Прогнозирование финансовых рынков с использованием искусственных нейросетей


Описание рыночной ситуации при помощи приращений котировок


Как было сказано выше, в качестве входов и выходов нейросети не следует выбирать сами значения котировок, которые обозначим Ct. Действительно значимыми для предсказаний являются изменения котировок (DCt - изменение котировки в периоде t). Поскольку эти изменения, как правило, гораздо меньше по амплитуде, чем сами котировки, поэтому между последовательными значениями курсов имеется большая корреляция - наиболее вероятное значение курса в следующий момент равно его предыдущему значению: <Ct+1> = Ct + <DCt> = Ct. Между тем, для повышения качества обучения следует стремиться к статистической независимости входов, то есть к отсутствию подобных корреляций.

Поэтому в качестве входных переменных логично выбирать наиболее статистически независимые величины, например, изменения котировок DCt

или логарифм относительного приращения log(Ct/

Ct-1) » DCt/ Ct-1. Хорошую информацию об изменениях курса дают дельты котировок: DCt = Ct-Ct-1. Легко заметить, что: если Ct>Ct-1, то DCt>0, если Ct<Ct-1, то DCt<0.

Рассмотрим формирование образов обучающего множества на примере часовой динамики курса евро/доллар за 1999 год. Наглядное представление о характере информационной насыщенности дельт котировок дает график, изображенный на рисунке 2.3. Ряд приращений котировок харак­теризуется островершинным нормальным распределением, т.е. энтропия образов - мера информационной насыщенности - недостаточно велика.

Первый образ обучающего множества, составленный из 24 изменений котировок, будет иметь вид, представленный на рисунке 2.4. Однако образы, сформированные подобным методом, еще пока не пригодны для подачи на входы ИНС, т.к. обладают слишком малой амплитудой колебаний, что связано с незначительными часовыми изменениями котировок твердых валют - в среднем 40 пунктов, т.е. 0.0040. Кроме того, по теории входная информация для ИНС должна лежать в интервале активационных функций нейронов.

Рис. 2.3. Наглядное представление «приращений котировок» в виде графика




Начало  Назад  Вперед



Книжный магазин