Octave trading system

Zaawansowany kod źródłowy. Com. Kliknij tutaj, aby pobrać. Tęczówka każdego oka jest wyjątkowa. Żadne dwa irysy nie są podobne pod względem matematycznym - nawet między identycznymi bliźniętami i trojaczkami lub między własnymi oczami lewymi i prawymi. Jednak w przeciwieństwie do siatkówki, jest wyraźnie widoczny z dużej odległości, umożliwiając łatwe pozyskiwanie obrazu bez ingerencji. Tęczówka pozostaje stabilna przez całe życie, z wyjątkiem rzadkich chorób lub urazów. Losowe wzory tęczówki są równoważne złożonemu kwantowemu kodowi kresowemu, utworzonemu przez splątaną siatkę tkanki łącznej i inne widoczne cechy. Proces rozpoznawania tęczówki rozpoczyna się od akwizycji obrazu wideo, która lokalizuje oko i tęczówkę. Granice źrenicy i tęczówki są określone, zatkanie powieki i odbicie odbicia są zdyskontowane, a jakość obrazu jest określana do przetwarzania. Wzorzec tęczówki jest przetwarzany i kodowany do rekordu (lub kwadratu), który jest przechowywany i wykorzystywany do rozpoznawania, gdy dla porównania przedstawiono przesłonę na żywo. Połowa informacji w zapisie cyfrowo opisuje cechy tęczówki, druga połowa rekordu kontroluje porównanie, eliminując odbicia lustrzane, opadanie powiek, rzęsy itp. System biometryczny zapewnia automatyczną identyfikację osoby w oparciu o unikalną cechę lub cecha posiadana przez jednostkę. Rozpoznawanie tęczówki uważane jest za najbardziej wiarygodny i dokładny system identyfikacji biometrycznej. Większość komercyjnych systemów rozpoznawania tęczówki wykorzystuje opatentowane algorytmy opracowane przez Daugman, a algorytmy te są w stanie uzyskać doskonałe współczynniki rozpoznawania. Opublikowane wyniki zostały jednak zwykle wyprodukowane na korzystnych warunkach i nie przeprowadzono niezależnych badań tej technologii. System rozpoznawania tęczówki składa się z automatycznego systemu segmentacji opartego na transformacie Hough'a i jest w stanie zlokalizować okrągłe tęczówki i okolice źrenic, zamykając powieki i rzęsy oraz odbicia. Wyekstrahowany region tęczówki został następnie znormalizowany do prostokątnego bloku o stałych wymiarach, aby uwzględnić niespójności obrazowania. Na koniec dane fazowe z filtrów 1D Log-Gabor zostały wyodrębnione i skwantyzowane do czterech poziomów, aby zakodować unikalny wzór tęczówki w szablon biometryczny w postaci bitowej. Odległość Hamminga została zastosowana do klasyfikacji szablonów tęczówki, a dwa szablony okazały się pasować, jeśli test niezależności statystycznej nie powiodł się. System wykonano z doskonałym rozpoznaniem na zbiorze 75 obrazów oczu, jednak testy na innym zestawie 624 obrazków dały fałszywe wyniki akceptacji i fałszywych odrzuceń odpowiednio 0,005 i 0,238. W związku z tym uznaje się, że rozpoznawanie tęczówki jest niezawodną i dokładną technologią biometryczną. Warunki indeksu: irys, rozpoznawanie, weryfikacja, gabor, rozpoznawanie oka, dopasowywanie, weryfikacja. Rysunek 1. Obraz tęczówki Prosty i skuteczny kod źródłowy do rozpoznawania tęczówki. Kod ten opiera się na doskonałej implementacji Libor Maseks dostępnej tutaj. Libor Masek, Peter Kovesi. Kod źródłowy MATLAB dla biometrycznego systemu identyfikacji opartego na wzorach irysowych. Szkoła Informatyki i Inżynierii Oprogramowania, University of Western Australia, 2003. Nasza implementacja może przyspieszyć proces rozpoznawania skracając czas realizacji programu o około 94 (ponad 16 razy szybciej). Dalsze optymalizacje są dostępne na żądanie. Wszystkie testy zostały wykonane z bazą danych CASIA Iris Image Database dostępną pod adresem cbsr. ia. ac. cnIrisDatabase. htm. Machine Learning and Automated Trading The Big Short (lubię to) Szukanie strategii handlowych z dochodowymi testami - UPDATE Miałem bardzo ciekawe rozmowy od Zaproponowałem moje niepubliczne ramy handlu śróddziennego w zamian za informacje o dochodowych strategiach, dlatego też chcę nieodwołalnie przedłużyć to początkowo ograniczone czasowo połączenie. Zauważ, że nie szukam pomysłów na strategię. Mam ich wielu. Wyzwaniem nie jest wymyślanie pomysłu, ale wybór właściwego i przetestowanie go do samego końca, kiedy albo dowiesz się, że działa, czy nie. Najważniejszym czynnikiem jest tu czas. Więc to, co głównie handluję, to czas, w który zainwestowałem w rozwój solidnych ram handlu intraday w stosunku do czasu, w którym zainwestowałeś w rozwój zyskownej strategii transakcyjnej. Może to być strategia giełdowa, ETF, przyszłościowa lub opcyjna. Wszystkie dyskusje i wymiana informacji będą traktowane jako poufne. Jestem oczywiście otwarty na dyskusje na temat pomysłów, ale proszę, nie oczekujcie ode mnie, że przetestuję je dla was i nie skarżę się, jeśli zaimplementuję je bez pytania o zgodę. Zaproszenie do składania wniosków Szuka strategii handlowych z dochodowymi testami historycznymi Do 15 czerwca. Przyjmuję propozycje obiecujących strategii handlowych dotyczących akcji, walut i indeksów giełdowych. Strategia musi przynosić zysk w ramach analizy historycznej i mieć roczny wskaźnik sharpe wynoszący co najmniej 1,0. 1 lipca zostaną wybrane dwie najbardziej obiecujące strategie, a ich autorzy mogą wybrać jedną z następujących opcji: 1) Uzyskaj pełną i bezpłatną kopię ulepszonego, niepublicznego systemu handlu opartego na R, który opracowałem i wykorzystałem od 2017 r., a autorzy mogą wykorzystywać na żywo swoje strategie z Interactive Brokers. (Uproszczoną wersję publiczną można pobrać tutaj) 2) Należy zawrzeć umowę o współpracy, w której zobowiązuję się do wdrożenia ich strategii w R i handlu papierami przez maksymalnie trzy miesiące. Wszystkie indywidualne transakcje będą dzielone z autorami, gdy będą się uczyć. Ponadto kod R, który jest specyficzny dla strategii (a nie kod struktury handlu) zostanie przekazany twórcom strategii. Co przesłać: Pisemny opis strategii wraz z wykazem transakcji plus czasy powrotne testu historycznego lub wykonywalnego kodu Roctavepython, który bezpośrednio oblicza backseestowe grupy czasu zwrotu wraz z pełnym zestawem danych cen stosowanych w teście historycznym. Prześlij na mój e-mail dostępny w dziale kontaktowym Aktualizacja czystego R Intrime Trading Framework Wreszcie znalazłem czas, aby to zrobić. Spóźniona. Platforma działa teraz z najnowszymi (unixowymi) wersjami IB TWSGW (wersja 9493 i nowsze). To samo w sobie wymagało częściowego przeprogramowania kilku funkcji z wielkiego, ale teraz nieco przestarzałego pakietu IBrokers R autorstwa Jeffa Ryana. Zmieniono także domyślną konfigurację handlu EURUSD, dzięki czemu można teraz uruchomić przykładową strategię manekina. Po prostu sklonuj repozytorium git na lokalną maszynę. githubcensixINTRADAY-PartAB i postępuj zgodnie z README. Coś o sprzęcie Ciągle jestem fanem posiadania własnego metalu. Oczywiście, robienie rzeczy za pomocą konfigurowalnych obrazów maszynowych w chmurze jest popularne, ponieważ nie musisz przechodzić przez kłopoty z zarządzaniem własnym sprzętem, ale nie jest to problemem dla dużych organizacji, w których setki użytkowników muszą być zadowolone minimalny koszt. Chmura jest więc nie tylko rozwiązaniem problemu osób, które muszą radzić sobie z skalą, ale jednocześnie próbują sprzedać to rozwiązanie indywidualnemu człowiekowi, który nie jest mu potrzebny. W każdym razie, jak już powiedziałem, jestem fanem posiadania własnego metalu. Tani, gotowy do użycia sprzęt może Ci pomóc, jeśli poświęcisz trochę czasu na jego prawidłowe skonfigurowanie. Pulpit RAM o pojemności 16-64 GB z jednym lub nawet dwoma procesorami graficznymi niemalże wszystko, czego potrzebujesz. Wygląda na to, że strategie analizy historycznej wykorzystują znacznie więcej zasobów obliczeniowych niż faktyczny handel na żywo, dlatego obecnie można bez obaw skonfigurować i uruchomić strategię intraday z dowolnego przyzwoitego komputera przenośnego, natomiast w przypadku testów historycznych i badań naprawdę chciałbyś mieć potwornego GPU procesora graficznego. powyżej lub małego małego superkomputerowego klastra, jak ostatnio opisałem. Struktury transakcyjne Pure R Intraday dostępne w pełnej wersji Dostępne są wersje INTRADAY-PartA. tar. gz i INTRADAY-PartB. tgz do pobrania. censixdownloads. html Znajdowanie relacji między zasobami, które można wykorzystać do arbitrażu statystycznego Zamiast koncentrować się na przewidywaniu kierunku cen i zmienności cen za pomocą nieliniowych modeli pochodzących z metodami uczenia maszynowego, alternatywą byłoby spróbować odkryć możliwe do wykorzystania relacje cenowe między zasobami tej samej klasy. i reagować (handlować), gdy dzieje się niewłaściwe wyceny, innymi słowy, prowadzić arbitraż statystyczny. W pewnym sensie jest to trochę łatwiejsze niż próby prognozowania cen, ponieważ jedyne, co trzeba zrobić, to znaleźć względnie stabilną, liniową lub nieliniową relację między grupą co najmniej dwóch aktywów i przyjąć, że od czasu wykrycie, związek ten będzie trwał przez jakiś czas w przyszłości. Handel przy tym założeniu jest bardzo reaktywnym procesem, który jest uruchamiany przez ruchy cen, które znacznie odbiegają od modelowanego związku. Tradycyjna para Handel i handel aktywami w modelu VECM (Vector Error Correction Model) są dobrymi przykładami dla statystów wykorzystujących modele statystyczne. Dlaczego więc nie użyć prostej jednowarstwowej sieci neuronowej, a nawet RBM, aby odkryć nieliniową relację cenową między dwoma niezintegrowanymi zasobami i jeśli ten proces odkrywania się powiedzie, wymień go w sposób podobny do pary klasycznej. Sprawy stają się jeszcze bardziej interesujące, gdy rozważa się grupy z więcej niż dwoma zasobami. Byłby to nieliniowy odpowiednik VECM. Wybór cech Szerokość i głębokość Powiedzmy, że mamy jednoznaczny cel predykcyjny timeseries, który może być albo regresją typu albo klasyfikacją, i musimy zdecydować, które opcje wejściowe wybrać. Bardziej konkretnie, mamy duży wszechświat przedziałów czasowych, które możemy wykorzystać jako dane wejściowe i chcielibyśmy wiedzieć, ile mamy wybrać (szerokość), a także, jak daleko wstecz w czasie chcemy szukać każdego (głębokość). Istnieje dwuwymiarowa przestrzeń wyboru, ograniczona przez następujące cztery skrajne przypadki, przy założeniu, że mamy w sumie szereg N i możemy co najwyżej spojrzeć wstecz na timesteps K: (1) wybierz tylko jedną serię i okres ważności jeden punkt czasowy, (2) wybierz tylko jedną serię i powtórzone k timesteps, (3) wybierz serię N i wsteczną o jeden punkt czasowy, (4) wybierz sekwencje serii N i powrotny K timesteps. Optymalny wybór prawdopodobnie nie będzie jednym z nich, ponieważ (1) i (2) mogą nie zawierać wystarczającej informacji o przewidywaniu i (3), a zwłaszcza (4) nie będzie możliwe z powodu ograniczeń obliczeniowych lub zbyt dużego losowego hałasu. Sugerowanym sposobem podejścia do tego jest rozpoczęcie od małej w punkcie (1), sprawdzenie osiągów, a następnie zwiększenie rozmiaru przestrzeni wejściowej, zarówno w zakresie szerokości jak i głębi, aż do osiągnięcia zadowalającego wyniku prognozowania lub do momentu wyczerpania Twoje zasoby obliczeniowe i musisz albo zrezygnować z całego podejścia :( albo kupić nowy (farmę) komputera (ów) :) Używając skumulowanych autododerów i ograniczonych maszyn Boltzmanna w R, 12 lutego 2017, Stacked Autoencoders (SA) i Restricted Boltzmann Machines ( RBM) są bardzo potężnymi modelami do nauki bez nadzoru. Niestety, w chwili pisania tego tekstu wygląda na to, że nie ma dostępnych bezpośrednich wdrożeń R, co jest zaskakujące, ponieważ oba typy modeli istnieją od jakiegoś czasu, a R ma implementacje dla wielu innych modeli uczenia maszynowego. W celu obejścia tego problemu, pakiety SA mogły zostać zaimplementowane za pomocą jednego z kilku pakietów sieci neuronowych R dość szybko (nnet, AMORE) i RBM, cóż, ktoś musiałby napisać dla nich dobrą implementację R. Ale biorąc pod uwagę to, że oba typy modeli wymagają dużej ilości zasobów obliczeniowych, potrzebujemy również implementacji, która umożliwi wykorzystanie GPU. W tej chwili najprostszym rozwiązaniem wydaje się być użycie Theano. Może wykorzystywać procesory graficzne i zapewnia implementacje skumulowanych (odfiltrowujących) autododerów i mechanizmów RBM. Poza tym PythonTheano zawiera również kilka innych, bardziej egzotycznych wariantów maszyn Boltzmanna. Możemy użyć rPython do wywołania tych funkcji Pythona z R, ale wyzwaniem są dane. Uzyskiwanie dużych zbiorów danych pomiędzy R i Pythonem bez korzystania z serializacji ascii, które implementuje rPython (zbyt wolne), wymaga rozwiązania. Co najmniej równie silna implementacja auto-koderów obsługujących wykorzystanie GPU jest dostępna za pośrednictwem frameworku Torch7 (wersja demonstracyjna). Jednak funkcje Torch7 są wywoływane za pomocą lua, a wywoływanie ich z poziomu R wymaga trochę pracy na poziomie C. Podsumowując: używaj Theano (Python) lub Torch7 (lua), aby szkolić modele z obsługą GPU i pisać wyszkolone modele do pliku. W R, zaimportuj wyszkolony model z pliku i użyj go do przewidywania. Aktualizacja 25 kwietnia 2017: Poniższe dobre rozwiązanie Wywołanie Pythona z R do Rcpp powinno przybliżyć nas o krok do korzystania z Theano bezpośrednio z R. Jakie częstotliwości w handlu. 13 stycznia 2017 r. Podczas próby znalezienia możliwych do wykorzystania wzorców rynkowych, które można by wymienić jako handlowca detalicznego, jedno z pierwszych pytań brzmi: Jakie częstotliwości handlu powinny być przeglądane co miesiąc co tydzień dziennie lub w ciągu dnia od 5 sekund do 1 godziny przy ograniczonym czasie dostępnym dla Prowadzenie badań we wszystkich tych ramach czasowych staje się ważnym pytaniem, na które należy odpowiedzieć. Ja i inni zauważyliśmy, że wydaje się, że istnieje prosta zależność między częstotliwością transakcji a ilością wysiłku potrzebnego do znalezienia opłacalnej strategii, która jest czysto ilościowa i ma akceptowalne ryzyko. W skrócie: Im niższa (wolniejsza) częstotliwość, na której chcesz handlować, tym inteligentniejsza jest twoja opłacalna strategia. tradefreqvssmartness Na przykład można spojrzeć na (bardzo) koniec częstotliwości, gdzie strategie rynkowe oparte na naprawdę bardzo prostej matematyce mogą być bardzo opłacalne, jeśli uda się zbliżyć do centrum rynku. Biorąc duży skok w dzienną dziedzinę częstotliwości, coraz trudniej jest znaleźć strategie ilościowe, które przynoszą zyski, a jednocześnie opierają się na dość prostej matematyce. Handel w odstępach tygodniowych i miesięcznych za pomocą prostych metod ilościowych lub wskaźników technicznych jest bardzo dobrym przepisem na wypadek katastrofy. Tak więc, zakładając przez chwilę, że ten związek jest rzeczywiście prawdziwy, a także biorąc pod uwagę, że możemy i chcemy używać zaawansowanych technik uczenia maszynowego w naszych strategiach handlowych, moglibyśmy zacząć od tygodniowego okna częstotliwości i pracować na drodze do wyższych częstotliwości. Cotygodniowy handel nie musi być w ogóle zautomatyzowany i może być przeprowadzony z dowolnego internetowego interfejsu pośrednictwa. Możemy opracować zestaw strategii, wykorzystując publicznie dostępne dane historyczne w połączeniu z naszym ulubionym algorytmem uczenia się, aby znaleźć zbywalne wzorce rynkowe, a następnie ręcznie wykonać strategię. W tej skali wszelkie wysiłki powinny zmierzać do znalezienia i dopracowania strategii ilościowej, a bardzo niewiele myśli trzeba uwzględnić w realizacji handlu. Wysiłek w zakresie automatyzacji handlu: 0. Wymagana strategia: 100 Codzienne transakcje powinny być zautomatyzowane, chyba że naprawdę możesz poświęcić określoną część dnia na monitorowanie rynków i wykonywanie transakcji. Integracja algorytmów uczenia maszynowego z automatycznym codziennym obrotem nie jest łatwym zadaniem, ale można to zrobić. Wysiłek w zakresie automatyzacji handlu: 20, Wymagana strategia: 80 W skali dnia śróddziennego, od minut i sekund do sekund sekund, wysiłek, który musicie podjąć, aby zautomatyzować swoje transakcje, może leżeć w dowolnym miejscu w przedziale od 20 do 90. Na szczęście im mniejszy Skala czasowa staje się głupsza, twoja strategia może być, ale głupi jest oczywiście pojęciem względnym. Wysiłek automatyzacji handlu: 80, Wymagana strategia: 20 Jakich funkcji użyć. Rzemieślnicy kontra uczeni 10 grudnia 2017 r. W pewnym momencie projektowania (maszynowego) systemu uczenia się nieuchronnie zadasz sobie pytanie, jakie funkcje można zastosować w swoim modelu. Istnieją co najmniej dwie opcje. Pierwszym z nich jest wykorzystanie ręcznie wykonanych funkcji. Ta opcja zwykle daje dobre wyniki, jeśli funkcje są dobrze zaprojektowane (to oczywiście jest tautologia, ponieważ można by je nazwać tylko dobrze zaprojektowanymi, jeśli dawałyby dobre wyniki). Projektowanie ręcznie wykonanych funkcji wymaga wiedzy eksperckiej na temat dziedziny, do której zostanie zastosowany system nauczania, tj. Klasyfikacja audio, rozpoznawanie obrazu lub handel w naszym przypadku. Problem polega na tym, że możesz nie mieć żadnej z tej wiedzy eksperckiej (jeszcze) i będzie to bardzo trudne do zdobycia lub zabrania dużo czasu lub najprawdopodobniej obu. Alternatywą jest więc nauczenie się funkcji z danych lub innymi słowy, użycie uczenia bez nadzoru w celu ich uzyskania. Jednym z wymogów jest to, że naprawdę potrzebujesz dużej ilości danych. Znacznie więcej, niż byś potrzebował w przypadku ręcznie wykonanych funkcji, ale potem znowu nie musi być oznaczony etykietą. Korzyści są jednak jasne. Naprawdę nie musisz być ekspertem w dziedzinie, dla której projektujesz system, tj. W handlu i finansach. Więc nadal musisz dowiedzieć się, który podzbiór wyuczonych funkcji będzie najlepszy dla twojego systemu nauki, to także coś, co musiałbyś zrobić z ręcznie wykonanymi funkcjami. Moja sugestia: spróbuj sam zaprojektować ręcznie wykonane elementy. Jeśli nie działają i masz uzasadnione powody, by sądzić, że możliwe jest uzyskanie lepszych wyników niż te, które uzyskujesz, skorzystaj z nienadzorowanych metod nauki, aby poznać funkcje. Można nawet utworzyć system hybrydowy, który wykorzystuje wspólnie zaprojektowane i wyuczone funkcje. Dlaczego używam narzędzi Open Source do budowania aplikacji handlowych 19 listopada 2017 r. Kiedy po raz pierwszy zacząłem analizować swoje własne transakcje zautomatyzowane, miałem trzy wymagania dotyczące zestawu narzędzi, które chciałem wykorzystać. 1) Powinni kosztować tak mało, jak to tylko możliwe, aby mnie uruchomić, nawet jeśli oznaczałoby to, że sam musiałbym dużo programować i dostosowywać (kosztowałoby to czas) 2) Powinna tam być społeczność podobnie myślących osób używając tych samych narzędzi do podobnych celów. 3) Narzędzia powinny pozwolić mi wejść tak głęboko w wnętrza systemu, jak to konieczne, nawet jeśli na samym początku moim celem było raczej odkrywanie podstaw. Nie chciałem znaleźć się w sytuacji, w której za dwa lata musiałbym przejść na inny zestaw narzędzi, tylko dlatego, że te, z którymi zacząłem, nie pozwoliły mi robić tego, co chciałem z powodu problemów z zamknięte źródła i restrykcyjne licencjonowanie. W rezultacie zdecydowałem się wybrać R jako swój wybrany język do rozwijania algortihms handlowych i zacząłem używać Interactive Brokers, ponieważ zapewniają one interfejs API do łączenia się z ich systemem brokerskim. Chociaż istnieje wiele dobrych narzędzi transakcyjnych, które łączą się z IB Trader Workstation, a niektóre z nich mogą być używane do automatycznego handlu, żaden z nich nie oferuje takiej samej mocy, elastyczności i wsparcia społeczności, jakie ma projekt R. Ponadto R ma naprawdę niesamowite repozytorium bezpłatnych i bardzo atrakcyjnych pakietów statystycznych i uczenia maszynowego, co jest niezbędne, jeśli chcesz stworzyć algorytmy transakcyjne. Kopia praw autorskich Censix 2017 - 2018Odtwarzanie fortepianu może wzmocnić umiejętności motoryczne Ten artykuł jest czwartym z serii artykułów napisanych dla Learning Center na temat korzyści płynących z nauki muzyki. Strona National Music Music s National Association wymienia jedną z zalet gry na instrumencie, fortepianie w tym przypadku, jako wzmocnioną koordynację ręka-oko i doskonalenie umiejętności motorycznych. MTNA nie jest osamotniona w tym odkryciu, ale wiele publikacji na temat fortepianu i pracowni studyjnych również zawiera podobne obserwacje. Co to są dobre umiejętności motoryczne i koordynacja ręka-oko Jak te umiejętności są używane w naszym codziennym życiu Według internetowej encyklopedii zdrowia dzieci koordynacja ręka-oko to zdolność systemu wizyjnego do koordynowania informacji otrzymywanych przez oczy kontrolujące, kierujące i kierujące rękoma w celu wykonania danego zadania, takie jak pismo ręczne lub łapanie piłki. Koordynacja ręka-oko wykorzystuje oczy do kierowania uwagi i rąk do wykonania zadania. Umiejętności te są używane we wszystkich aspektach funkcji ludzkiego ciała. Biorąc pod uwagę możliwość wzmocnienia lub wzmocnienia tych umiejętności, zdecydowanie chcielibyśmy wykorzystać te informacje nie tylko dla siebie, ale także dla naszych dzieci. Jeśli studia pianistyczne pomogą ci to osiągnąć, masz jeszcze jeden powód do poważnego przyjrzenia się produktom w naszych recenzjach oprogramowania fortepianowego i witryn do nauki gry na fortepianie online. Inna profesjonalna organizacja muzyczna, American Music Conference, opublikowała niedawno raport Dr. Arthura Harveya zawierający 10 Fast Facts dotyczących wpływu muzyki na dobrostan osób. Muzyka ma oczywisty wpływ na mózg i powinna być wspierana i zachęcana, zwłaszcza w edukacji wczesnoszkolnej i na wszystkich etapach i w różnych okresach nauki. Granie w siłę instrumentu zapewnia koordynację ręka-oko i doskonałe zdolności motoryczne, a także koncentrację, pamięć i nastawienie. Badania pokazują, że trening muzyczny poprawia rozumienie przestrzenno-czasowe u dzieci w wieku przedszkolnym, co jest niezbędne do nauki matematyki i przedmiotów ścisłych, a także innych przedmiotów. Niedawne badania wykazały, że program nauczania łączący lekcje gry na fortepianie, edukacyjne oprogramowanie matematyczne i zabawne zadania matematyczne pomógł zawodnikom drugiego stopnia uzyskać wyniki w zaawansowanych matematycznych koncepcjach i wynikach matematycznych Stanford 9 porównywalne z wynikami czwartej klasy. Studenci, którzy tworzą muzykę, okazują się lepiej radzić sobie z kolegami z klasy i mają mniej problemów z plutonem szkolnym. Młodzi ludzie, którzy są zaangażowani w tworzenie muzyki w swoich nastoletnich latach, zdobywają 100 punktów w rankingu na SAT, niż ci, którzy nie grają muzyki. Seniorzy, którzy aktywnie uczestniczą w tworzeniu muzyki, cieszą się znaczącymi korzyściami zdrowotnymi. Na przykład badania pokazują, że muzyka aktywuje móżdżek, a zatem może pomóc ofiarom udaru w odzyskaniu zdolności językowych. Wiele wyzwań, które nękają starszych Amerykanów wydaje się pozytywnie reagować na aktywne tworzenie muzyki. Na przykład badania naukowe wykazują poprawę w chemii mózgu u osób cierpiących na chorobę Alzheimera. Badania pokazują, że starsze puszki Ameri, które są aktywnie zaangażowane w tworzenie muzyki, wykazują poprawę w zakresie lęku, samotności i depresji trzech czynników, które są krytyczne w radzeniu sobie ze stresem, stymulowaniu układu odpornościowego i poprawie zdrowia. Przełomowe badanie wykazało, że lekcje grupowe dla starszych Amerykanów miały znaczący wpływ na podwyższenie poziomu hormonu wzrostu (HGH), który bierze udział w takich zjawiskach starzenia się jak osteoporoza, poziom energii, zmarszczki, funkcje seksualne, masa mięśniowa i bóle. Ważne jest, aby pamiętać, że pierwsze kilka zdań dotyczy umiejętności motorycznych i funkcji mózgu. Biorąc pod uwagę tak wiele dobrych powodów do nauki gry na pianinie, oto kilka dodatkowych powodów, aby dodać ją do listy, zaczynając od poprawy jakości życia. Może po prostu ułatwić jeszcze naukę gry na fortepianie. W TopTenREVIEWS wykonujemy badania, więc nie musisz.