Прогнозирование финансовых рынков с использованием искусственных нейросетей


Нейросетевой индикатор для прогнозирования рынка евро/доллар


Абсолютное большинство трейдеров при прогнозировании финансовых рынков используют технический анализ (ТА). Одним из наиболее популярных разделов ТА является анализ при помощи индикаторов. Даже если торговая система трейдера не основана на индикаторах, он все равно использует  3-5 «дежурных сигнальщиков» в своей работе. Не существует индикатора, который бы со 100% уверенностью выдавал сигналы на вход в рынок и выход из него, так как индикаторы просто представляют текущую рыночную ситуацию в удобном виде и не позволяют однозначно сказать, что будет в будущем.

Необходимо отметить, что раздел ТА, посвященный индикаторам, разрабатывался достаточно давно и страдает излишней простотой подхода к интерпретации рынка по одной простой причине. Например, в 60-е годы не каждый трейдер имел доступ к компьютеру и «сигнальщики» рассчитывались ими в таблицах при помощи карандаша и бумаги. Современные компьютерные и аналитические технологии предоставляют в распоряжение трейдера гораздо больше возможностей для анализа рынка.

Разработаем индикатор, которому можно было бы доверять больше чем, например, таким популярным индикаторам как RSI или Stochastic. На способ решения задачи накладывают определенные особенности следующие условия: исследовательская деятельность, выполняемая в рамках данной работы, направлена на международный валютный рынок FOREX; стратегия торговли подразумевает торговлю на коротких периодах внутри дня.

Цель опыта: сформировать комитет нейроэкпертов, который бы решал задачу прогнозирования MPP, сглаженного 6-типериодной скользящей средней, построенного на основе часовой динамике курса евро/доллар. База для формирования входной информации: часовая динамика курса евро/доллар за 1999 год. Входная информация: приращения цен закрытия за 24 часа. Выходная информация: MPP, сглаженный 6-типериодной скользящей средней.

Обучение каждой сети производилось до тех пор, пока MSE не переставала заметно уменьшаться. MSE (Mean Squared Error) - среднеквадратическая ошибка значений, формирующихся на выходах ИНС, рассчитываемая в процессе обучения «с учителем» - один из самых распространенных критериев качества обучения нейросетей.


Начало  Назад  Вперед



Книжный магазин