Банковское дело / Доходы и расходы / Лизинг / Финансовая статистика / Финансовый анализ / Финансовый менеджмент / Финансы / Финансы и кредит / Финансы предприятий / Шпаргалки Главная Финансы Финансы
Д.Э. БЭСТЕНС, В.М. ВАН ДЕН БЕРГ, Д. ВУД. Нейронные сети и финансовые рынки: принятие решений в торговых операциях. - Москва: ТВП,1997. - хх, 236 с., 1997

ВОСПРОИЗВЕДЕНИЕ ПРАВИЛА СМА НЕЙРОННОЙ СЕТЬЮ

Статическую нейронно-сетевую модель можно рассматривать как обобщение сети, изображенной на рис. 10.1, и поэтому она похожа на правило СМА с той разницей, что значения величин Ь, 1 и параметра q заранее не фиксируются. Нейронная сеть должна выделять существенные показатели и оценивать эффективные значения. В соответствии с принципами технического анализа, требуется, глядя на временной ряд цен, выдавать сигнал на покупку, продажу или удержание позиции при каждом поступлении новых данных. При различной ширине временного окна и числе показателей принятые решения будут различными.
Чтобы уменьшить число возможных моделей, мы ограничились размером временного окна для прошлых цен в пять последних рабочих дней (1 неделя). Такой выбор в чем-то произволен, но он, во всяком случае, гарантирует, что даже при большом числе скрытых элементов мы будем иметь достаточный объем данных (2500 точек на обучение) по отношению к количеству весов (см. [35]). Каждая запись, состоящая из пяти последовательных цен, была перемасштабирована так, чтобы значения лежали от 0 до 1. При этом истинные значения утрачиваются, и все входные записи вкладываются в гиперкуб [0,1]5. Таким образом, при любом уровне цен гарантируется инвариантность преобразования входной записи. Если имеются две записи I и ), причем цены в ) равны соответствующим ценам в г + /+ 10 флори
нов, то структура обеих записей будет одинакова. Такое перемасштабирование не лишено смысла, так как трейдер-человек обычно оценивает даные временного ряда в относительном выражении с помощью стандартных приемов. Результат описанного преобразования показан на рис. 10.2.
Целевой переменной является направление завтрашнего сдвига цены, или знак дохода. Выходной сигнал кодируется следующим образом:
Ч распоряжение о продаже,
0.5 - нейтральный сигнал,
Ч распоряжение о покупке.

Рис. 10.2. Результаты перемасштабирования различных входных сигналов
Как уже говорилось, правило СМА дает относительно лучшие результаты на неперемешанных данных. Тем самым мы неявно принимаем, что имеет место некоторая неэффективность (и, следовательно, предсказуемость) рынка. На это указывают небольшие оклонения от гиперплоскости s = 0.5, которые можно видеть на рис. 10.3. При эффективном рынке вероятность выдачи сигнала на покупку (или про-дажу) на основе информации, относящейся к прошлому, равна 50% (0.5). В такой ситуации решающая поверхность в пространстве задержек (входном пространстве сети) должна в точности совпадать с гиперплоскостью s = 0.5. В нашем случае определенная степень неэффективности приводит к тому, что некоторые области в пространстве входов соответствуют значениям, немного отличным от 0.5, так что решающая поверхность имеет небольшие локальные отклонения от гиперплоскости s = 0.5.

0.5 + 0 " 0.5-0 -
Удерживать
Цена в момент t
Рис. 10.3. НеэффективностьЧ наличие отклонений от гиперплоскости 5=0.5
Продать
Купить
Нейронные сети хорошо приспособлены для отображения таких поверхностей в случаях, когда данные позволяют использовать достаточное количество нелинейных средств (скрытых элементов). Возникает следующая проблема: коль скоро мы определили неэффектив-ность как малые отклонения от 0.5-гиперплоскости, нам, очевидно, не нужно, чтобы сеть чересчур точно приближала обучающее множество (светлая волнистая линия). Конкретнее, нам нужно найти такое решение в фазовом пространстве модели, которое бы несильно отходило
Сигнал (t+1)
от 0.5-гиперплоскости (жирная кривая), или, иначе говоря, такое решение, которое дало бы квадратный корень из среднеквадратичной ошибки RMSE, близкий к 0.5 (за вычетом нейтральных сигналов). Степень обучения трудно отследить с помощью подтверждающего множества, так как при исходных малых случайных весах (сплошная 0.5-линия) ошибка RMSE уже будет близка к 0.5. Мы не применяли известный метод перекрестного подтверждения, потому что процедура обучения обычно прекращалась сразу же, когда начинал работать обучающий алгоритм (в зависимости от порядка подачи образцов обучающего множества). Вместо этого мы использовали методы регуляризации.

Для того чтобы сеть не выдавала слишком сложную решающую поверхность, в критерий ошибки был добавлен штрафной член и соответствующим образом изменен алгоритм обучения. В результате мы минимизировали следующее выражение:
(3)
где с1к - правильный сигнал для к-го образца, а 5,. - сигнал, который выдает сеть. В формулу включен параметр г) для того, чтобы веса не могли принимать очень больших значений, - это сужало бы класс функций, которые сеть способна реализовать. Такой критерий ошибки уже обсуждался в гл. 1 (соотношение (17)).
Далее, был введен параметр 0, чтобы уменьшить число сигналов о покупке/продаже, выдаваемых сетью. Смысл этого очевиден: количество сделок в течение одного дня ограниченно из-за расходов на со-вершение сделок (транзакционных издержек). Сеть никогда не даст на выходе значение, в точности равное 0.5, и мы относили к нейтральным все сигналы, лежащие от 0.5 на расстоянии плюс/минус 0.
Для оценки качества работы сети использовались три показателя, аналогичные тем, которые были взяты в табл. 10.3:
купить) Ч средний доход по сигналам на покупку,
^(продать) Ч средний доход по сигналам на продажу,
купить/продать) Чсредний доход по сигналам обоих видов.
<< Предыдушая Следующая >>
= К содержанию =
Похожие документы: "ВОСПРОИЗВЕДЕНИЕ ПРАВИЛА СМА НЕЙРОННОЙ СЕТЬЮ"
  1. ОБСУЖДЕНИЕ
    правила (см. [290]). Наконец, более динамичные подходы можно получить, используя рекурсивные сети с механизмами обратной
  2. 2.1. Основы формирования предпринимательских сетей
    правила взаимоотношений субъектов рыночной экономики. Одним из основных интегрирующих элементов выступает договор, который юридически обеспечивает выполнение взаимных обязательств в процессе разработки производства и сбыта товаров и услуг. Переход от чисто рыночных к сетевым отношениям кооперирующихся организаций в конце XX в. назван сетевой революцией. За последние годы по этой проблеме издано
  3. АНТИМОНОПОЛЬНАЯ ПОЛИТИКА
    правила учета затрат, обязательные для субъек тов естественных монополий; разрабатывают нормативно-право вую базу государственного регулирования; осуществляют ценовое регулирование, контролируют инвестиционную политику в части влияния ее на тарифы; регулируют формирование рынка услуг; ведут реестр субъектов естественных монополий, в отношении ко торых осуществляется регулирование; направляют
  4. 6.5 Государственная поддержка и проблемы малого предпринимательства
    правила создания, регистрации, лицензирования и налогообложения субъек тов малого предпринимательства, что способствует развитию малых предприятий. Приняты три комплексные программы развития и поддержки малого предпринимательства в Москве. Несмотря на такое большое внимание к вопросам развития ма лого предпринимательства, малые предприятия в столице сталки ваются с теми же проблемами, что
  5. 18.3 Процесс управления персоналом предприятия
    воспроизведение реальной системы, если обучение сопряжено с опасностью или от личается большой сложностью (например, подготовка летчиков); ролевые игры; обучение претендентов для расширения кругозора и улучшения мыслительного процесса, фильмы и телепередачи, лек ции; дискуссии; ротация - временное использование кадров на других постах (важна для обучения менеджеров); использование персонала,
  6. 22.2. Структура и развитие международных финансовых рынков как экономической среды для бизнеса
    правилам, экономические операции проводятся в соответствии с определенными законодательными актами, международ ными договоренностями или традициями. Финансовый бизнес осущест вляется на специализированных торговых площадках или в сетевых сис темах, функционирование которых регламентировано. В-четвертых, обмен финансовыми активами или валютными ценностями предусматривает предварительный обмен
  7. Некоторые моменты истории развития кредитной системы России
    правилам, которых придерживаются и другие центральные банки при осуществлении операций с официальными валютными резервами: поддержание резервов на уровне минимальной достаточности (т.е. в объеме не меньшем, чем финансирование импорта в течение трех месяцев), обеспечение высокой степени надежности, максимальной ликвидности и оптимальной доходности их размещения. Подавляющая часть валютных резервов
  8. 2. Отдельные виды источников арбитражного процессуального права
    воспроизведением норм действующего законодательства разъясняют недостаточно урегулированные вопросы, способствуют единообразному толкованию норм арбитражного процессуального права. Например, в постановлении Пленума Высшего Арбитражного Суда РФ от 09.12.2002 г. N 11 "О некоторых вопросах, связанных с введением в действие нового Арбитражного процессуального кодекса Российской Федерации"*(42)
  9. 1.3. Процесс научного познания и методы исследования
    воспроизведение интересующего объекта в специально созданных условиях. При этом может быть воспроизведен механизм рассматриваемого явления, выведена функциональная зависимость либо причинно-следственные связи, а сама модель представлена в виде схемы. Естественно, что создание модели сопряжено с частичной потерей информации, являющейся с точки зрения исследователя несущественной и затрудняющей
  10. з 2. ИСТОЧНИКИ (ФОРМЫ) ПРАВА
    воспроизведенных целым рядом посредников; И д ж м а - конкретизация положений Корана в изложении круп ных ученых-му сульманистов; Кия с - рассуждения по аналогии о тех явлениях жизни мусульман, которые не охватываются предыдущими источниками мусульманского пра ва. Таким суждениям придается законный, общеобязательный характер. Несмотря на значительную роль мусульманского права в регули ровании