sie reiten ein bronco, dass sie nicht ganz wissen, dass sie entfesseln, sagte Fenby und zeigte auf die Risiken für die chinesische politische Stabilität, wenn seine Mittelschicht von einem Yuan-beeinflussten globalen Abschwung erheblich beeinflusst wurde. Chovanec sagte, er hätte die Verteidigung der Currencys-Ebene empfohlen, da das, was Reserven sind, und es würde vor den Problemen schützen, dass eine Abwertung die Weltwirtschaft verursachen könnte. Aber die Möglichkeit, eine starke Verteidigung aufzubauen, kann verschwinden, da sich die internationale Traderstimmung gegen den Yuan weiterentwickelt. Fenby schlug vor, dass die PBOCs für mehrere Monate planen, war eine allmähliche Abwertung, aber es hat sich bemüht, diesen Kurs angesichts intensiver globaler Prüfung zu erlassen. Sie dachten: Wenn der Markt dich nicht ansieht, wenn andere Währungen in der Schusslinie sind, dann werdet ihr ein wenig abwerfen und die Reserven benutzen (um diesen Zug zu stabilisieren), sagte er. Aber der Kontrollmechanismus wurde viel weiter geschwächt, und es war ein Aufwand der Stimmung auf dem Markt, dass die Währung weiter sinken sollte. Reuters trugen zu diesem report. OANDA 1080108910871086108311001079109110771090 10921072108110831099 Cookie 10951090108610731099 1089107610771083107210901100 1085107210961080 10891072108110901099 10871088108610891090109910841080 1074 1080108910871086108311001079108610741072108510801080 1080 108510721089109010881086108010901100 10801093 10891086107510831072108910851086 108710861090108810771073108510861089109011031084 10851072109610801093 10871086108910771090108010901077108310771081. 10601072108110831099 Cookie 10851077 10841086107510911090 1073109910901100 108010891087108610831100107910861074107210851099 107610831103 109110891090107210851086107410831077108510801103 10741072109610771081 10831080109510851086108910901080. 1055108610891077109710721103 108510721096 1089107210811090, 10741099 108910861075108310721096107210771090107710891100 1089 10801089108710861083110010791086107410721085108010771084 OANDA8217 109210721081108310861074 Cookie 1074 108910861086109010741077109010891090107410801080 1089 10851072109610771081 105510861083108010901080108210861081 108210861085109210801076107710851094108010721083110010851086108910901080. 1048108510891090108810911082109410801080 10871086 107310831086108210801088108610741072108510801102 1080 10911076107210831077108510801102 109210721081108310861074 Cookie, 1072 10901072108210781077 1091108710881072107410831077108510801102 108010841080 108710881080107410771076107710851099 10851072 10891072108110901077 aboutcookies. org. 1042 108910831091109510721077 10861075108810721085108010951077108510801103 1080108910871086108311001079108610741072108510801103 109210721081108310861074 Cookie 108610871088107710761077108310771085108510991077 1092109110851082109410801080 108510721096107710751086 10891072108110901072 10731091107610911090 1085107710761086108910901091108710851099. 104710721075108810911079108010901100 108410861073108010831100108510991077 1087108810801083108610781077108510801103 1042109310861076 1042109910731088107210901100 1089109510771090 ampltiframe src4489469.fls. doubleclickactivityisrc4489469typenewsi0catoanda00dclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 mcesrc4489469.fls. doubleclickactivityisrc4489469typenewsi0catoanda00dclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 breite1 height1 frameborder0 Styledisplay: keine mcestyledisplay: noneampgtampltiframeampgt OANDAs Währungsrechner Tools OANDA Preise Handel nutzen. Die Prüfstein-Wechselkurse, die von führenden Marktdaten-Mitarbeitern zusammengestellt wurden. Unsere Preise werden vertrauenswürdig und werden von Großkonzernen, Steuerbehörden, Wirtschaftsprüfungsgesellschaften und Einzelpersonen auf der ganzen Welt verwendet. OANDA,. . , 1990:, 3- ISO. ,, (). Aufrechtzuerhalten. (.) 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Adaptive Moving Average Effizienz Verhältnis

Adaptive Moving Averages führen zu besseren Ergebnissen Moving Averages sind ein Lieblings-Tool von aktiven Händlern. Allerdings, wenn die Märkte konsolidieren, führt dieser Indikator zu zahlreichen whipsaw Trades, was zu einer frustrierenden Reihe von kleinen Gewinnen und Verlusten führt. Analysten haben Jahrzehnte damit verbracht, den einfachen gleitenden Durchschnitt zu verbessern. In diesem Artikel betrachten wir diese Bemühungen und finden, dass ihre Suche zu nützlichen Handelswerkzeugen geführt hat. (Für Hintergrundlesung auf einfachen gleitenden Durchschnitten, check out Simple Moving Averages machen Trends Stand Out.) Vor-und Nachteile der Moving Averages Die Vor-und Nachteile der bewegten Durchschnitte wurden zusammengefasst von Robert Edwards und John Magee in der ersten Auflage der technischen Analyse von Stock Trends. Als sie sagten, und es war wieder im Jahr 1941, dass wir die Entdeckung (obwohl viele andere es schon früher gemacht hatten), dass durch die Mittelung der Daten für eine angegebene Anzahl von Tageszeiten eine Art automatisierte Trendlinie ableiten konnte, die definitiv die Veränderungen von TrendIt schien fast zu gut um wahr zu sein. Tatsächlich war es zu gut um wahr zu sein. Mit den Nachteilen, die die Vorteile überwiegen, haben Edwards und Magee schnell ihren Traum vom Handel von einem Strandbungalow aufgegeben. Aber 60 Jahre nachdem sie diese Worte geschrieben haben, bestehen andere daran, ein einfaches Werkzeug zu finden, das mühelos den Reichtum der Märkte liefern würde. Einfache gleitende Mittelwerte Um einen einfachen gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Fügen Sie die Preise für den gewünschten Zeitraum hinzu und teilen Sie sich die Anzahl der ausgewählten Perioden auf. Die Suche nach einem fünftägigen gleitenden Durchschnitt würde die Summe der fünf letzten Schlusskurse und die Teilung um fünf verlangen. Wenn die jüngste Schließung über dem gleitenden Durchschnitt liegt, würde die Aktie als in einem Aufwärtstrend betrachtet werden. Abwärtstrends werden durch den Handel unter dem gleitenden Durchschnitt definiert. (Für mehr, siehe unsere Moving Averages Tutorial.) Diese trenddefinierende Eigenschaft macht es möglich, gleitende Mittelwerte zu generieren Handelssignale. In seiner einfachsten Anwendung kaufen Händler, wenn die Preise über den gleitenden Durchschnitt gehen und verkaufen, wenn die Preise unter dieser Linie liegen. Ein solcher Ansatz ist garantiert, um den Händler auf die rechte Seite jedes bedeutenden Handels zu stellen. Leider, während die Glättung der Daten, gleitende Mittelwerte hinter der Marktaktion zurückbleiben und der Händler wird fast immer wieder einen großen Teil ihrer Gewinne auf sogar die größten Gewinnen Trades zurückgeben. Exponentielle Moving Averages Analysten scheinen die Idee des gleitenden Durchschnitts zu mögen und haben jahrelang versucht, die mit dieser Verzögerung verbundenen Probleme zu reduzieren. Eine dieser Innovationen ist der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA). Dieser Ansatz verleiht den jüngsten Daten eine relativ höhere Gewichtung, und als Ergebnis bleibt er der Preisaktion näher als ein einfacher gleitender Durchschnitt. Die Formel zur Berechnung eines exponentiellen gleitenden Durchschnitts ist: EMA (Gewicht Schließen) ((1-Gewicht) EMAy) Wo: Gewicht ist die Glättungskonstante, die vom Analytiker ausgewählt wird EMAy ist der exponentielle gleitende Durchschnitt von gestern Ein gemeinsamer Gewichtungswert ist 0,181, was Ist nah an einem 20-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt. Ein anderer ist 0,10, was ungefähr ein 10-Tage gleitender Durchschnitt ist. Obwohl es die Verzögerung reduziert, kann der exponentielle gleitende Durchschnitt kein anderes Problem mit bewegten Durchschnitten ansprechen, was bedeutet, dass ihre Verwendung für Handelssignale zu einer großen Anzahl von verlorenen Trades führen wird. In neuen Konzepten in technischen Handelssystemen. Welles Wilder schätzt, dass die Märkte nur ein Viertel der Zeit treiben. Bis zu 75 Handelsgeschäfte sind auf enge Bereiche beschränkt, wenn gleitende durchschnittliche Buy-and-Selling-Signale wiederholt generiert werden, da die Preise schnell über und über den gleitenden Durchschnitt hinausgehen. Um dieses Problem zu lösen, haben mehrere Analysten vorgeschlagen, den Gewichtungsfaktor der EMA-Berechnung zu variieren. (Weitere Informationen finden Sie unter Wie werden gleitende Mittelwerte im Handel verwendet) Anpassen von Bewegungsdurchschnitten auf Marktaktivitäten Eine Methode zur Bewältigung der Nachteile der sich bewegenden Mittelwerte besteht darin, den Gewichtungsfaktor um ein Volatilitätsverhältnis zu multiplizieren. Dies würde bedeuten, dass der gleitende Durchschnitt weiter von dem aktuellen Preis in volatilen Märkten abhängt. Dies würde es den Gewinnern ermöglichen zu laufen. Da ein Trend zu Ende geht und die Preise konsolidieren. Der gleitende Durchschnitt würde sich der aktuellen Markttätigkeit näher bringen und theoretisch dem Händler erlauben, die meisten der während des Trends erfassten Gewinne zu halten. In der Praxis kann das Volatilitätsverhältnis ein Indikator wie die Bollinger Bandbreite sein, die den Abstand zwischen den bekannten Bollinger Bands misst. (Weitere Informationen zu diesem Indikator finden Sie unter Die Grundlagen der Bollinger-Bands.) Perry Kaufman schlug vor, die Gewichtsvariable in der EMA-Formel mit einer Konstante basierend auf dem Wirkungsgrad (ER) in seinem Buch New Trading Systems und Methods zu ersetzen. Dieser Indikator dient zur Messung der Stärke eines Trends, der in einem Bereich von -1,0 bis 1,0 definiert ist. Es wird mit einer einfachen Formel berechnet: ER (Gesamtpreisänderung für Periode) (Summe der absoluten Preisänderungen für jede Bar) Betrachten Sie eine Aktie, die täglich einen Fünfpunktbereich hat und am Ende von fünf Tagen insgesamt gesammelt hat Von 15 Punkten. Dies würde zu einem ER von 0,67 führen (15 Punkte Aufwärtsbewegung geteilt durch den gesamten 25-Punkt-Bereich). Hätte dieser Bestand 15 Punkte gesenkt, wäre der ER -0.67. (Für mehr Handel Beratung von Perry Kaufman, lesen Sie Losing To Win, die Strategien für die Bewältigung von Handelsverlusten skizziert.) Das Prinzip der Trends Effizienz basiert auf, wie viel Richtungsbewegung (oder Trend) erhalten Sie pro Einheit der Preisbewegung über ein Definierten Zeitraum. Ein ER von 1.0 zeigt an, dass der Bestand in einem perfekten Aufwärtstrend ist -1.0 stellt einen perfekten Abwärtstrend dar. In praktischer Hinsicht werden die Extreme selten erreicht. Um diesen Indikator anzuwenden, um den adaptiven gleitenden Durchschnitt (AMA) zu finden, müssen die Händler das Gewicht mit der folgenden, ziemlich komplexen Formel berechnen: C (ER (SCF SCS)) SCS 2 Wo: SCF ist die exponentielle Konstante für die schnellste EMA zulässig (meist 2) SCS ist die exponentielle Konstante für die langsamste EMA zulässig (oft 30) ER ist das Wirkungsgrad, das oben erwähnt wurde. Der Wert für C wird dann in der EMA-Formel anstelle der einfacheren Gewichtsvariablen verwendet. Obwohl es schwierig ist, von Hand zu berechnen, ist der adaptive gleitende Durchschnitt als Option in fast allen Handelssoftwarepaketen enthalten. (Für mehr auf der EMA lesen Sie bitte den exponentiell gewichteten bewegten Durchschnitt.) Beispiele für einen einfachen gleitenden Durchschnitt (rote Linie), ein exponentieller gleitender Durchschnitt (blaue Linie) und der adaptive gleitende Durchschnitt (grüne Linie) sind in Abbildung 1 dargestellt. Abbildung 1: Die AMA ist grün und zeigt den grössten Grad an Abflachung in der Bereichsgrenze, die auf der rechten Seite dieses Diagramms zu sehen ist. In den meisten Fällen ist der exponentielle gleitende Durchschnitt, der als blaue Linie dargestellt wird, der Preisaktion am nächsten. Der einfache gleitende Durchschnitt wird als rote Linie angezeigt. Die drei gleitenden Durchschnitte, die in der Figur gezeigt werden, sind alle anfällig für Peitschenhandel zu verschiedenen Zeiten. Dieser Nachteil der bewegten Durchschnitte ist bisher nicht möglich. Schlussfolgerung Robert Colby hat Hunderte von technischen Analyse-Tools in der Enzyklopädie der technischen Marktindikatoren getestet. Er schloss, obwohl der adaptive gleitende Durchschnitt eine interessante neuere Idee mit beträchtlichem intellektuellen Reiz ist, zeigen unsere Vorversuche keinen wirklichen praktischen Vorteil für diese komplexere Trendglättungsmethode. Das bedeutet nicht, dass Händler die Idee ignorieren sollten. Die AMA könnte mit anderen Indikatoren kombiniert werden, um ein profitables Handelssystem zu entwickeln. (Weitere Informationen zu diesem Thema finden Sie unter Entdecken von Keltner-Kanälen und dem Chaikin-Oszillator.) Der ER kann als eigenständiger Trendindikator verwendet werden, um die profitabelsten Handelsmöglichkeiten zu ermitteln. Als Beispiel zeigen die Verhältnisse über 0,30 starke Aufwärtstrends und stellen potentielle Käufe dar. Alternativ kann, da sich die Volatilität in Zyklen bewegt, die Bestände mit dem niedrigsten Wirkungsgrad als Ausbruchchancen angesehen werden. Der Gesamtdollarmarktwert aller ausstehenden Aktien der Gesellschaft039s. Die Marktkapitalisierung erfolgt durch Multiplikation. Frexit kurz für quotFrench exitquot ist ein französischer Spinoff des Begriffs Brexit, der entstand, als das Vereinigte Königreich stimmte. Ein Auftrag mit einem Makler, der die Merkmale der Stop-Order mit denen einer Limit-Order kombiniert. Ein Stop-Limit-Auftrag wird. Eine Finanzierungsrunde, in der Anleger eine Aktie von einer Gesellschaft mit einer niedrigeren Bewertung erwerben als die Bewertung, Eine ökonomische Theorie der Gesamtausgaben in der Wirtschaft und ihre Auswirkungen auf die Produktion und Inflation. Keynesianische Ökonomie wurde entwickelt. Ein Bestand eines Vermögenswerts in einem Portfolio. Eine Portfolioinvestition erfolgt mit der Erwartung, eine Rendite zu erzielen. (KAMA) Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) Einleitung Entwickelt von Perry Kaufman, Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) ist ein gleitender Durchschnitt, der für Marktlärm oder Volatilität verantwortlich ist. KAMA wird die Preise genau verfolgen, wenn die Preisschwankungen relativ klein sind und der Lärm niedrig ist. KAMA wird sich anpassen, wenn sich die Preisschwankungen erweitern und die Preise aus größerer Entfernung verfolgen. Mit diesem Trend-Indikator können Sie den Gesamttrend, die Zeitdrehpunkte und die Filterpreisbewegungen identifizieren. Berechnung Es sind mehrere Schritte erforderlich, um Kaufman039s Adaptive Moving Average zu berechnen. Let039s beginnen zunächst mit den von Perry Kaufman empfohlenen Einstellungen, die KAMA (10,2,30) sind. 10 ist die Anzahl der Perioden für das Efficiency Ratio (ER). 2 ist die Anzahl der Perioden für die schnellste EMA-Konstante. 30 ist die Anzahl der Perioden für die langsamste EMA-Konstante. Vor der Berechnung von KAMA müssen wir das Efficiency Ratio (ER) und die Smoothing Constant (SC) berechnen. Das Brechen der Formel in Bissgröße Nuggets macht es einfacher, die Methodik hinter dem Indikator zu verstehen. Beachten Sie, dass ABS für Absolutwert steht. Efficiency Ratio (ER) Die ER ist grundsätzlich die Preisänderung für die tägliche Volatilität angepasst. In statistischer Hinsicht sagt das Effizienzverhältnis die fraktale Effizienz der Preisänderungen. ER schwankt zwischen 1 und 0, aber diese Extreme sind die Ausnahme, nicht die Norm. ER wäre 1, wenn die Preise um 10 aufeinanderfolgende Perioden oder um 10 aufeinanderfolgende Perioden verschoben wurden. ER wäre null, wenn der Preis über die 10 Perioden unverändert bleibt. Glättungskonstante (SC) Die Glättungskonstante verwendet die ER - und zwei Glättungskonstanten auf der Grundlage eines exponentiellen gleitenden Durchschnitts. Wie Sie vielleicht bemerkt haben, verwendet die Glättungskonstante die Glättungskonstanten für einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt in ihrer Formel. (2301) ist die Glättungskonstante für eine 30-Perioden-EMA. Der schnellste SC ist die Glättungskonstante für kürzere EMA (2-Perioden). Der langsamste SC ist die Glättungskonstante für die langsamste EMA (30-Perioden). Beachten Sie, dass die 2 am Ende ist, um die Gleichung zu quadrieren. Mit dem Efficiency Ratio (ER) und Smoothing Constant (SC) sind wir nun bereit, Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) zu berechnen. Da wir einen Anfangswert benötigen, um die Berechnung zu starten, ist die erste KAMA nur ein einfacher gleitender Durchschnitt. Die folgenden Berechnungen basieren auf der nachfolgenden Formel. BerechnungsbeispielChart Die folgenden Bilder zeigen einen Screenshot aus einer Excel-Tabelle, die zur Berechnung von KAMA und dem entsprechenden QQQ-Diagramm verwendet wird. Verwendung und Signale Chartisten können KAMA wie jeden anderen Trend folgen Indikator, wie ein gleitender Durchschnitt. Chartisten können nach Preiskreuzungen, Richtungsänderungen und gefilterten Signalen suchen. Zuerst zeigt ein Kreuz über oder unter KAMA Richtungsänderungen in den Preisen an. Wie bei jedem gleitenden Durchschnitt, wird ein einfaches Crossover-System viele Signale und viele Whipsaws erzeugen. Chartisten können Whipsaws reduzieren, indem sie einen Preis - oder Zeitfilter auf die Crossover anwenden. Man könnte den Preis verlangen, um das Kreuz für die festgelegte Anzahl von Tagen zu halten oder das Kreuz zu verlängern, das KAMA um einen festgelegten Prozentsatz übersteigt. Zweitens können Chartisten die Richtung von KAMA nutzen, um den Gesamttrend für eine Sicherheit zu definieren. Dies kann eine Parametrierung erfordern, um den Indikator weiter zu glätten. Chartisten können den mittleren Parameter ändern, der die schnellste EMA-Konstante ist, um KAMA zu glätten und nach Richtungsänderungen zu suchen. Der Trend geht ab, solange KAMA fällt und untere Tiefen schmiedet. Der Trend ist so lange, wie KAMA steigt und höhere Höhen schafft. Das Kroger-Beispiel unten zeigt KAMA (10,5,30) mit einem steilen Aufwärtstrend von Dezember bis März und einem weniger steilen Aufwärtstrend von Mai bis August. Und schließlich können Chartisten Signale und Techniken kombinieren. Chartisten können eine längerfristige KAMA verwenden, um den größeren Trend und eine kürzere KAMA für Handelssignale zu definieren. Beispielsweise könnte KAMA (10,5,30) als Trendfilter verwendet werden und beim Aufsteigen als bullisch angesehen werden. Einmal bullisch, konnten die Chartisten dann nach bullischen Kreuzen Ausschau halten, wenn der Preis über KAMA (10,2,30) geht. Das Beispiel unten zeigt MMM mit einem steigenden langfristigen KAMA und bullish Kreuze im Dezember, Januar und Februar. Langfristige KAMA wandte sich im April ab und es waren bärische Kreuze im Mai, Juni und Juli. SharpCharts KAMA kann als Indikator-Overlay in der SharpCharts Workbench gefunden werden. Die Standardeinstellungen werden automatisch im Parameterfeld angezeigt, sobald sie ausgewählt sind und Chartisten diese Parameter an ihre analytischen Bedürfnisse anpassen können. Der erste Parameter ist für das Efficiency Ratio und Chartisten sollten von der Erhöhung dieser Zahl absehen. Stattdessen können Chartisten es verringern, um die Empfindlichkeit zu erhöhen. Chartisten, die KAMA für eine längerfristige Trendanalyse glätten möchten, können den mittleren Parameter schrittweise erhöhen. Obwohl der Unterschied nur 3 ist, ist KAMA (10,5,30) deutlich glatter als KAMA (10,2,30). Weitere Studie Aus dem Schöpfer bietet das untenstehende Buch detaillierte Informationen zu Indikatoren, Programmen, Algorithmen und Systemen, einschließlich Details zu KAMA und anderen gleitenden Durchschnittssystemen. Handelssysteme und Methoden Perry KaufmanCrowdsourcing ist ein sehr beliebtes Mittel, um die großen Mengen an markierten Daten zu erhalten, die moderne Maschinenlernmethoden erfordern. Obwohl billig und schnell zu erhalten, leiden Crowdsourced Etiketten unter erheblichen Mengen an Fehler, wodurch die Leistung der nachgelagerten Maschinen Lernaufgaben verschlechtert. Mit dem Ziel, die Qualität der markierten Daten zu verbessern, versuchen wir, die vielen Fehler, die durch alberne Fehler oder unbeabsichtigte Fehler durch Crowdsourcing-Arbeiter auftreten, zu mildern. Wir schlagen eine zweistufige Einstellung für das Crowdsourcing vor, bei der der Arbeiter zuerst die Fragen beantwortet und dann erlaubt ist, ihre Antworten zu ändern, nachdem er eine (laute) Referenzantwort gesehen hat. Wir formulieren diesen Prozess mathematisch und entwickeln Mechanismen, um die Arbeiter dazu zu bewegen, angemessen zu handeln. Unsere mathematischen Garantien zeigen, dass unser Mechanismus die Arbeiter dazu anregt, ehrlich in beiden Stufen zu antworten und sich in der ersten Phase zufällig zu befreien oder einfach in die zweite zu kopieren. Numerische Experimente zeigen einen signifikanten Leistungsanstieg, den diese 8220self-Korrektur8221 bei der Verwendung von Crowdsourcing zur Verfügung stellen kann, um maschinelle Lernalgorithmen zu trainieren. Es gibt verschiedene parametrische Modelle für die Analyse von paarweisen Vergleichsdaten, einschließlich der Bradley-Terry-Luce (BTL) und Thurstone-Modelle, aber ihre Abhängigkeit von starken parametrischen Annahmen ist begrenzt. In dieser Arbeit untersuchen wir ein flexibles Modell für paarweise Vergleiche, unter denen die Wahrscheinlichkeiten der Ergebnisse nur erforderlich sind, um eine natürliche Form der stochastischen Transitivität zu erfüllen. Diese Klasse umfasst parametrische Modelle einschließlich der BTL - und Thurstone-Modelle als Sonderfälle, ist aber wesentlich allgemeiner. Wir bieten verschiedene Beispiele für Modelle in dieser breiteren stochastisch transitiven Klasse, für die klassische parametrische Modelle schlechte Anpassungen bieten. Trotz dieser größeren Flexibilität zeigen wir, dass die Matrix der Wahrscheinlichkeiten mit der gleichen Geschwindigkeit wie bei den parametrischen Standardmodellen geschätzt werden kann. Auf der anderen Seite, anders als bei den BTL - und Thurstone-Modellen, ist die Berechnung des minimax-optimalen Schätzers im stochastisch-transitiven Modell nicht trivial, und wir erforschen verschiedene rechenfähige Alternativen. Wir zeigen, dass ein einfacher singulärer Wert-Schwellenwert-Algorithmus statistisch konsistent ist, aber nicht die Minimax-Rate erreicht. Wir schlagen und studieren Algorithmen, die die Minimax-Rate über interessante Subklassen der vollen stochastisch transitiven Klasse erreichen. Wir ergänzen unsere theoretischen Ergebnisse mit gründlichen numerischen Simulationen. Wir zeigen, wie jedes binäre Paarungsmodell zu einem vollsymmetrischen Modell entwurzelt werden kann, wobei die ursprünglichen Singletonpotentiale in Potenziale an Kanten zu einer hinzugefügten Variablen umgewandelt und dann zu einem neuen Modell auf die ursprüngliche Anzahl von Variablen umgeleitet werden. Das neue Modell entspricht im Wesentlichen dem Originalmodell mit der gleichen Partitionsfunktion und ermöglicht die Wiederherstellung der ursprünglichen Rand - oder MAP-Conguration und kann jedoch sehr unterschiedliche Recheneigenschaften aufweisen, die eine wesentlich effizientere Schlußfolgerung ermöglichen. Dieser Meta-Ansatz vertieft unser Verständnis, kann auf jeden existierenden Algorithmus angewendet werden, um in der Praxis verbesserte Methoden zu liefern, verallgemeinert frühere theoretische Ergebnisse und zeigt eine bemerkenswerte Interpretation des Triplet-konsequenten Polytops. Wir zeigen, wie tiefe Lernmethoden im Zusammenhang mit dem Crowdsourcing und dem unüberwachten Ensemble-Lernen angewendet werden können. Zuerst beweisen wir, dass das populäre Modell von Dawid und Skene, das davon ausgeht, dass alle Klassifikatoren bedingt unabhängig sind, zu einer beschränkten Boltzmann-Maschine (RBM) mit einem einzigen versteckten Knoten ist. Daher können unter diesem Modell die hinteren Wahrscheinlichkeiten der wahren Etiketten stattdessen über eine trainierte RBM geschätzt werden. Als nächstes, um den allgemeineren Fall zu adressieren, wo Klassifikatoren die bedingte Unabhängigkeitsannahme stark verletzen können, schlagen wir vor, RBM-basiertes Deep Neural Net (DNN) anzuwenden. Experimentelle Ergebnisse auf verschiedenen simulierten und realen Daten-Datensätzen zeigen, dass unser vorgeschlagener DNN-Ansatz übertrifft andere state-of-the-art Methoden, insbesondere wenn die Daten gegen die bedingte Unabhängigkeitsannahme verstoßen. Revisiting Semi-Supervised Learning mit Graph Embeddings Zhilin Yang Carnegie Mellon University. William Cohen CMU Ruslan Salakhudinov U. von Toronto Paper AbstractWe präsentieren ein semi-überwachte Lern-Framework auf der Grundlage von Graph Embeddings. Bei einem Graphen zwischen den Instanzen trainieren wir eine Einbettung für jede Instanz, um gemeinsam das Klassenetikett und den Nachbarschaftskontext in der Grafik vorherzusagen. Wir entwickeln sowohl transduktive als auch induktive Varianten unserer Methode. In der Transduktionsvariante unserer Methode werden die Klassenetiketten sowohl durch die gelernten Einbettungen als auch durch die Eingabemerkmalvektoren bestimmt, während in der induktiven Variante die Einbettungen als parametrische Funktion der Merkmalsvektoren definiert sind, so dass Vorhersagen nicht auf Instanzen gemacht werden können Während des Trainings gesehen Auf einer großen und vielfältigen Reihe von Benchmark-Aufgaben, einschließlich Textklassifizierung, weitgehend überwachten Entity Extraction und Entity Klassifizierung, zeigen wir eine verbesserte Leistung über viele der bestehenden Modelle. Das Verstärkungslernen kann komplexe Verhaltensweisen aus hochrangigen Spezifikationen erwerben. Allerdings ist die Definition einer Kostenfunktion, die effektiv optimiert werden kann und die korrekte Aufgabe kodiert, in der Praxis anspruchsvoll. Wir erforschen, wie invers optimale Kontrolle (IOC) verwendet werden kann, um Verhaltensweisen von Demonstrationen zu erlernen, mit Anwendungen zur Drehmomentsteuerung von hochdimensionalen Robotersystemen. Unsere Methode adressiert zwei wesentliche Herausforderungen bei der inversen optimalen Steuerung: Erstens die Notwendigkeit von informativen Merkmalen und eine effektive Regularisierung, um die Kosten aufzuerlegen, und zweitens die Schwierigkeit, die Kostenfunktion unter unbekannter Dynamik für hochdimensionale kontinuierliche Systeme zu erlernen. Um die frühere Herausforderung zu bewältigen, stellen wir einen Algorithmus vor, der in der Lage ist, beliebige nichtlineare Kostenfunktionen wie neuronale Netze ohne akribische Merkmaltechnik zu erlernen. Um diese Herausforderung zu bewältigen, formulieren wir eine effiziente Stichproben-basierte Approximation für MaxEnt IOC. Wir bewerten unsere Methode auf einer Reihe von simulierten Aufgaben und realen Robotermanipulationsproblemen, was eine wesentliche Verbesserung gegenüber früheren Verfahren sowohl hinsichtlich der Komplexität der Aufgabe als auch der Effizienz der Probe zeigt. Beim Lernen latenter Variablenmodelle (LVMs) ist es wichtig, effektiv seltene Muster zu erfassen und die Modellgröße zu verkleinern, ohne die Modellierleistung zu opfern. Verschiedene Studien wurden durchgeführt, um eine LVM zu erarbeiten, die darauf abzielt, eine Vielzahl von latenten Komponenten in LVMs zu erlernen. Die meisten existierenden Studien fallen in ein regelmäßiges Regularisierungs-Framework, in dem die Komponenten über Punktschätzung gelernt werden. In diesem Beitrag untersuchen wir, wie man die LVMs im Paradigma des Bayesischen Lernens, die Vorteile hat, die zur Punktschätzung komplementär sind, wie z. B. die Verminderung der Überfüllung über die Modellmittelung und die Quantifizierung der Unsicherheit, Wir schlagen zwei Ansätze vor, die komplementäre Vorteile haben. Eines ist die Definition von Diversity-fördernden gegenseitigen Winkelprioren, die den Komponenten mit größeren gegenseitigen Winkeln, die auf dem Bayes'schen Netzwerk und der Mises-Fisher-Verteilung basieren, eine größere Dichte zuordnen und diese Vorrichtungen nutzen, um die Nachbarschaft über die Bayes-Regel zu beeinflussen. Wir entwickeln zwei effiziente, annähernde hintere Inferenzalgorithmen, die auf Variationsfolgerungen und Markov-Ketten-Monte-Carlo-Probenahme basieren. Der andere Ansatz besteht darin, eine differenzierungsfördernde Regularisierung direkt über die Post-Daten-Verteilung der Komponenten zu verhängen. Diese beiden Methoden werden auf die Bayessche Mischung von Experten-Modell angewendet, um die 8220experts8221 zu diversifizieren und experimentelle Ergebnisse zeigen die Wirksamkeit und Effizienz unserer Methoden zu fördern. Eine hochdimensionale nichtparametrische Regression ist ein inhärent schwieriges Problem mit bekannten unteren Schranken, die exponentiell in der Dimension abhängen. Eine populäre Strategie, um diesen Fluch der Dimensionalität zu lindern, besteht darin, additive Modelle von emph zu verwenden, die die Regressionsfunktion als Summe unabhängiger Funktionen auf jeder Dimension modellieren. Obwohl es bei der Steuerung der Varianz der Schätzung nützlich ist, sind solche Modelle in praktischen Einstellungen oft zu restriktiv. Zwischen nicht additiven Modellen, die oft große Varianz - und Erstkarton-Additivmodelle aufweisen, die eine große Vorspannung aufweisen, gab es wenig Arbeit, um den Kompromiss in der Mitte durch additive Modelle der Zwischendurchführung auszunutzen. In dieser Arbeit schlagen wir Salsa vor, die diese Lücke überbrückt, indem sie Interaktionen zwischen Variablen erlaubt, aber die Modellkapazität kontrolliert, indem sie die Reihenfolge der Interaktionen begrenzt. Salsas minimiert die verbleibende Summe der Quadrate mit quadratischen RKHS-Normstrafen. Algorithmisch kann es als Kernel Ridge Regression mit einem additiven Kernel betrachtet werden. Wenn die Regressionsfunktion additiv ist, ist das überschüssige Risiko nur Polynom in der Dimension. Mit den Girard-Newton-Formeln sammeln wir effizient eine kombinatorische Anzahl von Terme in der additiven Expansion. Über einen Vergleich auf 15 realen Datensätzen zeigen wir, dass unsere Methode gegen 21 andere Alternativen konkurrenzfähig ist. Wir schlagen eine Erweiterung der Hawkes-Prozesse vor, indem wir die Ebenen der Selbsterregung als stochastische Differentialgleichung behandeln. Unser neuer Punktprozess ermöglicht eine bessere Annäherung in Anwendungsbereichen, in denen sich Ereignisse und Intensitäten mit korrelierten Ansteckungsstufen beschleunigen. Wir verallgemeinern einen neueren Algorithmus zur Simulation von Ziehungen von Hawkes-Prozessen, deren Erregungsstufen stochastische Prozesse sind, und schlagen eine hybride Markov-Kette für den Monte-Carlo-Ansatz für die Modellanpassung vor. Unser Probenahmeverfahren skaliert linear mit der Anzahl der erforderlichen Ereignisse und erfordert keine Stationarität des Punktprozesses. Ein modulares Inferenzverfahren, das aus einer Kombination zwischen Gibbs und Metropolis Hastings besteht, wird vorgebracht. Wir erholen die Erwartungsmaximierung als Sonderfall. Unser allgemeiner Ansatz ist für die Ansteckung nach geometrischer Brownsche Bewegung und exponentieller Langevin-Dynamik dargestellt. Rank Aggregationssysteme sammeln Ordinalpräferenzen von Einzelpersonen, um ein globales Ranking zu produzieren, das die soziale Präferenz darstellt. Um die rechnerische Komplexität des Lernens des globalen Rankings zu reduzieren, ist eine gängige Praxis, das Ranking zu nutzen. Individuelle Präferenzen werden in paarweise Vergleiche zerlegt und dann auf effiziente Algorithmen angewendet, die auf unabhängige paarweise Vergleiche zugeschnitten sind. Allerdings können aufgrund der ignorierten Abhängigkeiten naive Rangbrechungsansätze zu inkonsistenten Schätzungen führen. Die wichtigste Idee, unvoreingenommene und genaue Schätzungen zu produzieren, ist, die gepaarten Vergleichsergebnisse ungleich zu behandeln, abhängig von der Topologie der gesammelten Daten. In dieser Arbeit stellen wir den optimalen Rangbrecher-Schätzer zur Verfügung, der nicht nur Konsistenz erreicht, sondern auch die beste Fehlergrenze erreicht. Dies ermöglicht es uns, den fundamentalen Kompromiss zwischen Genauigkeit und Komplexität in einigen kanonischen Szenarien zu charakterisieren. Ferner identifizieren wir, wie die Genauigkeit von der spektralen Lücke eines entsprechenden Vergleichsgraphen abhängt. Dropout Destillation Samuel Rota Bul FBK. Lorenzo Porzi FBK. Peter Kontschieder Microsoft Research Cambridge Paper AbstractDropout ist eine populäre stochastische Regularisierungstechnik für tiefe neuronale Netze, die durch zufälliges Ablegen (d. H. Nullstellen) Einheiten aus dem Netzwerk während des Trainings funktioniert. Dieser Randomisierungsprozess ermöglicht es, implizit ein Ensemble von exponentiell vielen Netzwerken zu trainieren, die dieselbe Parametrisierung teilen, die zur Testzeit gemittelt werden sollte, um die endgültige Vorhersage zu liefern. Ein typischer Workaround für diesen unlösbaren Mittelungsvorgang besteht darin, die Schichten, die sich einer Dropout-Randomisierung unterziehen, zu skalieren. Diese einfache Regel namens 8216standard dropout8217 ist effizient, könnte aber die Genauigkeit der Vorhersage verschlechtern. In dieser Arbeit stellen wir einen neuartigen Ansatz vor, der eine Destillation8217 geprägt hat, die es uns ermöglicht, einen Prädiktor in einer Weise zu trainieren, um den unlösbaren, aber vorzuziehenden Mittelwertbildungsprozess besser zu approximieren, während er seine rechnerische Effizienz unter Kontrolle hält. Wir sind so in der Lage, Modelle zu konstruieren, die so effizient wie Standard-Dropout oder sogar noch effizienter sind, während sie genauer sind. Experimente zu Standard-Benchmark-Datensätzen zeigen die Gültigkeit unserer Methode und ergeben konsequente Verbesserungen gegenüber herkömmlichen Dropouts. Metadaten-bewusste anonyme Messaging Giulia Fanti UIUC. Peter Kairouz UIUC. Sewoong Oh UIUC. Kannan Ramchandran UC Berkeley. Pramod Viswanath UIUC Papier AbstractAnonymous Messaging-Plattformen wie Whisper und Yik Yak erlauben es Benutzern, Nachrichten über ein Netzwerk (z. B. ein soziales Netzwerk) zu verbreiten, ohne die Nachricht der Autorenschaft für andere Benutzer zu enthüllen. Die Verbreitung von Meldungen auf diesen Plattformen kann durch einen Diffusionsprozess über einen Graphen modelliert werden. Jüngste Fortschritte in der Netzwerkanalyse haben ergeben, dass solche Diffusionsprozesse anfällig für die Deanonymisierung des Autors durch Gegner mit Zugang zu Metadaten sind, wie z. B. Timing-Informationen. In dieser Arbeit bitten wir die grundlegende Frage, wie man anonyme Nachrichten über ein Diagramm ausbreitet, um es den Gegnern schwer zu machen, die Quelle zu schließen. Insbesondere untersuchen wir die Leistungsfähigkeit eines Message-Propagationsprotokolls namens adaptive Diffusion (Fanti et al., 2015). Wir beweisen, dass, wenn der Gegner Zugang zu Metadaten in einem Bruchteil von beschädigten Graphenknoten hat, die adaptive Diffusion ein asymptotisch optimales Quellen-Verstecken erreicht und die Standarddiffusion deutlich übertrifft. Wir zeigen weiterhin empirisch, dass die adaptive Diffusion die Quelle effektiv auf echte soziale Netzwerke verbirgt. Die Lehre Dimension der Linearen Lernenden Ji Liu Universität von Rochester. Xiaojin Zhu Universität von Wisconsin. Hrag Ohannessian University of Wisconsin-Madison Paper AbstractTeaching Dimension ist eine Lerntheoretische Menge, die die minimale Trainingssatzgröße spezifiziert, um ein Zielmodell einem Lernenden zu unterrichten. Bisherige Studien zur Unterrichtsdimension konzentrierten sich auf Version-Space-Lernende, die alle Hypothesen im Einklang mit den Trainingsdaten pflegen und nicht auf moderne Maschinenlehrer angewendet werden können, die eine spezifische Hypothese durch Optimierung auswählen. Dieses Papier präsentiert die erste bekannte Lehre Dimension für Ridge Regression, Unterstützung Vektor-Maschinen und logistische Regression. Wir zeigen auch optimale Trainings-Sets, die diesen Unterrichtsdimensionen entsprechen. Unser Ansatz verallgemeinert sich anderen linearen Lernenden. Wahrhaftige Univariate Schätzer Ioannis Caragiannis Universität von Patras. Ariel Procaccia Carnegie Mellon Universität. Nisarg Shah Carnegie Mellon University Paper AbstractWe revisit das klassische Problem der Schätzung der Populationsmittel einer unbekannten eindimensionalen Verteilung von Proben, die eine spieltheoretische Sichtweise. In unserer Einstellung werden Proben von strategischen Agenten geliefert, die die Schätzung so nah wie möglich an ihren eigenen Wert ziehen wollen. In dieser Einstellung führt der Stichprobenmittel zu Manipulationsmöglichkeiten, während der Stichprobenmedian nicht. Unsere zentrale Frage ist, ob die Probe Median ist die beste (in Bezug auf die mittlere quadratische Fehler) wahrheitsgemäße Schätzer der Bevölkerung bedeuten. Wir zeigen, dass, wenn die zugrunde liegende Verteilung symmetrisch ist, wahrheitsgemäße Schätzer sind, die den Median dominieren. Unser Hauptergebnis ist eine Charakterisierung von Worst-Case-optimalen wahrheitsgemäßen Schätzern, die den Median nachweislich übertreffen, für evtl. asymmetrische Verteilungen mit beschränkter Unterstützung. Warum Regularized Auto-Encoder lernen Sparse Repräsentation Devansh Arpit SUNY Buffalo. Yingbo Zhou SUNY Büffel. Hung Ngo SUNY Büffel. Venu Govindaraju SUNY Buffalo Paper AbstractSparse verteilte Darstellung ist der Schlüssel zum Erlernen nützlicher Features in tiefen Lernalgorithmen, denn nicht nur eine effiziente Art der Datenrepräsentation, sondern auch 8212 wichtiger 8212 fängt er den Generierungsprozess der meisten realen Weltdaten ein. Während eine Reihe von regulierten Auto-Encodern (AE) Sparsity explizit in ihrer gelehrten Repräsentation durchführen und andere don8217t, hat es wenig formale Analyse auf, was die Sparsamität in diesen Modellen im Allgemeinen fördert. Unser Ziel ist es, dieses allgemeine Problem für regelmäßige Auto-Encoder formal zu untersuchen. Wir bieten ausreichende Bedingungen für die Regularisierung und Aktivierungsfunktionen, die die Sparsamkeit fördern. Wir zeigen, dass mehrere populäre Modelle (Entlüftungs-und kontraktiver Auto-Encoder, z. B.) und Aktivierungen (gleichgerichtete lineare und sigmoid, z. B.) diese Bedingungen erfüllen, so dass unsere Bedingungen dazu beitragen, Spärlichkeit in ihrer gelehrten Darstellung zu erklären. So beleuchten unsere theoretischen und empirischen Analysen gemeinsam die Eigenschaften der Regularisierungsaktivierung, die zur Sparsamkeit leitend sind und eine Reihe von existierenden Auto-Encoder-Modellen und Aktivierungsfunktionen unter demselben analytischen Rahmen vereinheitlichen. K-variiert: mehr plus in der k-bedeutet Richard Nock Nicta 038 ANU. Raphael Canyasse Ecole Polytechnique und die Technion. Roksana Boreli Daten61. Frank Nielsen Ecole Polytechnique und Sony CS Labs Inc. Papier Abstractk-bedeutet Seeding ist ein De-facto-Standard für Hard-Clustering-Algorithmen geworden. In diesem Beitrag ist unser erster Beitrag eine Zwei-Wege-Verallgemeinerung dieser Seeding, k-Variate, die die Probenahme von allgemeinen Dichten enthält, anstatt nur einen diskreten Satz von Dirac-Dichten, die an den Punktstellen verankert sind, Textit eine Verallgemeinerung der bekannten Arthur-Vassilvitskii (AV) Näherungsgarantie, in Form einer Textit-Näherung, die an das Text-Optimum gebunden ist. Diese Annäherung zeigt eine reduzierte Abhängigkeit von der Komponente 8220noise8221 in Bezug auf das optimale Potential 8212, das sich tatsächlich der statistischen unteren Grenze nähert. Wir zeigen, dass k-Variate Textit auf effiziente (voreingenommene Seeding) Clustering-Algorithmen, die auf bestimmte Frameworks zugeschnitten sind, darunter verteilte, Streaming - und On-line-Clustering, mit Textit-Approximations-Ergebnissen für diese Algorithmen. Schließlich präsentieren wir eine neuartige Anwendung von k-Variaten auf differenzierte Privatsphäre. Für die hier betrachteten spezifischen Rahmenbedingungen oder für die differenzielle Privatsphäre-Einstellung gibt es wenig bis keine vorherigen Ergebnisse bei der direkten Anwendung von k-Mitteln und deren Näherungsgrenzen 8212 Stand der Technik-Konkurrenten scheinen deutlich komplexer zu sein und weniger anzuzeigen Günstige (approximative) Eigenschaften. Wir betonen, dass unsere Algorithmen immer noch in Fällen ausgeführt werden können, in denen es eine textit geschlossene Formularlösung für den Populationsminimierer gibt. Wir zeigen die Anwendbarkeit unserer Analyse durch experimentelle Auswertung auf mehrere Domains und Einstellungen und zeigen Wettbewerbsvorteile gegenüber dem Stand der Technik. Multi-Player Banditen 8212 ein Musikstühle Ansatz Jonathan Rosenski Weizmann Institut für Wissenschaft. Ohad Shamir Weizmann Institut für Wissenschaft. Liran Szlak Weizmann Institut für Wissenschaftspapier AbstractWir betrachten eine Variante des stochastischen, mehrarmigen Banditenproblems, bei der mehrere Spieler gleichzeitig aus demselben Wappen wählen und kollidieren und keine Belohnung erhalten können. Diese Einstellung wurde durch Probleme in kognitiven Funknetzen motiviert und ist unter der realistischen Annahme, dass die Kommunikation zwischen den Spielern begrenzt ist, besonders herausfordernd. Wir bieten Ihnen einen kommunikationsfreien Algorithmus (Musical Chairs), der mit hoher Wahrscheinlichkeit ein ständiges Bedauern erhält, sowie einen sublinear bedauernden, kommunikationsfreien Algorithmus (Dynamic Musical Chairs) für die schwierigere Einstellung von Spielern, die dynamisch in das Spiel eintreten und verlassen werden . Darüber hinaus benötigen beide Algorithmen keine Vorkenntnisse über die Anzahl der Spieler. Nach unserem besten Wissen sind dies die ersten kommunikationsfreien Algorithmen mit diesen formalen Garantien. Das Informations-Sieb Greg Ver Steeg Information Sciences Institute. Aram Galstyan Information Sciences Institute Paper AbstractWir stellen einen neuen Rahmen für das unbeaufsichtigte Lernen von Darstellungen auf der Grundlage einer neuartigen hierarchischen Zerlegung von Informationen vor. Intuitiv werden Daten durch eine Reihe von progressiv feinkörnigen Sieben geführt. Jede Schicht des Siebes erholt einen einzigen latenten Faktor, der maximal informativ über die multivariate Abhängigkeit in den Daten ist. Die Daten werden nach jedem Pass transformiert, so dass die verbleibenden unerklärlichen Informationen auf die nächste Ebene herunterrutschen. Letztlich sind wir mit einem Satz von latenten Faktoren, die alle Abhängigkeit in den ursprünglichen Daten und Rest-Informationen, die aus unabhängigem Rauschen. Wir stellen eine praktische Umsetzung dieses Frameworks für diskrete Variablen vor und wenden sie auf eine Vielzahl von grundlegenden Aufgaben in unbeaufsichtigtem Lernen an, einschließlich unabhängiger Komponentenanalyse, verlustbehafter und verlustfreier Komprimierung und Vorhersage fehlender Datenwerte. Deep Speech 2. End-to-End Spracherkennung in Englisch und Mandarin Dario Amodei. Rishita Anubhai Eric Battenberg. Carl Fall. Jared Casper Bryan Catanzaro JingDong Chen. Mike Chrzanowski Baidu USA, Inc. Adam Coates Greg Diamos Baidu USA, Inc. Erich Elsen Baidu USA, Inc. Jesse Engel Linxi Fan. Christopher Fougner. Awni Hannun Baidu USA, Inc. Billy Jun. Tony Han Patrick LeGresley Xiangang Li Baidu Libby Lin Sharan Narang Andrew Ng. Sherjil Ozair Ryan Prenger Sheng Qian Baidu Jonathan Raiman Sanjeev Satheesh Baidu SVAIL. David Seetapun Shubho Sengupta Chong Wang Yi Wang Zhiqian Wang. Bo Xiao Yan Xie Baidu Dani Yogatama Jun Zhan Zhenyao Zhu Papier AbstractWe zeigen, dass ein End-to-End-tiefen Lernansatz verwendet werden kann, um entweder englische oder Mandarin-chinesische Rede zu verschiedensten Sprachen zu erkennen. Weil es ganze Pipelines von handgefertigten Komponenten mit neuronalen Netzwerken ersetzt, ermöglicht es uns, das Lern-to-End-Lernen mit einer Vielzahl von Sprachkenntnissen zu verarbeiten, darunter laute Umgebungen, Akzente und verschiedene Sprachen. Der Schlüssel zu unserem Ansatz ist unsere Anwendung von HPC-Techniken, die Experimente ermöglichen, die bisher Wochen dauerten, um jetzt in Tagen zu laufen. Dies ermöglicht es uns, schneller zu iterieren, um überlegene Architekturen und Algorithmen zu identifizieren. Infolgedessen ist unser System in mehreren Fällen mit der Transkription von menschlichen Arbeitnehmern konkurrenzfähig, wenn sie auf Standard-Datensätzen benannt sind. Schließlich zeigen wir mit einer Technik namens Batch Dispatch mit GPUs im Rechenzentrum, dass unser System kostengünstig in einer Online-Einstellung eingesetzt werden kann und eine geringe Latenz bei der Bedienung von Nutzern im Maßstab liefert. Eine wichtige Frage in der Merkmalsauswahl ist, ob eine Auswahlstrategie den 8220true8221 Satz von Features zurückgibt, genügend Daten. Wir untersuchen diese Frage im Rahmen der beliebten Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (Lasso) Feature Auswahl Strategie. Insbesondere betrachten wir das Szenario, wenn das Modell missverstanden ist, so dass das gelernte Modell linear ist, während das zugrunde liegende reale Ziel nichtlinear ist. Überraschenderweise beweisen wir, dass Lasso unter bestimmten Voraussetzungen in diesem Fall immer noch die richtigen Eigenschaften wiederherstellen kann. Wir führen auch numerische Studien durch, um die theoretischen Ergebnisse empirisch zu verifizieren und die Notwendigkeit der Bedingungen zu ermitteln, unter denen der Beweis vorliegt. Wir schlagen eine Mindestrettungssuche (MRS) vor, eine neuartige Erfassungsfunktion für die Bayes'sche Optimierung. MRS trägt Ähnlichkeiten mit informationstheoretischen Ansätzen wie Entropie-Suche (ES). Doch während ES in jeder Abfrage bei der Maximierung des Informationsgewinns in Bezug auf das globale Maximum zielt, zielt MRS darauf ab, das erwartete einfache Bedauern seiner endgültigen Empfehlung für das Optimum zu minimieren. Während empirisch ES und MRS in den meisten Fällen ähnlich sind, produziert MRS weniger Ausreißer mit hohem einfachem Bedauern als ES. Wir liefern empirische Ergebnisse sowohl für ein synthetisches Single-Task-Optimierungsproblem als auch für ein simuliertes Multi-Task-Roboter-Steuerungsproblem. CryptoNets: Anwenden von Neuronalen Netzwerken auf verschlüsselte Daten mit hohem Durchsatz und Genauigkeit Ran Gilad-Bachrach Microsoft Research. Nathan Dowlin Princeton. Kim Laine Microsoft Research Kristin Lauter Microsoft Research Michael Naehrig Microsoft Research John Wernsing Microsoft Research Paper AbstractApplying Maschine Lernen zu einem Problem, das medizinische, finanzielle oder andere Arten von sensiblen Daten beinhaltet, erfordert nicht nur genaue Vorhersagen, sondern auch sorgfältige Aufmerksamkeit auf die Aufrechterhaltung der Privatsphäre und Sicherheit. Rechtliche und ethische Anforderungen können den Einsatz von Cloud-basierten Lernlösungen für solche Aufgaben verhindern. In dieser Arbeit werden wir eine Methode vorstellen, um gelehrte neuronale Netze in CryptoNets umzuwandeln, neuronale Netze, die auf verschlüsselte Daten angewendet werden können. Dies ermöglicht es einem Dateneigentümer, seine Daten in einer verschlüsselten Form an einen Cloud-Dienst zu senden, der das Netzwerk hostet. Die Verschlüsselung stellt sicher, dass die Daten vertraulich bleiben, da die Cloud keinen Zugriff auf die Schlüssel hat, die benötigt werden, um sie zu entschlüsseln. Dennoch zeigen wir, dass der Cloud-Service in der Lage ist, das neuronale Netzwerk auf die verschlüsselten Daten anzuwenden, um verschlüsselte Vorhersagen zu machen und sie auch in verschlüsselter Form zurückzugeben. Diese verschlüsselten Vorhersagen können an den Besitzer des geheimen Schlüssels zurückgesandt werden, der sie entschlüsseln kann. Daher erhält der Cloud Service keine Informationen über die Rohdaten noch über die Vorhersage, die es gemacht hat. Wir zeigen CryptoNets auf den MNIST optischen Zeichenerkennungsaufgaben. CryptoNets erreichen 99 Genauigkeit und können rund 59000 Vorhersagen pro Stunde auf einem einzigen PC machen. Daher erlauben sie einen hohen Durchsatz, genaue und private Vorhersagen. Spektrale Methoden zur Dimensionsreduktion und Clusterbildung erfordern das Lösen eines Eigenproblems, das durch eine spärliche Affinitätsmatrix definiert ist. Wenn diese Matrix groß ist, sucht man eine ungefähre Lösung. Der Standard Weg, dies zu tun ist die Nystrom-Methode, die zuerst löst ein kleines Eigenproblem unter Berücksichtigung nur eine Teilmenge von Wahrzeichen Punkte, und dann wendet eine Out-of-Beispiel-Formel, um die Lösung auf den gesamten Datensatz zu extrapolieren. Wir zeigen, dass durch die Einschränkung des ursprünglichen Problems, um die Nystrom-Formel zu erfüllen, eine Annäherung erhalten, die rechnerisch einfach und effizient ist, aber einen niedrigeren Näherungsfehler mit weniger Landmarken und weniger Laufzeit erreicht. Wir untersuchen auch die Rolle der Normalisierung in den Rechenkosten und der Qualität der resultierenden Lösung. Als weit verbreitete nichtlineare Aktivierung trennt die rektifizierte Lineareinheit (ReLU) Rauschen und Signal in einer Merkmalskarte, indem sie eine Schwelle oder eine Vorspannung erlernt. Allerdings argumentieren wir, dass die Klassifizierung von Rauschen und Signal nicht nur von der Größe der Antworten abhängt, sondern auch der Kontext, wie die Merkmalsreaktionen verwendet werden, um abstraktere Muster in höheren Schichten zu erkennen. Um mehrere Antwortkarten mit Größenordnungen in verschiedenen Bereichen für ein bestimmtes visuelles Muster auszugeben, müssen bestehende Netzwerke, die ReLU und ihre Varianten einsetzen, eine große Anzahl redundanter Filter lernen. In diesem Papier schlagen wir eine Multi-Bias Nicht-Linear-Aktivierung (MBA) - Schicht vor, um die Informationen zu untersuchen, die in den Größen der Antworten verborgen sind. Es wird nach der Faltungsschicht platziert, um die Antworten auf einen Faltungskernel in mehrere Karten durch Multiverschwemmungsgrößen zu entkoppeln, wodurch mehr Muster in dem Merkmalsraum zu niedrigen Rechenkosten erzeugt werden. Es bietet eine große Flexibilität, Antworten auf verschiedene visuelle Muster in verschiedenen Größenbereichen auszuwählen, um reiche Darstellungen in höheren Schichten zu bilden. Solch ein einfaches und dennoch effektives Schema erreicht die State-of-the-Art Leistung auf mehreren Benchmarks. Wir schlagen eine neuartige Multitask-Lernmethode vor, die den Effekt der negativen Übertragung minimieren kann, indem sie eine asymmetrische Übertragung zwischen den Aufgaben, die auf der Aufgabenverwandtschaft basieren, sowie die Menge der einzelnen Aufgabenverluste, die wir als asymmetrisches Multi-Task Learning (AMTL) bezeichnen ). Um dieses Problem zu lösen, koppeln wir mehrere Aufgaben über einen spärlichen, gerichteten Regularisierungsgraphen, der jeden zu rekonstruierenden Aufgabenparameter als eine spärliche Kombination anderer Aufgaben erzwingt, die auf der Grundlage des aufgabenbezogenen Verlustes ausgewählt werden. Wir stellen zwei verschiedene Algorithmen vor, um dieses gemeinsame Lernen der Task-Prädiktoren und des Regularisierungsgraphen zu lösen. Der erste Algorithmus löst für das ursprüngliche Lernziel mit alternativer Optimierung, und der zweite Algorithmus löst eine Annäherung davon mit Curriculum Learning Strategie, die eine Aufgabe zu einem Zeitpunkt lernt. Wir führen Experimente zu mehreren Datensätzen für Klassifizierung und Regression durch, auf denen wir signifikante Verbesserungen in der Leistung über die einzelnen Aufgaben lernen und symmetrische Multitasking Lern-Basislinien erhalten. Dieses Papier veranschaulicht einen neuartigen Ansatz zur Schätzung des Verallgemeinerungsfehlers von Entscheidungsbaumklassifizierern. Wir haben die Untersuchung von Entscheidungsbaumfehlern im Kontext der Konsistenzanalytiktheorie aufgestellt, was bewies, dass der Bayes-Fehler nur dann erreicht werden kann, wenn die Anzahl der in jeden Blattknoten geworfenen Datenproben in unendlich geht. Für den anspruchsvolleren und praktischeren Fall, bei dem die Stichprobengröße endlich oder klein ist, wird in diesem Papier ein neuer Stichprobenfehlerbegriff eingeführt, um das kleine Probenproblem effektiv und effizient zu bewältigen. Umfangreiche experimentelle Ergebnisse zeigen, dass die vorgeschlagene Fehlerabschätzung den bekannten K-fach Kreuzvalidierungsverfahren hinsichtlich Robustheit und Genauigkeit überlegen ist. Darüber hinaus sind Größenordnungen effizienter als Cross-Validierungsmethoden. Wir untersuchen die Konvergenz-Eigenschaften des VR-PCA-Algorithmus, der von cite zur schnellen Berechnung von führenden singulären Vektoren eingeführt wurde. Wir beweisen mehrere neue Ergebnisse, darunter eine formale Analyse einer Blockversion des Algorithmus und Konvergenz aus der zufälligen Initialisierung. Wir machen auch einige Beobachtungen von eigenem Interesse, wie zB die Vorinitialisierung mit nur einer einzigen exakten Leistungsiteration die Analyse deutlich verbessern kann und was sind die Konvexitäts - und Nichtkonvexitätseigenschaften des zugrunde liegenden Optimierungsproblems. Wir betrachten das Problem der Hauptkomponentenanalyse (PCA) in einer strömenden stochastischen Umgebung, wo unser Ziel ist, eine Richtung der ungefähren maximalen Varianz zu finden, basierend auf einem Strom von i. i.d. Datenpunkte in realsd. Ein einfacher und rechnerisch günstiger Algorithmus dafür ist ein stochastischer Gradientenabfall (SGD), der in schrittweise seine Schätzung basierend auf jedem neuen Datenpunkt aktualisiert. Aufgrund der nicht konvexen Natur des Problems war die Analyse ihrer Leistung jedoch eine Herausforderung. Insbesondere bestehen bestehende Garantien auf einer nicht-trivialen Eigengap-Annahme auf der Kovarianzmatrix, die intuitiv unnötig ist. In dieser Arbeit stellen wir (nach bestem Wissen) die ersten eigengap-freien Konvergenzgarantien für SGD im Rahmen von PCA zur Verfügung. Dies löst auch teilweise ein offenes Problem in zitiert. Darüber hinaus zeigen wir unter einer eigengap-Annahme, dass die gleichen Techniken zu einer neuen SGD-Konvergenzgarantie mit einer besseren Abhängigkeit von der Eigengase führen. Dealbreaker: Ein nichtlineares latentes Variablenmodell für Bildungsdaten Andrew Lan Rice University. Tom Goldstein Universität von Maryland. Richard Baraniuk Rice University. Christoph Studer Cornell University Paper AbstractStatistical models of student responses on assessment questions, such as those in homeworks and exams, enable educators and computer-based personalized learning systems to gain insights into students knowledge using machine learning. Popular student-response models, including the Rasch model and item response theory models, represent the probability of a student answering a question correctly using an affine function of latent factors. While such models can accurately predict student responses, their ability to interpret the underlying knowledge structure (which is certainly nonlinear) is limited. In response, we develop a new, nonlinear latent variable model that we call the dealbreaker model, in which a students success probability is determined by their weakest concept mastery. We develop efficient parameter inference algorithms for this model using novel methods for nonconvex optimization. We show that the dealbreaker model achieves comparable or better prediction performance as compared to affine models with real-world educational datasets. We further demonstrate that the parameters learned by the dealbreaker model are interpretablethey provide key insights into which concepts are critical (i. e. the dealbreaker) to answering a question correctly. We conclude by reporting preliminary results for a movie-rating dataset, which illustrate the broader applicability of the dealbreaker model. We derive a new discrepancy statistic for measuring differences between two probability distributions based on combining Stein8217s identity and the reproducing kernel Hilbert space theory. We apply our result to test how well a probabilistic model fits a set of observations, and derive a new class of powerful goodness-of-fit tests that are widely applicable for complex and high dimensional distributions, even for those with computationally intractable normalization constants. Both theoretical and empirical properties of our methods are studied thoroughly. Variable Elimination in the Fourier Domain Yexiang Xue Cornell University . Stefano Ermon . Ronan Le Bras Cornell University . Carla . Bart Paper AbstractThe ability to represent complex high dimensional probability distributions in a compact form is one of the key insights in the field of graphical models. Factored representations are ubiquitous in machine learning and lead to major computational advantages. We explore a different type of compact representation based on discrete Fourier representations, complementing the classical approach based on conditional independencies. We show that a large class of probabilistic graphical models have a compact Fourier representation. This theoretical result opens up an entirely new way of approximating a probability distribution. We demonstrate the significance of this approach by applying it to the variable elimination algorithm. Compared with the traditional bucket representation and other approximate inference algorithms, we obtain significant improvements. Low-rank matrix approximation has been widely adopted in machine learning applications with sparse data, such as recommender systems. However, the sparsity of the data, incomplete and noisy, introduces challenges to the algorithm stability 8212 small changes in the training data may significantly change the models. As a result, existing low-rank matrix approximation solutions yield low generalization performance, exhibiting high error variance on the training dataset, and minimizing the training error may not guarantee error reduction on the testing dataset. In this paper, we investigate the algorithm stability problem of low-rank matrix approximations. We present a new algorithm design framework, which (1) introduces new optimization objectives to guide stable matrix approximation algorithm design, and (2) solves the optimization problem to obtain stable low-rank approximation solutions with good generalization performance. Experimental results on real-world datasets demonstrate that the proposed work can achieve better prediction accuracy compared with both state-of-the-art low-rank matrix approximation methods and ensemble methods in recommendation task. Given samples from two densities p and q, density ratio estimation (DRE) is the problem of estimating the ratio pq. Two popular discriminative approaches to DRE are KL importance estimation (KLIEP), and least squares importance fitting (LSIF). In this paper, we show that KLIEP and LSIF both employ class-probability estimation (CPE) losses. Motivated by this, we formally relate DRE and CPE, and demonstrate the viability of using existing losses from one problem for the other. For the DRE problem, we show that essentially any CPE loss (eg logistic, exponential) can be used, as this equivalently minimises a Bregman divergence to the true density ratio. We show how different losses focus on accurately modelling different ranges of the density ratio, and use this to design new CPE losses for DRE. For the CPE problem, we argue that the LSIF loss is useful in the regime where one wishes to rank instances with maximal accuracy at the head of the ranking. In the course of our analysis, we establish a Bregman divergence identity that may be of independent interest. We study nonconvex finite-sum problems and analyze stochastic variance reduced gradient (SVRG) methods for them. SVRG and related methods have recently surged into prominence for convex optimization given their edge over stochastic gradient descent (SGD) but their theoretical analysis almost exclusively assumes convexity. In contrast, we prove non-asymptotic rates of convergence (to stationary points) of SVRG for nonconvex optimization, and show that it is provably faster than SGD and gradient descent. We also analyze a subclass of nonconvex problems on which SVRG attains linear convergence to the global optimum. We extend our analysis to mini-batch variants of SVRG, showing (theoretical) linear speedup due to minibatching in parallel settings. Hierarchical Variational Models Rajesh Ranganath . Dustin Tran Columbia University . Blei David Columbia Paper AbstractBlack box variational inference allows researchers to easily prototype and evaluate an array of models. Recent advances allow such algorithms to scale to high dimensions. However, a central question remains: How to specify an expressive variational distribution that maintains efficient computation To address this, we develop hierarchical variational models (HVMs). HVMs augment a variational approximation with a prior on its parameters, which allows it to capture complex structure for both discrete and continuous latent variables. The algorithm we develop is black box, can be used for any HVM, and has the same computational efficiency as the original approximation. We study HVMs on a variety of deep discrete latent variable models. HVMs generalize other expressive variational distributions and maintains higher fidelity to the posterior. The field of mobile health (mHealth) has the potential to yield new insights into health and behavior through the analysis of continuously recorded data from wearable health and activity sensors. In this paper, we present a hierarchical span-based conditional random field model for the key problem of jointly detecting discrete events in such sensor data streams and segmenting these events into high-level activity sessions. Our model includes higher-order cardinality factors and inter-event duration factors to capture domain-specific structure in the label space. We show that our model supports exact MAP inference in quadratic time via dynamic programming, which we leverage to perform learning in the structured support vector machine framework. We apply the model to the problems of smoking and eating detection using four real data sets. Our results show statistically significant improvements in segmentation performance relative to a hierarchical pairwise CRF. Binary embeddings with structured hashed projections Anna Choromanska Courant Institute, NYU . Krzysztof Choromanski Google Research NYC . Mariusz Bojarski NVIDIA . Tony Jebara Columbia . Sanjiv Kumar . Yann Paper AbstractWe consider the hashing mechanism for constructing binary embeddings, that involves pseudo-random projections followed by nonlinear (sign function) mappings. The pseudorandom projection is described by a matrix, where not all entries are independent random variables but instead a fixed budget of randomness is distributed across the matrix. Such matrices can be efficiently stored in sub-quadratic or even linear space, provide reduction in randomness usage (i. e. number of required random values), and very often lead to computational speed ups. We prove several theoretical results showing that projections via various structured matrices followed by nonlinear mappings accurately preserve the angular distance between input high-dimensional vectors. To the best of our knowledge, these results are the first that give theoretical ground for the use of general structured matrices in the nonlinear setting. In particular, they generalize previous extensions of the Johnson - Lindenstrauss lemma and prove the plausibility of the approach that was so far only heuristically confirmed for some special structured matrices. Consequently, we show that many structured matrices can be used as an efficient information compression mechanism. Our findings build a better understanding of certain deep architectures, which contain randomly weighted and untrained layers, and yet achieve high performance on different learning tasks. We empirically verify our theoretical findings and show the dependence of learning via structured hashed projections on the performance of neural network as well as nearest neighbor classifier. A Variational Analysis of Stochastic Gradient Algorithms Stephan Mandt Columbia University . Matthew Hoffman Adobe Research . Blei David Columbia Paper AbstractStochastic Gradient Descent (SGD) is an important algorithm in machine learning. With constant learning rates, it is a stochastic process that, after an initial phase of convergence, generates samples from a stationary distribution. We show that SGD with constant rates can be effectively used as an approximate posterior inference algorithm for probabilistic modeling. Specifically, we show how to adjust the tuning parameters of SGD such as to match the resulting stationary distribution to the posterior. This analysis rests on interpreting SGD as a continuous-time stochastic process and then minimizing the Kullback-Leibler divergence between its stationary distribution and the target posterior. (This is in the spirit of variational inference.) In more detail, we model SGD as a multivariate Ornstein-Uhlenbeck process and then use properties of this process to derive the optimal parameters. This theoretical framework also connects SGD to modern scalable inference algorithms we analyze the recently proposed stochastic gradient Fisher scoring under this perspective. We demonstrate that SGD with properly chosen constant rates gives a new way to optimize hyperparameters in probabilistic models. This paper proposes a new mechanism for sampling training instances for stochastic gradient descent (SGD) methods by exploiting any side-information associated with the instances (for e. g. class-labels) to improve convergence. Previous methods have either relied on sampling from a distribution defined over training instances or from a static distribution that fixed before training. This results in two problems a) any distribution that is set apriori is independent of how the optimization progresses and b) maintaining a distribution over individual instances could be infeasible in large-scale scenarios. In this paper, we exploit the side information associated with the instances to tackle both problems. More specifically, we maintain a distribution over classes (instead of individual instances) that is adaptively estimated during the course of optimization to give the maximum reduction in the variance of the gradient. Intuitively, we sample more from those regions in space that have a textit gradient contribution. Our experiments on highly multiclass datasets show that our proposal converge significantly faster than existing techniques. Tensor regression has shown to be advantageous in learning tasks with multi-directional relatedness. Given massive multiway data, traditional methods are often too slow to operate on or suffer from memory bottleneck. In this paper, we introduce subsampled tensor projected gradient to solve the problem. Our algorithm is impressively simple and efficient. It is built upon projected gradient method with fast tensor power iterations, leveraging randomized sketching for further acceleration. Theoretical analysis shows that our algorithm converges to the correct solution in fixed number of iterations. The memory requirement grows linearly with the size of the problem. We demonstrate superior empirical performance on both multi-linear multi-task learning and spatio-temporal applications. This paper presents a novel distributed variational inference framework that unifies many parallel sparse Gaussian process regression (SGPR) models for scalable hyperparameter learning with big data. To achieve this, our framework exploits a structure of correlated noise process model that represents the observation noises as a finite realization of a high-order Gaussian Markov random process. By varying the Markov order and covariance function for the noise process model, different variational SGPR models result. This consequently allows the correlation structure of the noise process model to be characterized for which a particular variational SGPR model is optimal. We empirically evaluate the predictive performance and scalability of the distributed variational SGPR models unified by our framework on two real-world datasets. Online Stochastic Linear Optimization under One-bit Feedback Lijun Zhang Nanjing University . Tianbao Yang University of Iowa . Rong Jin Alibaba Group . Yichi Xiao Nanjing University . Zhi-hua Zhou Paper AbstractIn this paper, we study a special bandit setting of online stochastic linear optimization, where only one-bit of information is revealed to the learner at each round. This problem has found many applications including online advertisement and online recommendation. We assume the binary feedback is a random variable generated from the logit model, and aim to minimize the regret defined by the unknown linear function. Although the existing method for generalized linear bandit can be applied to our problem, the high computational cost makes it impractical for real-world applications. To address this challenge, we develop an efficient online learning algorithm by exploiting particular structures of the observation model. Specifically, we adopt online Newton step to estimate the unknown parameter and derive a tight confidence region based on the exponential concavity of the logistic loss. Our analysis shows that the proposed algorithm achieves a regret bound of O(dsqrt ), which matches the optimal result of stochastic linear bandits. We present an adaptive online gradient descent algorithm to solve online convex optimization problems with long-term constraints, which are constraints that need to be satisfied when accumulated over a finite number of rounds T, but can be violated in intermediate rounds. For some user-defined trade-off parameter beta in (0, 1), the proposed algorithm achieves cumulative regret bounds of O(Tmax ) and O(T ), respectively for the loss and the constraint violations. Our results hold for convex losses, can handle arbitrary convex constraints and rely on a single computationally efficient algorithm. Our contributions improve over the best known cumulative regret bounds of Mahdavi et al. (2012), which are respectively O(T12) and O(T34) for general convex domains, and respectively O(T23) and O(T23) when the domain is further restricted to be a polyhedral set. We supplement the analysis with experiments validating the performance of our algorithm in practice. Motivated by an application of eliciting users8217 preferences, we investigate the problem of learning hemimetrics, i. e. pairwise distances among a set of n items that satisfy triangle inequalities and non-negativity constraints. In our application, the (asymmetric) distances quantify private costs a user incurs when substituting one item by another. We aim to learn these distances (costs) by asking the users whether they are willing to switch from one item to another for a given incentive offer. Without exploiting structural constraints of the hemimetric polytope, learning the distances between each pair of items requires Theta(n2) queries. We propose an active learning algorithm that substantially reduces this sample complexity by exploiting the structural constraints on the version space of hemimetrics. Our proposed algorithm achieves provably-optimal sample complexity for various instances of the task. For example, when the items are embedded into K tight clusters, the sample complexity of our algorithm reduces to O(n K). Extensive experiments on a restaurant recommendation data set support the conclusions of our theoretical analysis. We present an approach for learning simple algorithms such as copying, multi-digit addition and single digit multiplication directly from examples. Our framework consists of a set of interfaces, accessed by a controller. Typical interfaces are 1-D tapes or 2-D grids that hold the input and output data. For the controller, we explore a range of neural network-based models which vary in their ability to abstract the underlying algorithm from training instances and generalize to test examples with many thousands of digits. The controller is trained using Q-learning with several enhancements and we show that the bottleneck is in the capabilities of the controller rather than in the search incurred by Q-learning. Learning Physical Intuition of Block Towers by Example Adam Lerer Facebook AI Research . Sam Gross Facebook AI Research . Rob Fergus Facebook AI Research Paper AbstractWooden blocks are a common toy for infants, allowing them to develop motor skills and gain intuition about the physical behavior of the world. In this paper, we explore the ability of deep feed-forward models to learn such intuitive physics. Using a 3D game engine, we create small towers of wooden blocks whose stability is randomized and render them collapsing (or remaining upright). This data allows us to train large convolutional network models which can accurately predict the outcome, as well as estimating the trajectories of the blocks. The models are also able to generalize in two important ways: (i) to new physical scenarios, e. g. towers with an additional block and (ii) to images of real wooden blocks, where it obtains a performance comparable to human subjects. Structure Learning of Partitioned Markov Networks Song Liu The Inst. of Stats. Math. . Taiji Suzuki . Masashi Sugiyama University of Tokyo . Kenji Fukumizu The Institute of Statistical Mathematics Paper AbstractWe learn the structure of a Markov Network between two groups of random variables from joint observations. Since modelling and learning the full MN structure may be hard, learning the links between two groups directly may be a preferable option. We introduce a novel concept called the emph whose factorization directly associates with the Markovian properties of random variables across two groups. A simple one-shot convex optimization procedure is proposed for learning the emph factorizations of the partitioned ratio and it is theoretically guaranteed to recover the correct inter-group structure under mild conditions. The performance of the proposed method is experimentally compared with the state of the art MN structure learning methods using ROC curves. Real applications on analyzing bipartisanship in US congress and pairwise DNAtime-series alignments are also reported. This work focuses on dynamic regret of online convex optimization that compares the performance of online learning to a clairvoyant who knows the sequence of loss functions in advance and hence selects the minimizer of the loss function at each step. By assuming that the clairvoyant moves slowly (i. e. the minimizers change slowly), we present several improved variation-based upper bounds of the dynamic regret under the true and noisy gradient feedback, which are in light of the presented lower bounds. The key to our analysis is to explore a regularity metric that measures the temporal changes in the clairvoyant8217s minimizers, to which we refer as path variation. Firstly, we present a general lower bound in terms of the path variation, and then show that under full information or gradient feedback we are able to achieve an optimal dynamic regret. Secondly, we present a lower bound with noisy gradient feedback and then show that we can achieve optimal dynamic regrets under a stochastic gradient feedback and two-point bandit feedback. Moreover, for a sequence of smooth loss functions that admit a small variation in the gradients, our dynamic regret under the two-point bandit feedback matches that is achieved with full information. Beyond CCA: Moment Matching for Multi-View Models Anastasia Podosinnikova INRIA 8211 ENS . Francis Bach Inria . Simon Lacoste-Julien INRIA Paper AbstractWe introduce three novel semi-parametric extensions of probabilistic canonical correlation analysis with identifiability guarantees. We consider moment matching techniques for estimation in these models. For that, by drawing explicit links between the new models and a discrete version of independent component analysis (DICA), we first extend the DICA cumulant tensors to the new discrete version of CCA. By further using a close connection with independent component analysis, we introduce generalized covariance matrices, which can replace the cumulant tensors in the moment matching framework, and, therefore, improve sample complexity and simplify derivations and algorithms significantly. As the tensor power method or orthogonal joint diagonalization are not applicable in the new setting, we use non-orthogonal joint diagonalization techniques for matching the cumulants. We demonstrate performance of the proposed models and estimation techniques on experiments with both synthetic and real datasets. We present two computationally inexpensive techniques for estimating the numerical rank of a matrix, combining powerful tools from computational linear algebra. These techniques exploit three key ingredients. The first is to approximate the projector on the non-null invariant subspace of the matrix by using a polynomial filter. Two types of filters are discussed, one based on Hermite interpolation and the other based on Chebyshev expansions. The second ingredient employs stochastic trace estimators to compute the rank of this wanted eigen-projector, which yields the desired rank of the matrix. In order to obtain a good filter, it is necessary to detect a gap between the eigenvalues that correspond to noise and the relevant eigenvalues that correspond to the non-null invariant subspace. The third ingredient of the proposed approaches exploits the idea of spectral density, popular in physics, and the Lanczos spectroscopic method to locate this gap. Unsupervised Deep Embedding for Clustering Analysis Junyuan Xie University of Washington . Ross Girshick Facebook . Ali Farhadi University of Washington Paper AbstractClustering is central to many data-driven application domains and has been studied extensively in terms of distance functions and grouping algorithms. Relatively little work has focused on learning representations for clustering. In this paper, we propose Deep Embedded Clustering (DEC), a method that simultaneously learns feature representations and cluster assignments using deep neural networks. DEC learns a mapping from the data space to a lower-dimensional feature space in which it iteratively optimizes a clustering objective. Our experimental evaluations on image and text corpora show significant improvement over state-of-the-art methods. Dimensionality reduction is a popular approach for dealing with high dimensional data that leads to substantial computational savings. Random projections are a simple and effective method for universal dimensionality reduction with rigorous theoretical guarantees. In this paper, we theoretically study the problem of differentially private empirical risk minimization in the projected subspace (compressed domain). Empirical risk minimization (ERM) is a fundamental technique in statistical machine learning that forms the basis for various learning algorithms. Starting from the results of Chaudhuri et al. (NIPS 2009, JMLR 2011), there is a long line of work in designing differentially private algorithms for empirical risk minimization problems that operate in the original data space. We ask: is it possible to design differentially private algorithms with small excess risk given access to only projected data In this paper, we answer this question in affirmative, by showing that for the class of generalized linear functions, we can obtain excess risk bounds of O(w(Theta) n ) under eps-differential privacy, and O((w(Theta)n) ) under (eps, delta)-differential privacy, given only the projected data and the projection matrix. Here n is the sample size and w(Theta) is the Gaussian width of the parameter space that we optimize over. Our strategy is based on adding noise for privacy in the projected subspace and then lifting the solution to original space by using high-dimensional estimation techniques. A simple consequence of these results is that, for a large class of ERM problems, in the traditional setting (i. e. with access to the original data), under eps-differential privacy, we improve the worst-case risk bounds of Bassily et al. (FOCS 2014). We consider the maximum likelihood parameter estimation problem for a generalized Thurstone choice model, where choices are from comparison sets of two or more items. We provide tight characterizations of the mean square error, as well as necessary and sufficient conditions for correct classification when each item belongs to one of two classes. These results provide insights into how the estimation accuracy depends on the choice of a generalized Thurstone choice model and the structure of comparison sets. We find that for a priori unbiased structures of comparisons, e. g. when comparison sets are drawn independently and uniformly at random, the number of observations needed to achieve a prescribed estimation accuracy depends on the choice of a generalized Thurstone choice model. For a broad set of generalized Thurstone choice models, which includes all popular instances used in practice, the estimation error is shown to be largely insensitive to the cardinality of comparison sets. On the other hand, we found that there exist generalized Thurstone choice models for which the estimation error decreases much faster with the cardinality of comparison sets. Large-Margin Softmax Loss for Convolutional Neural Networks Weiyang Liu Peking University . Yandong Wen South China University of Technology . Zhiding Yu Carnegie Mellon University . Meng Yang Shenzhen University Paper AbstractCross-entropy loss together with softmax is arguably one of the most common used supervision components in convolutional neural networks (CNNs). Despite its simplicity, popularity and excellent performance, the component does not explicitly encourage discriminative learning of features. In this paper, we propose a generalized large-margin softmax (L-Softmax) loss which explicitly encourages intra-class compactness and inter-class separability between learned features. Moreover, L-Softmax not only can adjust the desired margin but also can avoid overfitting. We also show that the L-Softmax loss can be optimized by typical stochastic gradient descent. Extensive experiments on four benchmark datasets demonstrate that the deeply-learned features with L-softmax loss become more discriminative, hence significantly boosting the performance on a variety of visual classification and verification tasks. A Random Matrix Approach to Echo-State Neural Networks Romain Couillet CentraleSupelec . Gilles Wainrib ENS Ulm, Paris, France . Hafiz Tiomoko Ali CentraleSupelec, Gif-sur-Yvette, France . Harry Sevi ENS Lyon, Lyon, Paris Paper AbstractRecurrent neural networks, especially in their linear version, have provided many qualitative insights on their performance under different configurations. This article provides, through a novel random matrix framework, the quantitative counterpart of these performance results, specifically in the case of echo-state networks. Beyond mere insights, our approach conveys a deeper understanding on the core mechanism under play for both training and testing. One-hot CNN (convolutional neural network) has been shown to be effective for text categorization (Johnson 038 Zhang, 2015). We view it as a special case of a general framework which jointly trains a linear model with a non-linear feature generator consisting of text region embedding pooling8217. Under this framework, we explore a more sophisticated region embedding method using Long Short-Term Memory (LSTM). LSTM can embed text regions of variable (and possibly large) sizes, whereas the region size needs to be fixed in a CNN. We seek effective and efficient use of LSTM for this purpose in the supervised and semi-supervised settings. The best results were obtained by combining region embeddings in the form of LSTM and convolution layers trained on unlabeled data. The results indicate that on this task, embeddings of text regions, which can convey complex concepts, are more useful than embeddings of single words in isolation. We report performances exceeding the previous best results on four benchmark datasets. Crowdsourcing systems are popular for solving large-scale labelling tasks with low-paid (or even non-paid) workers. We study the problem of recovering the true labels from noisy crowdsourced labels under the popular Dawid-Skene model. To address this inference problem, several algorithms have recently been proposed, but the best known guarantee is still significantly larger than the fundamental limit. We close this gap under a simple but canonical scenario where each worker is assigned at most two tasks. In particular, we introduce a tighter lower bound on the fundamental limit and prove that Belief Propagation (BP) exactly matches this lower bound. The guaranteed optimality of BP is the strongest in the sense that it is information-theoretically impossible for any other algorithm to correctly la - bel a larger fraction of the tasks. In the general setting, when more than two tasks are assigned to each worker, we establish the dominance result on BP that it outperforms other existing algorithms with known provable guarantees. Experimental results suggest that BP is close to optimal for all regimes considered, while existing state-of-the-art algorithms exhibit suboptimal performances. Learning control has become an appealing alternative to the derivation of control laws based on classic control theory. However, a major shortcoming of learning control is the lack of performance guarantees which prevents its application in many real-world scenarios. As a step in this direction, we provide a stability analysis tool for controllers acting on dynamics represented by Gaussian processes (GPs). We consider arbitrary Markovian control policies and system dynamics given as (i) the mean of a GP, and (ii) the full GP distribution. For the first case, our tool finds a state space region, where the closed-loop system is provably stable. In the second case, it is well known that infinite horizon stability guarantees cannot exist. Instead, our tool analyzes finite time stability. Empirical evaluations on simulated benchmark problems support our theoretical results. Learning a classifier from private data distributed across multiple parties is an important problem that has many potential applications. How can we build an accurate and differentially private global classifier by combining locally-trained classifiers from different parties, without access to any partys private data We propose to transfer the knowledge of the local classifier ensemble by first creating labeled data from auxiliary unlabeled data, and then train a global differentially private classifier. We show that majority voting is too sensitive and therefore propose a new risk weighted by class probabilities estimated from the ensemble. Relative to a non-private solution, our private solution has a generalization error bounded by O(epsilon M ). This allows strong privacy without performance loss when the number of participating parties M is large, such as in crowdsensing applications. We demonstrate the performance of our framework with realistic tasks of activity recognition, network intrusion detection, and malicious URL detection. Network Morphism Tao Wei University at Buffalo . Changhu Wang Microsoft Research . Yong Rui Microsoft Research . Chang Wen Chen Paper AbstractWe present a systematic study on how to morph a well-trained neural network to a new one so that its network function can be completely preserved. We define this as network morphism in this research. After morphing a parent network, the child network is expected to inherit the knowledge from its parent network and also has the potential to continue growing into a more powerful one with much shortened training time. The first requirement for this network morphism is its ability to handle diverse morphing types of networks, including changes of depth, width, kernel size, and even subnet. To meet this requirement, we first introduce the network morphism equations, and then develop novel morphing algorithms for all these morphing types for both classic and convolutional neural networks. The second requirement is its ability to deal with non-linearity in a network. We propose a family of parametric-activation functions to facilitate the morphing of any continuous non-linear activation neurons. Experimental results on benchmark datasets and typical neural networks demonstrate the effectiveness of the proposed network morphism scheme. Second-order optimization methods such as natural gradient descent have the potential to speed up training of neural networks by correcting for the curvature of the loss function. Unfortunately, the exact natural gradient is impractical to compute for large models, and most approximations either require an expensive iterative procedure or make crude approximations to the curvature. We present Kronecker Factors for Convolution (KFC), a tractable approximation to the Fisher matrix for convolutional networks based on a structured probabilistic model for the distribution over backpropagated derivatives. Similarly to the recently proposed Kronecker-Factored Approximate Curvature (K-FAC), each block of the approximate Fisher matrix decomposes as the Kronecker product of small matrices, allowing for efficient inversion. KFC captures important curvature information while still yielding comparably efficient updates to stochastic gradient descent (SGD). We show that the updates are invariant to commonly used reparameterizations, such as centering of the activations. In our experiments, approximate natural gradient descent with KFC was able to train convolutional networks several times faster than carefully tuned SGD. Furthermore, it was able to train the networks in 10-20 times fewer iterations than SGD, suggesting its potential applicability in a distributed setting. Budget constrained optimal design of experiments is a classical problem in statistics. Although the optimal design literature is very mature, few efficient strategies are available when these design problems appear in the context of sparse linear models commonly encountered in high dimensional machine learning and statistics. In this work, we study experimental design for the setting where the underlying regression model is characterized by a ell1-regularized linear function. We propose two novel strategies: the first is motivated geometrically whereas the second is algebraic in nature. We obtain tractable algorithms for this problem and also hold for a more general class of sparse linear models. We perform an extensive set of experiments, on benchmarks and a large multi-site neuroscience study, showing that the proposed models are effective in practice. The latter experiment suggests that these ideas may play a small role in informing enrollment strategies for similar scientific studies in the short-to-medium term future. Minding the Gaps for Block Frank-Wolfe Optimization of Structured SVMs Anton Osokin . Jean-Baptiste Alayrac ENS . Isabella Lukasewitz INRIA . Puneet Dokania INRIA and Ecole Centrale Paris . Simon Lacoste-Julien INRIA Paper AbstractIn this paper, we propose several improvements on the block-coordinate Frank-Wolfe (BCFW) algorithm from Lacoste-Julien et al. (2013) recently used to optimize the structured support vector machine (SSVM) objective in the context of structured prediction, though it has wider applications. The key intuition behind our improvements is that the estimates of block gaps maintained by BCFW reveal the block suboptimality that can be used as an adaptive criterion. First, we sample objects at each iteration of BCFW in an adaptive non-uniform way via gap-based sampling. Second, we incorporate pairwise and away-step variants of Frank-Wolfe into the block-coordinate setting. Third, we cache oracle calls with a cache-hit criterion based on the block gaps. Fourth, we provide the first method to compute an approximate regularization path for SSVM. Finally, we provide an exhaustive empirical evaluation of all our methods on four structured prediction datasets. Exact Exponent in Optimal Rates for Crowdsourcing Chao Gao Yale University . Yu Lu Yale University . Dengyong Zhou Microsoft Research Paper AbstractCrowdsourcing has become a popular tool for labeling large datasets. This paper studies the optimal error rate for aggregating crowdsourced labels provided by a collection of amateur workers. Under the Dawid-Skene probabilistic model, we establish matching upper and lower bounds with an exact exponent mI(pi), where m is the number of workers and I(pi) is the average Chernoff information that characterizes the workers8217 collective ability. Such an exact characterization of the error exponent allows us to state a precise sample size requirement m ge frac logfrac in order to achieve an epsilon misclassification error. In addition, our results imply optimality of various forms of EM algorithms given accurate initializers of the model parameters. Unsupervised learning and supervised learning are key research topics in deep learning. However, as high-capacity supervised neural networks trained with a large amount of labels have achieved remarkable success in many computer vision tasks, the availability of large-scale labeled images reduced the significance of unsupervised learning. Inspired by the recent trend toward revisiting the importance of unsupervised learning, we investigate joint supervised and unsupervised learning in a large-scale setting by augmenting existing neural networks with decoding pathways for reconstruction. First, we demonstrate that the intermediate activations of pretrained large-scale classification networks preserve almost all the information of input images except a portion of local spatial details. Then, by end-to-end training of the entire augmented architecture with the reconstructive objective, we show improvement of the network performance for supervised tasks. We evaluate several variants of autoencoders, including the recently proposed 8220what-where8221 autoencoder that uses the encoder pooling switches, to study the importance of the architecture design. Taking the 16-layer VGGNet trained under the ImageNet ILSVRC 2012 protocol as a strong baseline for image classification, our methods improve the validation-set accuracy by a noticeable margin. (LRR) has been a significant method for segmenting data that are generated from a union of subspaces. It is also known that solving LRR is challenging in terms of time complexity and memory footprint, in that the size of the nuclear norm regularized matrix is n-by-n (where n is the number of samples). In this paper, we thereby develop a novel online implementation of LRR that reduces the memory cost from O(n2) to O(pd), with p being the ambient dimension and d being some estimated rank (d 20 reduction in the model size without any loss in accuracy on CIFAR-10 benchmark. We also demonstrate that fine-tuning can further enhance the accuracy of fixed point DCNs beyond that of the original floating point model. In doing so, we report a new state-of-the-art fixed point performance of 6.78 error-rate on CIFAR-10 benchmark. Provable Algorithms for Inference in Topic Models Sanjeev Arora Princeton University . Rong Ge . Frederic Koehler Princeton University . Tengyu Ma Princeton University . Ankur Moitra Paper AbstractRecently, there has been considerable progress on designing algorithms with provable guarantees 8212typically using linear algebraic methods8212for parameter learning in latent variable models. Designing provable algorithms for inference has proved more difficult. Here we take a first step towards provable inference in topic models. We leverage a property of topic models that enables us to construct simple linear estimators for the unknown topic proportions that have small variance, and consequently can work with short documents. Our estimators also correspond to finding an estimate around which the posterior is well-concentrated. We show lower bounds that for shorter documents it can be information theoretically impossible to find the hidden topics. Finally, we give empirical results that demonstrate that our algorithm works on realistic topic models. It yields good solutions on synthetic data and runs in time comparable to a single iteration of Gibbs sampling. This paper develops an approach for efficiently solving general convex optimization problems specified as disciplined convex programs (DCP), a common general-purpose modeling framework. Specifically we develop an algorithm based upon fast epigraph projections, projections onto the epigraph of a convex function, an approach closely linked to proximal operator methods. We show that by using these operators, we can solve any disciplined convex program without transforming the problem to a standard cone form, as is done by current DCP libraries. We then develop a large library of efficient epigraph projection operators, mirroring and extending work on fast proximal algorithms, for many common convex functions. Finally, we evaluate the performance of the algorithm, and show it often achieves order of magnitude speedups over existing general-purpose optimization solvers. We study the fixed design segmented regression problem: Given noisy samples from a piecewise linear function f, we want to recover f up to a desired accuracy in mean-squared error. Previous rigorous approaches for this problem rely on dynamic programming (DP) and, while sample efficient, have running time quadratic in the sample size. As our main contribution, we provide new sample near-linear time algorithms for the problem that 8211 while not being minimax optimal 8211 achieve a significantly better sample-time tradeoff on large datasets compared to the DP approach. Our experimental evaluation shows that, compared with the DP approach, our algorithms provide a convergence rate that is only off by a factor of 2 to 4, while achieving speedups of three orders of magnitude. Energetic Natural Gradient Descent Philip Thomas CMU . Bruno Castro da Silva . Christoph Dann Carnegie Mellon University . Emma Paper AbstractWe propose a new class of algorithms for minimizing or maximizing functions of parametric probabilistic models. These new algorithms are natural gradient algorithms that leverage more information than prior methods by using a new metric tensor in place of the commonly used Fisher information matrix. This new metric tensor is derived by computing directions of steepest ascent where the distance between distributions is measured using an approximation of energy distance (as opposed to Kullback-Leibler divergence, which produces the Fisher information matrix), and so we refer to our new ascent direction as the energetic natural gradient. Partition Functions from Rao-Blackwellized Tempered Sampling David Carlson Columbia University . Patrick Stinson Columbia University . Ari Pakman Columbia University . Liam Paper AbstractPartition functions of probability distributions are important quantities for model evaluation and comparisons. We present a new method to compute partition functions of complex and multimodal distributions. Such distributions are often sampled using simulated tempering, which augments the target space with an auxiliary inverse temperature variable. Our method exploits the multinomial probability law of the inverse temperatures, and provides estimates of the partition function in terms of a simple quotient of Rao-Blackwellized marginal inverse temperature probability estimates, which are updated while sampling. We show that the method has interesting connections with several alternative popular methods, and offers some significant advantages. In particular, we empirically find that the new method provides more accurate estimates than Annealed Importance Sampling when calculating partition functions of large Restricted Boltzmann Machines (RBM) moreover, the method is sufficiently accurate to track training and validation log-likelihoods during learning of RBMs, at minimal computational cost. In this paper we address the identifiability and efficient learning problems of finite mixtures of Plackett-Luce models for rank data. We prove that for any kgeq 2, the mixture of k Plackett-Luce models for no more than 2k-1 alternatives is non-identifiable and this bound is tight for k2. For generic identifiability, we prove that the mixture of k Plackett-Luce models over m alternatives is if kleqlfloorfrac 2rfloor. We also propose an efficient generalized method of moments (GMM) algorithm to learn the mixture of two Plackett-Luce models and show that the algorithm is consistent. Our experiments show that our GMM algorithm is significantly faster than the EMM algorithm by Gormley 038 Murphy (2008), while achieving competitive statistical efficiency. The combinatorial explosion that plagues planning and reinforcement learning (RL) algorithms can be moderated using state abstraction. Prohibitively large task representations can be condensed such that essential information is preserved, and consequently, solutions are tractably computable. However, exact abstractions, which treat only fully-identical situations as equivalent, fail to present opportunities for abstraction in environments where no two situations are exactly alike. In this work, we investigate approximate state abstractions, which treat nearly-identical situations as equivalent. We present theoretical guarantees of the quality of behaviors derived from four types of approximate abstractions. Additionally, we empirically demonstrate that approximate abstractions lead to reduction in task complexity and bounded loss of optimality of behavior in a variety of environments. Power of Ordered Hypothesis Testing Lihua Lei Lihua . William Fithian UC Berkeley, Department of Statistics Paper AbstractOrdered testing procedures are multiple testing procedures that exploit a pre-specified ordering of the null hypotheses, from most to least promising. We analyze and compare the power of several recent proposals using the asymptotic framework of Li 038 Barber (2015). While accumulation tests including ForwardStop can be quite powerful when the ordering is very informative, they are asymptotically powerless when the ordering is weaker. By contrast, Selective SeqStep, proposed by Barber 038 Candes (2015), is much less sensitive to the quality of the ordering. We compare the power of these procedures in different regimes, concluding that Selective SeqStep dominates accumulation tests if either the ordering is weak or non-null hypotheses are sparse or weak. Motivated by our asymptotic analysis, we derive an improved version of Selective SeqStep which we call Adaptive SeqStep, analogous to Storeys improvement on the Benjamini-Hochberg proce - dure. We compare these methods using the GEO-Query data set analyzed by (Li 038 Barber, 2015) and find Adaptive SeqStep has favorable performance for both good and bad prior orderings. PHOG: Probabilistic Model for Code Pavol Bielik ETH Zurich . Veselin Raychev ETH Zurich . Martin Vechev ETH Zurich Paper AbstractWe introduce a new generative model for code called probabilistic higher order grammar (PHOG). PHOG generalizes probabilistic context free grammars (PCFGs) by allowing conditioning of a production rule beyond the parent non-terminal, thus capturing rich contexts relevant to programs. Even though PHOG is more powerful than a PCFG, it can be learned from data just as efficiently. We trained a PHOG model on a large JavaScript code corpus and show that it is more precise than existing models, while similarly fast. As a result, PHOG can immediately benefit existing programming tools based on probabilistic models of code. We consider the problem of online prediction in changing environments. In this framework the performance of a predictor is evaluated as the loss relative to an arbitrarily changing predictor, whose individual components come from a base class of predictors. Typical results in the literature consider different base classes (experts, linear predictors on the simplex, etc.) separately. Introducing an arbitrary mapping inside the mirror decent algorithm, we provide a framework that unifies and extends existing results. As an example, we prove new shifting regret bounds for matrix prediction problems. Hyperparameter selection generally relies on running multiple full training trials, with selection based on validation set performance. We propose a gradient-based approach for locally adjusting hyperparameters during training of the model. Hyperparameters are adjusted so as to make the model parameter gradients, and hence updates, more advantageous for the validation cost. We explore the approach for tuning regularization hyperparameters and find that in experiments on MNIST, SVHN and CIFAR-10, the resulting regularization levels are within the optimal regions. The additional computational cost depends on how frequently the hyperparameters are trained, but the tested scheme adds only 30 computational overhead regardless of the model size. Since the method is significantly less computationally demanding compared to similar gradient-based approaches to hyperparameter optimization, and consistently finds good hyperparameter values, it can be a useful tool for training neural network models. Many of the recent Trajectory Optimization algorithms alternate between local approximation of the dynamics and conservative policy update. However, linearly approximating the dynamics in order to derive the new policy can bias the update and prevent convergence to the optimal policy. In this article, we propose a new model-free algorithm that backpropagates a local quadratic time-dependent Q-Function, allowing the derivation of the policy update in closed form. Our policy update ensures exact KL-constraint satisfaction without simplifying assumptions on the system dynamics demonstrating improved performance in comparison to related Trajectory Optimization algorithms linearizing the dynamics. Due to its numerous applications, rank aggregation has become a problem of major interest across many fields of the computer science literature. In the vast majority of situations, Kemeny consensus(es) are considered as the ideal solutions. It is however well known that their computation is NP-hard. Many contributions have thus established various results to apprehend this complexity. In this paper we introduce a practical method to predict, for a ranking and a dataset, how close the Kemeny consensus(es) are to this ranking. A major strength of this method is its generality: it does not require any assumption on the dataset nor the ranking. Furthermore, it relies on a new geometric interpretation of Kemeny aggregation that, we believe, could lead to many other results. Horizontally Scalable Submodular Maximization Mario Lucic ETH Zurich . Olivier Bachem ETH Zurich . Morteza Zadimoghaddam Google Research . Andreas Krause Paper AbstractA variety of large-scale machine learning problems can be cast as instances of constrained submodular maximization. Existing approaches for distributed submodular maximization have a critical drawback: The capacity 8211 number of instances that can fit in memory 8211 must grow with the data set size. In practice, while one can provision many machines, the capacity of each machine is limited by physical constraints. We propose a truly scalable approach for distributed submodular maximization under fixed capacity. The proposed framework applies to a broad class of algorithms and constraints and provides theoretical guarantees on the approximation factor for any available capacity. We empirically evaluate the proposed algorithm on a variety of data sets and demonstrate that it achieves performance competitive with the centralized greedy solution. Group Equivariant Convolutional Networks Taco Cohen University of Amsterdam . Max Welling University of Amsterdam CIFAR Paper AbstractWe introduce Group equivariant Convolutional Neural Networks (G-CNNs), a natural generalization of convolutional neural networks that reduces sample complexity by exploiting symmetries. G-CNNs use G-convolutions, a new type of layer that enjoys a substantially higher degree of weight sharing than regular convolution layers. G-convolutions increase the expressive capacity of the network without increasing the number of parameters. Group convolution layers are easy to use and can be implemented with negligible computational overhead for discrete groups generated by translations, reflections and rotations. G-CNNs achieve state of the art results on CIFAR10 and rotated MNIST. The partition function is fundamental for probabilistic graphical models8212it is required for inference, parameter estimation, and model selection. Evaluating this function corresponds to discrete integration, namely a weighted sum over an exponentially large set. This task quickly becomes intractable as the dimensionality of the problem increases. We propose an approximation scheme that, for any discrete graphical model whose parameter vector has bounded norm, estimates the partition function with arbitrarily small error. Our algorithm relies on a near minimax optimal polynomial approximation to the potential function and a Clenshaw-Curtis style quadrature. Furthermore, we show that this algorithm can be randomized to split the computation into a high-complexity part and a low-complexity part, where the latter may be carried out on small computational devices. Experiments confirm that the new randomized algorithm is highly accurate if the parameter norm is small, and is otherwise comparable to methods with unbounded error. Correcting Forecasts with Multifactor Neural Attention Matthew Riemer IBM . Aditya Vempaty IBM . Flavio Calmon IBM . Fenno Heath IBM . Richard Hull IBM . Elham Khabiri IBM Paper AbstractAutomatic forecasting of time series data is a challenging problem in many industries. Current forecast models adopted by businesses do not provide adequate means for including data representing external factors that may have a significant impact on the time series, such as weather, national events, local events, social media trends, promotions, etc. This paper introduces a novel neural network attention mechanism that naturally incorporates data from multiple external sources without the feature engineering needed to get other techniques to work. We demonstrate empirically that the proposed model achieves superior performance for predicting the demand of 20 commodities across 107 stores of one of America8217s largest retailers when compared to other baseline models, including neural networks, linear models, certain kernel methods, Bayesian regression, and decision trees. Our method ultimately accounts for a 23.9 relative improvement as a result of the incorporation of external data sources, and provides an unprecedented level of descriptive ability for a neural network forecasting model. Observational studies are rising in importance due to the widespread accumulation of data in fields such as healthcare, education, employment and ecology. We consider the task of answering counterfactual questions such as, 8220Would this patient have lower blood sugar had she received a different medication8221. We propose a new algorithmic framework for counterfactual inference which brings together ideas from domain adaptation and representation learning. In addition to a theoretical justification, we perform an empirical comparison with previous approaches to causal inference from observational data. Our deep learning algorithm significantly outperforms the previous state-of-the-art. Gaussian Processes (GPs) provide a general and analytically tractable way of modeling complex time-varying, nonparametric functions. The Automatic Bayesian Covariance Discovery (ABCD) system constructs natural-language description of time-series data by treating unknown time-series data nonparametrically using GP with a composite covariance kernel function. Unfortunately, learning a composite covariance kernel with a single time-series data set often results in less informative kernel that may not give qualitative, distinctive descriptions of data. We address this challenge by proposing two relational kernel learning methods which can model multiple time-series data sets by finding common, shared causes of changes. We show that the relational kernel learning methods find more accurate models for regression problems on several real-world data sets US stock data, US house price index data and currency exchange rate data. We introduce a new approach for amortizing inference in directed graphical models by learning heuristic approximations to stochastic inverses, designed specifically for use as proposal distributions in sequential Monte Carlo methods. We describe a procedure for constructing and learning a structured neural network which represents an inverse factorization of the graphical model, resulting in a conditional density estimator that takes as input particular values of the observed random variables, and returns an approximation to the distribution of the latent variables. This recognition model can be learned offline, independent from any particular dataset, prior to performing inference. The output of these networks can be used as automatically-learned high-quality proposal distributions to accelerate sequential Monte Carlo across a diverse range of problem settings. Slice Sampling on Hamiltonian Trajectories Benjamin Bloem-Reddy Columbia University . John Cunningham Columbia University Paper AbstractHamiltonian Monte Carlo and slice sampling are amongst the most widely used and studied classes of Markov Chain Monte Carlo samplers. We connect these two methods and present Hamiltonian slice sampling, which allows slice sampling to be carried out along Hamiltonian trajectories, or transformations thereof. Hamiltonian slice sampling clarifies a class of model priors that induce closed-form slice samplers. More pragmatically, inheriting properties of slice samplers, it offers advantages over Hamiltonian Monte Carlo, in that it has fewer tunable hyperparameters and does not require gradient information. We demonstrate the utility of Hamiltonian slice sampling out of the box on problems ranging from Gaussian process regression to Pitman-Yor based mixture models. Noisy Activation Functions Caglar Glehre . Marcin Moczulski . Misha Denil . Yoshua Bengio U. of Montreal Paper AbstractCommon nonlinear activation functions used in neural networks can cause training difficulties due to the saturation behavior of the activation function, which may hide dependencies that are not visible to vanilla-SGD (using first order gradients only). Gating mechanisms that use softly saturating activation functions to emulate the discrete switching of digital logic circuits are good examples of this. We propose to exploit the injection of appropriate noise so that the gradients may flow easily, even if the noiseless application of the activation function would yield zero gradients. Large noise will dominate the noise-free gradient and allow stochastic gradient descent to explore more. By adding noise only to the problematic parts of the activation function, we allow the optimization procedure to explore the boundary between the degenerate saturating) and the well-behaved parts of the activation function. We also establish connections to simulated annealing, when the amount of noise is annealed down, making it easier to optimize hard objective functions. We find experimentally that replacing such saturating activation functions by noisy variants helps optimization in many contexts, yielding state-of-the-art or competitive results on different datasets and task, especially when training seems to be the most difficult, e. g. when curriculum learning is necessary to obtain good results. PD-Sparse. A Primal and Dual Sparse Approach to Extreme Multiclass and Multilabel Classification Ian En-Hsu Yen University of Texas at Austin . Xiangru Huang UTaustin . Pradeep Ravikumar UT Austin . Kai Zhong ICES department, University of Texas at Austin . Inderjit Paper AbstractWe consider Multiclass and Multilabel classification with extremely large number of classes, of which only few are labeled to each instance. In such setting, standard methods that have training, prediction cost linear to the number of classes become intractable. State-of-the-art methods thus aim to reduce the complexity by exploiting correlation between labels under assumption that the similarity between labels can be captured by structures such as low-rank matrix or balanced tree. However, as the diversity of labels increases in the feature space, structural assumption can be easily violated, which leads to degrade in the testing performance. In this work, we show that a margin-maximizing loss with l1 penalty, in case of Extreme Classification, yields extremely sparse solution both in primal and in dual without sacrificing the expressive power of predictor. We thus propose a Fully-Corrective Block-Coordinate Frank-Wolfe (FC-BCFW) algorithm that exploits both primal and dual sparsity to achieve a complexity sublinear to the number of primal and dual variables. A bi-stochastic search method is proposed to further improve the efficiency. In our experiments on both Multiclass and Multilabel problems, the proposed method achieves significant higher accuracy than existing approaches of Extreme Classification with very competitive training and prediction time.