Octave Trading System

Erweiterte Quellcode. Com Klicke hier zum herunterladen. Die Iris jedes Auges ist einzigartig. Keine zwei Iris sind gleich in ihrem mathematischen Detail - auch zwischen identischen Zwillingen und Drillinge oder zwischen den eigenen linken und rechten Augen. Anders als die Netzhaut ist es jedoch aus der Ferne deutlich sichtbar und ermöglicht eine einfache Bilderfassung ohne Eindringen. Die Iris bleibt während der gesamten Lebensdauer stabil, mit seltener Krankheit oder Trauma. Die zufälligen Muster der Iris sind das Äquivalent eines komplexen quothumanischen Barcodes, der durch ein verworrenes Meshwork von Bindegewebe und anderen sichtbaren Merkmalen geschaffen wird. Der Iriserkennungsprozess beginnt mit der Video-basierten Bildaufnahme, die das Auge und die Iris lokalisiert. Die Grenzen der Pupille und der Iris sind definiert, die Augenlid-Okklusion und die spiegelnde Reflexion werden abgezinst, und die Qualität des Bildes wird für die Verarbeitung bestimmt. Das Irismuster wird verarbeitet und in einen Datensatz (oder quottemplatequot) codiert, der gespeichert und zur Erkennung verwendet wird, wenn eine Live-Iris zum Vergleich dargestellt wird. Die Hälfte der Informationen in der Aufzeichnung beschreibt digital die Merkmale der Iris, die andere Hälfte der Aufzeichnung steuert den Vergleich, eliminiert spiegelnde Reflexion, Augenlid droop, Wimpern, etc. Ein biometrisches System ermöglicht die automatische Identifizierung eines Individuums auf der Grundlage eines einzigartigen Merkmals Oder charakteristisch besessen vom Individuum. Iris-Erkennung gilt als das zuverlässigste und genaueste biometrische Identifizierungssystem. Die meisten kommerziellen Iriserkennungssysteme verwenden patentierte Algorithmen, die von Daugman entwickelt wurden, und diese Algorithmen sind in der Lage, perfekte Erkennungsraten zu erzeugen. Allerdings wurden die veröffentlichten Ergebnisse in der Regel unter günstigen Bedingungen produziert, und es gab keine unabhängigen Versuche der Technologie. Das Iriserkennungssystem besteht aus einem automatischen Segmentierungssystem, das auf der Hough-Transformation basiert und in der Lage ist, die kreisförmige Iris - und Pupillenregion zu lokalisieren, Augenlider und Wimpern zu verschließen und Reflexionen. Die extrahierte Irisregion wurde dann in einen rechteckigen Block mit konstanten Dimensionen normalisiert, um die Imaging-Inkonsistenzen zu berücksichtigen. Schließlich wurden die Phasendaten von 1D Log-Gabor-Filtern extrahiert und auf vier Ebenen quantisiert, um das einzigartige Muster der Iris in eine bitweise biometrische Schablone zu codieren. Die Hamming-Distanz wurde für die Klassifizierung von Iris-Schablonen verwendet, und es wurden zwei Vorlagen gefunden, wenn ein Test der statistischen Unabhängigkeit fehlgeschlagen ist. Das System wurde mit einer perfekten Erkennung auf einem Satz von 75 Augenbildern durchgeführt, aber Tests auf einem anderen Satz von 624 Bildern führten zu falschen Akzeptanz - und falschen Ausschussraten von 0,005 bzw. 0,238. Daher ist die Iriserkennung eine zuverlässige und genaue biometrische Technologie. Index Begriffe: Iris, Anerkennung, Verifikation, Gabor, Augenerkennung, Matching, Verifizierung. Abbildung 1. Iris-Bild Ein einfacher und effektiver Quellcode für Iris-Erkennung. Dieser Code basiert auf Libor Maseks hervorragende Implementierung hier. Libor Masek, Peter Kovesi. MATLAB Quellcode für ein biometrisches Identifikationssystem basierend auf Iris Patterns. Die Schule für Informatik und Software Engineering, die University of Western Australia, 2003. Unsere Umsetzung kann beschleunigen die Erkennung Prozess Reduzierung der Programmdurchführung Zeit von etwa 94 (mehr als 16 mal schneller). Weitere Optimierungen sind auf Anfrage möglich. Alle Tests wurden mit CASIA Iris Image Database durchgeführt unter cbsr. ia. ac. cnIrisDatabase. htm. Machine Learning und Automated Trading The Big Short (Ich mag es) Suche nach Handelsstrategien mit profitable Backtests - UPDATE Ich habe einige sehr interessante Gespräche seit Ich habe mein nicht öffentliches Intraday-Trading-Framework im Austausch für Informationen über profitable Strategien angeboten, weshalb ich diesen anfänglich zeitlich begrenzten Anruf unbegrenzt verlängern möchte. Beachten Sie, dass ich keine Strategieideen suche. Ich habe viele davon. Die Herausforderung liegt nicht darin, mit einer Idee zu kommen, sondern bei der Auswahl der richtigen und testen sie bis zum Ende, wenn Sie entweder wissen, dass es funktioniert oder dass es nicht tut. Der kritische Faktor ist hier Zeit. Also, was ich im Wesentlichen handeln ist die Zeit, die ich in die Entwicklung eines Rock solide Intraday Trading Framework investiert haben, gegen die Zeit, die Sie in die Entwicklung einer profitable Trading Strategie investiert haben. Es kann eine Aktie, ETF, Zukunft oder Optionsstrategie sein. Alle gesprochenen Diskussionen und Informationen werden vertraulich behandelt. Ich bin natürlich offen für rein diskutieren Ideen, aber bitte nicht erwarten, dass ich sie für Sie testen und nicht beschweren, wenn ich sie umsetzen, ohne um Ihre Zustimmung zu bitten. Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen Suche nach Handelsstrategien mit rentablen Backtests Bis zum 15. Juni akzeptiere ich Vorschläge für vielversprechende Handelsstrategien auf Aktien, Währungen und Aktienbindungsindizes. Die Strategie muss im Backtesting profitabel sein und eine annualisierte Sharpe-Ratio von mindestens 1,0 haben. Am 1. Juli werden die beiden vielversprechendsten Strategien ausgewählt und ihre Autoren können eine der folgenden Optionen wählen: 1) Erhalten Sie eine vollständige und kostenlose Kopie des erweiterten, nicht-öffentlichen Handelsrahmens auf der Grundlage von R, die ich entwickelt und verwendet habe Seit 2012 und dass die Autoren für Live-Trading ihre Strategien mit Interactive Brokers verwenden können. (Die vereinfachte öffentliche Version kann hier heruntergeladen werden) 2) Geben Sie in eine Kooperationsvereinbarung ein, in der ich mich verpflichten werde, ihre Strategie im R - und Papierhandel für maximal drei Monate umzusetzen. Alle Einzelhandelsabteilungen werden mit den Autoren geteilt, wenn sie auftauchen. Darüber hinaus wird der R-Code, der spezifisch für die Strategie ist (nicht der Code des Handelsrahmens), an die Strategie-Autoren übergeben werden. Was ist zu unterbreiten: Eine schriftliche Beschreibung der Strategie sowie eine Liste der Trades sowie die Rückkehrzeiten des Backtests oder ausführbaren Roctavepython-Codes, der direkt die Backtest-Rückkehr-Timeeries berechnet, zusammen mit dem vollständigen Datensatz der im Backtest verwendeten Preise. Senden Sie meine E-Mail in der Kontakt-Sektion ein. Update des reinen R Intraday Trading Framework Schließlich fand ich die Zeit, dies zu tun. Lange überfällig. Das Framework läuft nun mit den neuesten (Unix) Versionen der IB TWSGW (Version 9493 und höher). Dies allein verlangte ein teilweises Re-Schreiben von mehreren Funktionen aus dem großen, aber jetzt etwas veralteten IBrokers R-Paket von Jeff Ryan. Auch die Default-Konfiguration für den Handel EURUSD wurde aktualisiert, so dass es jetzt ein Stück Kuchen ist, um die Beispiel-Dummy-Strategie zu führen. Klone einfach den Git Repo auf deine lokale Maschine. GithubcensixINTRADAY-PartAB und folgen dem README. Etwas über Hardware Ich bin immer noch ein Fan von meinem eigenen Metall zu besitzen. Sicher, die Dinge mit konfigurierbaren Maschinenbildern in der Wolke zu machen, ist beliebt, weil man nicht durch den Ärger der Verwaltung Ihrer eigenen Hardware gehen muss, aber das ist nicht so ein Problem für große Organisationen, wo hunderttausende von Benutzern glücklich sein müssen Minimale kosten So ist die Wolke nicht nur eine Lösung für ein Problem von Menschen, die Skala zu bewältigen haben, sondern gleichzeitig zu versuchen, diese Lösung an die einzelnen Joe zu verkaufen, die sich dort ansetzt, braucht es nicht wirklich. Jedenfalls, wie ich schon sagte, ich bin ein Fan von meinem eigenen Metall zu besitzen. Preisgünstige Hardware können Sie einen langen Weg finden, wenn Sie sich die Zeit nehmen, es richtig zu konfigurieren. Ein 16-64Gb RAM-Desktop mit einem oder sogar zwei GPUs wird so ziemlich alles tun, was Sie brauchen. Es scheint, dass Backtesting-Strategien verwendet viel mehr Computing-Ressourcen als tatsächlichen Live-Trading, weshalb in diesen Tagen können Sie einrichten und führen eine Intraday-Strategie von jedem anständigen Laptop mit Vertrauen, während für die Backtesting und Forschung Sie wirklich wollen, dass die RAM-CPU-GPU-Monster Oben oder eine kleine kleine Supercomputing-Cluster von Ihnen, wie ich hier vor kurzem beschrieben habe. Pure R Intraday Trading Framework Voller Download verfügbar Ich habe INTRADAY-PartA. tar. gz und INTRADAY-PartB. tgz zum Download zur Verfügung gestellt. Censixdownloads. html Finden von Beziehungen zwischen Assets, die für statistische Arbitrage verwendet werden können Statt sich auf die Vorhersage der Preisrichtung und Preisvolatilität mit nichtlinearen Modellen, die mit maschinellen Lernmethoden abgeleitet sind, zu orientieren, wäre eine Alternative, um zu versuchen, ausbeutbare Preisverhältnisse zwischen Vermögenswerten derselben Klasse zu entdecken Und reagiere (Handel), wenn Missbrauch geschieht, mit anderen Worten, statistische Arbitrage. In gewissem Sinne ist das irgendwie leichter als der Versuch, die Preise zu prognostizieren, denn das einzige, was man tun muss, ist, eine relativ stabile, lineare oder nichtlineare Beziehung zwischen einer Gruppe von mindestens zwei Vermögenswerten zu finden und davon auszugehen, dass von der Zeit an Seine Erkennung, diese Beziehung wird für einige Zeit in die Zukunft weiterführen. Der Handel unter dieser Annahme ist dann sehr viel ein reaktiver Prozess, der durch Preisbewegungen ausgelöst wird, die deutlich von der modellierten Beziehung abweichen. Traditionelle Paar-Handel und Handel von assetts in einem VECM (Vector Error Correction Model) Beziehung sind gute Beispiele für Statarb mit linearen Modellen. Also warum nicht ein einfaches einschichtiges neuronales Netzwerk oder sogar ein RBM verwenden, um eine nicht-lineare Preisbeziehung zwischen zwei nicht-kointegrierten Vermögenswerten zu entdecken und wenn dieser Entdeckungsprozess erfolgreich ist, handeln Sie es in ähnlicher Weise wie ein klassisches Paar. Die Dinge werden noch interessanter, wenn Gruppen mit mehr als nur zwei Vermögenswerten berücksichtigt werden. Dies wäre dann das nichtlineare Äquivalent eines VECM. Feature Selection Breadth vs Depth Lets sagen, wir haben eine univariate Maleries Vorhersage Ziel, das entweder von Typ Regression oder Klassifizierung sein kann, und wir müssen entscheiden, welche Eingabe-Features zu wählen. Konkreter haben wir ein großes Universum von Zeiträumen, die wir als Inputs nutzen können und wir würden gerne wissen, wie viele wir wählen sollten (Breite) und auch wie weit zurück in der Zeit wollen wir für jeden (Tiefe) suchen. Es gibt einen zweidimensionalen Raum von Entscheidungen, der durch die folgenden vier Extremfälle begrenzt wird, unter der Annahme, dass wir insgesamt N Serien haben und wir können höchstens Rückblick auf K timesteps: (1) nur eine Serie und einen Rückblick auswählen (2) holt nur eine Serie und Rückblick K timesteps, (3) N N Serie und Rückblick einmal, pp, (4) N N und Rückblick K timesteps. Die optimale Wahl wird wahrscheinlich nicht von denen sein, da (1) und (2) möglicherweise nicht genügend Vorhersageinformationen enthalten und (3) und insbesondere (4) entweder nicht durch die Berechnung von Kontrahierungen oder zu viel zufälliges Rauschen möglich sind. Der vorgeschlagene Weg, sich zu nähern, ist, bei (1) zu beginnen, zu sehen, welche Leistung du bekommst und dann die Größe des Eingaberaums entweder breit oder tiefe, bis du eine zufriedenstellende Vorhersageleistung erreicht hast oder bis du erschöpft bist Ihre Rechenressourcen und müssen entweder den ganzen Ansatz aufgeben: (oder einen neuen (Farm of) Desktop (s) kaufen :) Mit gestapelten Autoencodern und eingeschränkten Boltzmann Maschinen in R 12. Februar 2014 Stacked Autoencoder (SAs) und Restricted Boltzmann Maschinen ( RBMs) sind sehr leistungsfähige Modelle für unbeaufsichtigtes Lernen. Leider sieht es zum Zeitpunkt des Schreibens so aus, als ob es keine direkten R-Implementierungen gibt, was überraschend ist, da beide Modelltypen schon seit einer Weile herum sind und R Implementierungen für viele andere maschinelle Lernmodelltypen hat. Als Workaround konnten SAs mit einem von mehreren neuronalen Netzwerkpaketen von R ziemlich schnell implementiert werden (nnet, AMORE) und RBMs, gut, jemand müsste eine gute R-Implementierung für sie schreiben. Aber angesichts dieser Schulung benötigen beide Modelltypen viele rechnerische Ressourcen, wir wollen auch eine Implementierung, die GPUs nutzen kann. Also im Moment die einfachste Lösung, die wir zu haben scheinen, ist, Theano zu benutzen. Es kann GPUs verwenden und es bietet Implementierungen von gestapelten (Denoising) Autoencodern und RBMs. Darüber hinaus schwebt PythonTheano-Code für mehrere weitere exotische Boltzmann-Maschinenvarianten auch im Netz. Wir können rPython verwenden, um diese Python-Funktionen von R aufzurufen, aber die Herausforderung ist die Daten. Erste große Datensätze zwischen R und Python hin und her, ohne die ascii Serialisierung zu verwenden, die rPython implementiert (zu langsam) muss gelöst werden. Eine mindestens gleichermaßen leistungsfähige Implementierung von Autoencodern, die GPU-Nutzung unterstützt, ist über das Torch7-Framework (Demo) verfügbar. Allerdings werden Torch7-Funktionen mit Lua aufgerufen und rufen sie von innerhalb R stattdessen erfordert einige Arbeit auf C-Ebene. Abschließend: Verwenden Sie Theano (Python) oder Torch7 (lua) für Trainingsmodelle mit GPU-Unterstützung und schreiben Sie die trainierten Modelle in Datei. In R importiere das ausgebildete Modell aus der Datei und verwende die Vorhersage. Update 25. April 2014: Die folgende schöne Lösung Rufen Sie Python von R bis Rcpp an, um uns einen Schritt näher zu bringen, mit Theano direkt von R. Was Frequenzen zu handeln. 13. Januar 2014 Wenn man versucht, verwertbare Marktmuster zu finden, die man als Einzelhändler handeln könnte, ist eine der ersten Fragen: Welche Handelsfrequenzen sollten monatlich wöchentlich täglich oder intraday überall zwischen 5 Sekunden und 1 Stunde betrachten Die Forschung an allen dieser Zeitskalen, dies wird eine wichtige Frage zu beantworten. Ich und andere haben beobachtet, dass es scheint, eine einfache Beziehung zwischen Handelsfrequenz und Menge an Aufwand zu sein, um eine rentable Strategie zu finden, die rein quantitativ ist und ein akzeptables Risiko hat. Kurz gesagt: Je niedriger (langsamer) die Häufigkeit, die Sie handeln möchten, desto schlauer muss Ihre profitable Strategie sein. Tradefreqvssmartness Als Beispiel könnte man das (sehr) hochfrequente Ende des Spektrums betrachten, wo Marktmachungsstrategien, die auf sehr einfacher Mathematik basieren, sehr profitabel sein können, wenn man es geschafft hat, dem Marktzentrum nahe genug zu sein. Wenn wir einen großen Sprung in den täglichen Frequenzbereich nehmen, wird es immer schwieriger, quantitative Strategien zu finden, die rentabel sind, während sie immer noch auf einer einfachen Mathematik basieren. Der Handel in wöchentlichen und monatlichen Intervallen, mit einfachen quantitativen Methoden oder technischen Indikatoren ist nur ein sehr gutes Rezept für Katastrophe. Also, für einen Moment, dass diese Beziehung in der Tat wahr ist und auch in Erwägung zieht, dass wir in unseren Handelsstrategien anspruchsvolle maschinelle Lerntechniken einsetzen können und wollen, könnten wir mit einem wöchentlichen Frequenzfenster beginnen und unseren Weg zu höheren Frequenzen arbeiten. Der wöchentliche Handel muss nicht automatisiert werden und kann von jedem webbasierten Brokerage-Interface aus durchgeführt werden. Wir konnten eine Tasche mit Strategien entwickeln, indem wir öffentlich verfügbare historische Daten in Kombination mit unserem bevorzugten Lernalgorithmus verwenden, um handelsfähige Marktmuster zu finden und dann die Strategie manuell auszuführen. Auf dieser Skala sollte die ganze Anstrengung in die Suche und Feinabstimmung der quantitativen Strategie gehen und sehr wenig Gedanken müssen in die Ausführung des Handels gestellt werden. Handel Automatisierungsaufwand: 0. Strategie Intelligenz erforderlich: 100 Täglicher Handel sollte automatisiert werden, es sei denn, Sie können wirklich einen festen Teil Ihres Tages für die Überwachung der Märkte und die Durchführung von Trades widmen. Die Integration von maschinellen Lernalgorithmen mit automatisiertem täglichen Handel ist keine triviale Aufgabe, aber es kann getan werden. Handel Automatisierungsaufwand: 20, Strategie Intelligenz erforderlich: 80 In Intraday-Zeitskalen, von Minuten und Sekunden bis zu Unter-Sekunden, die Anstrengungen, die Sie unternehmen müssen, um Ihre Geschäfte zu automatisieren, können überall im Bereich zwischen 20 und 90 liegen. Zum Glück ist das kleinere Die Zeitskala wird zum Doll Ihre Strategie kann sein, aber dumm ist natürlich ein relatives Konzept hier. Handel Automatisierungsaufwand: 80, Strategie Intelligenz erforderlich: 20 Welche Funktionen zu verwenden. Handgefertigt vs. gelernt 10. Dezember 2013 An einem Punkt in der Gestaltung eines (Maschinen-) Lernsystems werden Sie unvermeidlich fragen, welche Funktionen in Ihr Modell eingegeben werden. Es gibt mindestens zwei Möglichkeiten. Die erste ist, handgefertigte Funktionen zu verwenden. Diese Option gibt Ihnen in der Regel gute Ergebnisse, wenn die Features gut entworfen sind (das ist natürlich eine Tautologie, da man sie nur so gut anrufen würde, wenn sie dir gute Ergebnisse gaben.). Das Entwerfen von handgefertigten Funktionen erfordert Fachwissen über das Feld, auf das das Lernsystem angewendet wird, d. h. Audioklassifizierung, Bilderkennung oder in unserem Fallhandel. Das Problem hier ist, dass Sie vielleicht nicht von diesem Expertenwissen (noch) und es wird sehr schwer zu kommen oder nehmen Sie eine Menge Zeit oder höchstwahrscheinlich beide. Also die Alternative ist, die Features aus den Daten zu lernen, oder mit anderen Worten, verwenden Sie unbeaufsichtigtes Lernen, um sie zu erhalten. Eine Anforderung hier ist, dass Sie wirklich viele Daten benötigen. Viel mehr davon, als du für handgefertigte Features brauchst, aber dann muss es noch nicht beschriftet werden. Der Nutzen ist jedoch klar. Sie müssen nicht wirklich ein Experte in dem spezifischen Feld sein, das Sie das System entwerfen, d. h. Handel und Finanzierung. Also, während Sie noch herausfinden müssen, welche Teilmenge der gelernten Features am besten für Ihr Lernsystem ist, das ist auch etwas, das Sie mit den handgefertigten Features machen müssten. Mein Vorschlag: Versuchen Sie, einige handgefertigte Funktionen selbst zu entwerfen. Wenn sie nicht durchführen und Sie haben gute Gründe zu glauben, dass es möglich ist, bessere Ergebnisse zu erzielen als die, die Sie bekommen, verwenden Sie unbeaufsichtigte Lernmethoden, um Funktionen zu erlernen. Sie können sogar ein Hybrid-System, das entworfen und gelernte Funktionen zusammen verwendet. Warum ich Open Source-Tools für den Aufbau von Handelsanwendungen verwende 19. November 2013 Als ich anfing, in meinem eigenen automatisierten Handel zu suchen, hatte ich drei Anforderungen an die Menge der Werkzeuge, die ich verwenden wollte. 1) Sie sollten so wenig wie möglich kosten, um mich zu starten, auch wenn das bedeutete, dass ich eine Menge Programmierung und Anpassungen selbst machen musste (es würde Zeit kosten) 2) Es sollte eine Gemeinschaft von Gleichgesinnten da draußen geben Mit den gleichen Werkzeugen für einen ähnlichen Zweck. 3) Die Werkzeuge sollen mir erlauben, so tief in die Eingeweide des Systems zu gehen, wie es notwendig ist, auch wenn ich anfangs mein Ziel mehr war, die Grundlagen zu entdecken. Ich wollte mich nicht in einer Situation finden, in der ich zwei Jahre die Linie hinuntersteigen müsste, die ich zu einem anderen Satz von Werkzeugen wechseln musste, nur weil die, mit denen ich begonnen hatte, mir erlaubte, das zu tun, was ich wegen Problemen wollte Geschlossene Quellen und restriktive Lizenzen. Als Ergebnis kam ich zu wählen R als meine Sprache der Wahl für die Entwicklung von Handel Algortihms und ich begann mit Interactive Brokers, da sie eine API für die Anbindung an ihre Brokerage-System. Während es viele nette Trading-Tools gibt, die mit der IB Trader Workstation verbunden sind und einige für den automatisierten Handel verwendet werden können, bietet keiner von ihnen die gleiche Leistung, Flexibilität und Community-Unterstützung, die das R-Projekt hat. Darüber hinaus hat R wirklich ein erstaunliches Repository von freien und sehr adavanced statistische und maschinelle Lernpakete, etwas, das wichtig ist, wenn Sie Handelsalgorithmen erstellen möchten. Copyright-Kopie Censix 2013 - 2015Playing the Piano kann feine motorische Fähigkeiten stärken Dieser Artikel ist der vierte in einer Reihe von Artikeln für das Learning Center über die Vorteile der Musik-Studie geschrieben. Die Musik-Lehrer s National Association Website listet einen der Vorteile des Spiels ein Instrument, Klavier in diesem Fall, als verstärkte Hand-Auge-Koordination und verbesserte Feinmotorik Fähigkeiten. Die MTNA ist nicht allein in diesem finden viele Klavierlehrer und Studio Webseiten auch berichten ähnliche Beobachtungen. Was sind feine motorische Fähigkeiten und Hand-Auge-Koordination Wie werden diese Fähigkeiten in unserem täglichen Leben verwendet Nach der Online-Enzyklopädie der Kinder Gesundheit, Hand-Auge-Koordination ist die Fähigkeit des Vision-Systems, die Informationen zu koordinieren erhalten durch Die Augen zu kontrollieren, zu führen, und leiten die Hände in die Erfüllung einer bestimmten Aufgabe, wie Handschrift oder Fang eines Balles. Hand-Auge-Koordination nutzt die Augen, um die Aufmerksamkeit zu lenken und die Hände, um eine Aufgabe auszuführen. Diese Fähigkeiten werden in allen Aspekten der menschlichen Körperfunktionen verwendet. Angesichts der Möglichkeit, diese Fähigkeiten zu verbessern oder zu stärken, würden wir diese Informationen definitiv nicht nur für uns selbst, sondern auch für unsere Kinder verfolgen wollen. Wenn Klavier-Studie kann Ihnen helfen, dies zu erreichen, haben Sie einen weiteren Grund, einen ernsthaften Blick auf die Produkte in unseren Bewertungen von Klavier-Software und Websites für das Lernen Klavier online zu nehmen. Eine weitere professionelle Musik-Organisation, die American Music Conference, hat vor kurzem den folgenden Bericht von Dr. Arthur Harvey veröffentlicht, darunter 10 Fast Facts in Bezug auf die Auswirkungen Musik hat auf eine Person Wohlbefinden. Musik hat einen offensichtlichen Einfluss auf das Gehirn und sollte unterstützt und gefördert werden, vor allem in der frühen Kindheit Bildung und durch alle Phasen und Alter des Lernens. Ein Instrumentenstärke spielen Hand-Auge-Koordination und feine motorische Fähigkeiten, sowie Konzentration, Gedächtnis und Haltung. Die Forschung zeigt, dass das Musiktraining das räumlich-zeitliche Denken in Vorschulkindern verbessert, was notwendig ist, um Mathematik und Wissenschaft zu lernen, sowie andere Themen. Eine kürzlich durchgeführte Studie zeigte, dass ein Curriculum, der Klavierunterricht, pädagogische Mathe-Software und Spaß-Matheprobleme kombinierte, dazu beigetragen hat, dass Second-Grader Scores auf fortgeschrittenen Mathe-Konzepten und Stanford-9-Mathematik-Scores mit denen der vierten Grader vergleichbar sind. Studenten, die Musik gemacht haben, haben sich gezeigt, um besser mit Klassenkameraden und haben weniger Disci pline Probleme. Junge Leute, die in ihrer Teenager-Jahre Musik machen, haben 100 Punkte höher auf dem SAT als die, die keine Musik spielen. Senioren, die sich aktiv am Musikmachen beteiligen, genießen erhebliche gesundheitliche Vorteile. Zum Beispiel zeigen Studien, dass Musik das Kleinhirn aktiviert und daher Stroke-Opfer bei der Wiedererlangung der Sprachkenntnisse unterstützen kann. Viele der Herausforderungen, die ältere Amerikaner plagen, scheinen positiv auf aktive Musik zu reagieren. Zum Beispiel zeigen wissenschaftliche Studien Verbesserungen in der Gehirnchemie von Menschen, die unter Alzheimers Disease leiden. Studien zeigen, dass ältere Ameri-Dosen, die aktiv an der Musikproduktion beteiligt sind, Verbesserungen in Angst, Einsamkeit und Depression zeigen, drei Faktoren, die bei der Bewältigung von Stress kritisch sind, das Immunsystem stimulieren und die Gesundheit verbessern. Eine Durchbruchstudie zeigte, dass Gruppenunterrichtsstunden, die älteren Amerikanern gegeben wurden, einen signifikanten Effekt auf die Erhöhung des menschlichen Wachstumshormons (HGH) hatten, was an solchen Alterungsphänomenen wie Osteoporose, Energieniveaus, Faltenbildung, sexuelle Funktion, Muskelmasse und Beschwerden und Schmerzen. Es ist wichtig zu beachten, dass die ersten Aussagen auf motorische Fähigkeiten und Gehirnfunktionen bezogen sind. Mit so vielen guten Gründen, um Klavier bereits bekannt zu lernen, hier sind ein paar weitere Gründe, um die Liste mit einer verbesserten Lebensqualität hinzuzufügen. Es kann nur die Wahl treffen, um das Klavier noch leichter zu studieren. Bei TopTenREVIEWS machen wir die Forschung so, dass du es nicht hast.