Прогнозирование финансовых рынков с использованием искусственных нейросетей


Классификация рыночных ситуаций по достижимости значимых уровней.


Как было отмечено выше, первоочередной задачей технического анализа является определение направления движения цены в будущем. Тем не менее, для получения полного представления о состоянии рынка желательно знать, до какого уровня может дойти цена в ближайшее время. Если в финансовом ряде существуют функциональные зависимости, то ИНС, как универсальный инструмент аппроксимации, может оказаться полезным инструментом для предсказания уровней цены через некоторое количество периодов в будущем.

Обучающее правило для прогнозирования достижимости значимых уровней формируется в виде классов. Рассмотрим процесс формирования обучающего правила для часовой динамики курса евро/доллар за 1999 год. Указанная динамика имеет следующие характеристики (за 24 часа): максимальный достигнутый верхний уровень +0.0292, средний достигнутый верхний уровень +0.0049, предельно достигнутый нижний уровень

-0.0276, средний достигнутый нижний уровень -0.0056, т.е. в среднем за сутки цена проходит около 50 пунктов (вверх или вниз) и максимальное суточное движение цены близко к 300 пунктам (вверх или вниз). Статистически большинство значений достигнутых уровней не превосходят 80-100 пунктов. Исходя из указанных значений, можно формировать классы по достижимости ценой некоторых уровней (каждые 20 пунктов), т.е. образ попадает в первый класс, если за следующие 24 часа цена выросла/упала не более, чем на 20 пунктов, во второй класс, если цена выросла/упала более, чем на 20 пунктов, но не более, чем на 40 и т.д. Распределение количества образов по классам, при классификации по описанному принципу, представлено на рисунке 2.13.

Рис. 2.13. Распределение образов по классам при классификации по

признаку достижимости значимых уровней (евро/доллар 1999 г.)

Остается закодировать значения классов в соответствии с принципом максимизации энтропии (информационной насыщенности) выходных значений обучающего множества, описанном выше. Так, при полученном распределении ожидаемых выходных значений, коды классов примут следующие значения:

а.) для верхних уровней: x1 = 0.1125, x2

= 0.3706, x3 = 0.6162, x4 = 0.7743, x5 = 0.8635, x6 = 0.9474.

б.) для нижних уровней: x1 = 0.0810, x2

= 0.2896, x3 = 0.5229, x4 = 0.6973, x5 = 0.8126, x6 = 0.9297.




Начало  Назад  Вперед



Книжный магазин