Forex: просто о сложном Анализ рынка Форекс Торговля на Forex Технический анализ Форекс Forex-инвестиции Торговые стратегии Форекс Лучшие брокеры Форекс
В данной книге рассмотрены методы построения и обучения нейронных сетей. Описаны наиболее распространенные виды сетей и их применение к таким расчетам на финансовом рынке, как расчет цен опционов, оценка индексов акций и управление международным портфелем.
Лучший брокер бинарных опционов
Анализ поведения переменных на основе величины погрешности
Forex

Изучив отклонения выхода сети от целевой переменной (VWNY) для шести различных входных матриц, описанных выше, можно сделать определенные выводы об относительных изменениях влияния отдельных переменных.


По нашей оценке, на 18.09.2018 г. лучшими брокерами являются:

• для торговли валютамиАльпари;

• для торговли бинарными опционамиBinomo;

• для инвестирования в ПАММы и др. инструменты – Альпари;

• для торговли акциямиRoboForex Stocks (более 8700 инструментов – на счете R Trader).


В столбце, обозначенном HIT/MISS, приведены отклонения от целевого значения того прогноза, который 6-3-1 сеть сделала по исходной входной матрице. Погрешность всюду была промасштабирована так, чтобы значения располагались от -100 до 100. при этом положительный знак соответствует превышению цели, а отрицательный — недобору. Малые по абсолютной величине числа означают точный прогноз (например, апрель 1984), а большие — значительную ошибку (август 1984). Если абсолютная величина ошибки велика, скажем, больше 40, то в этом случае определить вклад отдельной переменной затруднительно. Следующие 6 столбцов таблицы содержат отклонения выхода сети от целевого значения, соответствующие шести описанным выше входным матрицам. Здесь погрешности также промасштабированы и лежат от -100 до 100. По этим данным уже можно судить о динамике отдельных переменных.

Можно заметить, что во всех случаях величина погрешности чувствительна к изменениям значений переменных, и это говорит о том, что все переменные активны. В целом, по-видимому, наибольшие погрешности связаны с переменными временной структуры и премии за риск. Замена истинных значений этих переменных их средними значениями дает относительно большую ошибку прогноза. Это замечание согласуется с результатами регрессии, согласно которым обе переменные являлись высокозначимыми. Если теперь мы обратим внимание на знак погрешности, то увидим здесь для этих переменных противоположную зависимость. Большие отрицательные погрешности для одной переменной, как правило, совпадают с большими положительными для другой, и это может указывать на то, что их вклады в погрешность в некоторой степени компенсируют друг друга. Поскольку все переменные прошли проверку на допустимость, мультиколлинеарность может быть исключена. Что касается переменных, которые по результатам регрессии были отнесены к незначимым, — например, непредвиденная инфляция, — то они, в основном, менее активны и редко дают абсолютные значения 100. Несмотря на то, что такие переменные, как показывает регрессионный анализ, в среднем мало влияют на результат, в некоторых ситуациях они могут быть очень активными.

Содержание Далее

Поскольку такая маргинальная активность не улавливается регрессией, исследование чувствительности погрешности к изменениям этих якобы малозначимых переменных может продвинуть нас в понимании того, какое влияние глобальные факторы оказывают на рынок акций. Alpari
Forex: просто о сложном
Яндекс.Метрика
Литература по биржевой торговле:

Бестенс Д. и др. Нейронные сети и финансовые рынки

Ван Тарп и др. Биржевые стратегии игры без риска

Грант К. Управление рисками в трейдинге

Моррис Г. Японские свечи

Пайпер Д. Дорога к трейдингу

Резго Г.Я., Кетова И.А. Биржевое дело

Рэдхэд К., Хьюс С. Управление финансовыми рисками

Сафонов В. Трейдинг. Дополнительное измерение принятия решений

Торговая система Woodies CCI

Торговая стратегия «Трейдинг без головной боли»

Тощаков И. Forex: игра на деньги. Стратегии победы

Хатсон Дж. Метод Вайкоффа

Черепков А. Теория длинных волн Н.Д. Кондратьева

Бинарные опционы Альпари