Прогнозирование финансовых рынков с использованием искусственных нейросетей


Прогнозирование максимального и минимального уровней цены на один период вперед


Прогнозирование уровней цены, которых она может достигнуть в следующем периоде, например, завтра, занимает важное место в техническом анализе. Знание коридора цен позволяет принимать решения о торговле при приближении цены к прогнозируемым границам коридора. Например, знание максимальной и минимальной цены дня, при внутридневной торговле позволяет принять решение о продаже при приближении цены к максимальному прогнозируемому уровню, в надежде на то, что цена в этот же день опустится до минимального прогнозируемого уровня. Такая стратегия торговли позволяет получать максимальную прибыль внутри прогнозируемого периода.

Цель опыта: настроить нейронные сети, решающие задачу предсказания минимальной и максимальной цен следующего периода (часа, дня), на основании предыдущих изменений котировок. База для формирования входной информации: дневная динамика курса доллар/японская йена за период с сентября 1998 г. по декабрь 1999 г. Входная информация: приращения максимальных, минимальных цен и цены закрытия дня (см. подраздел 2.2.2). Выходная информация: приращения максимальных и минимальных цен на следующий, по отношению к входному вектору, день.

Рассмотрим процесс формирования обучающей выборки. В имеющейся базе данных содержатся сведения об изменении цены за 347 дней. На этапе построения модели выдвигается гипотеза о наличии в имеющемся временном ряде зависимостей максимальной и минимальной цен дня от динамики цены за предыдущие три дня. Кроме того, известно, что на рынке FOREX наиболее значимыми ценами периода являются цены: high, low, close. Таким образом, модель регрессии строится, как показано на рисунке 2.7. (подраздел 2.1.2). Текущую рыночную ситуацию описывают приращения трех значимых цен за три дня, предшествующих прогнозируемому, а зависимой (прогнозируемой) переменой является приращение максимальной или минимальной цены. Задачу регрессии, в этом случае, можно решать при помощи нейронных сетей, имеющих 9 входных нейронов и 1 выходной.

Для решения поставленной задачи были обучены 2 нейросети:




Начало  Назад  Вперед



Книжный магазин