Forex: просто о сложном Анализ рынка Форекс Торговля на Forex Технический анализ Форекс Forex-инвестиции Торговые стратегии Форекс Лучшие брокеры Форекс
Forex: просто о сложном Технический анализ 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.

   Наши партнеры:   Альпари   NPBFX   Exness   Intrade.bar

   Наши партнеры:
Альпари   NPBFX   Exness

Программа лояльности лучшего Форекс-брокера – компании «Альпари». Более 2 млн. клиентов из 150 стран. На рынке – с 1998 года. Выгодные торговые условия, ECN-счета с доступом к межбанковской ликвидности и моментальным исполнением, спреды – от 0 пунктов, кредитное плечо – до 1:1000, положительные отзывы реальных трейдеров.

ОЦЕНКА КАЧЕСТВА МОДЕЛИ

Один из лучших Форекс-брокеров 2019 года – компания «Forex4you». Быстрое исполнение, более 150 торговых инструментов, технический анализ от «Trading Central». Разрешен скальпинг, любые торговые советники и стратегии. Один из лучших Форекс-брокеров 2019 года – компания «NPBFX». Банковский Форекс. На рынке – с 1996 года. До 2016 года обслуживание всех клиентов осуществлялось от лица банка с лицензией Банка России (АО «Нефтепромбанк»). В начале 2016 года был проведен ребрендинг и перевод обслуживания частных клиентов в международную компанию «NPBFX Limited» с лицензией IFSC. В банке продолжается обслуживание корпоративных клиентов.

Оценка качества моделей классификации представляет собой сложную задачу, потому что в большинстве реальных приложений пена ошибок неодинакова. Так например, отказ в кредите хорошему клиенту влечет за собой лишь организационные расходы на поиск нового клиента, тогда как предоставление кредита ненадежному партнеру может привести к большим убыткам. Из-за этой несимметрии денежных потоков при определении степени и точности модели необходимо учитывать последствия тою или иного прогноза. Качество прогнозирования банкротств определяется и тем, насколько точно выявляются банкроты, и тем, насколько точно классифицируются небанкроты. Необнаружение компании-банкрота называется ошибкой 1-го рода, а прогноз банкротства, которого на самом деле не последовало, - ошибкой 2-го рода.


Знаете ли Вы, что: Форекс-брокеры Альпари и ForexClub присутствуют на рынке еще с конца 1990-х гг. В то же время, они предлагают одни из лучших торговых условий и могут похвастаться весьма высоким процентом клиентов, торгующих «в плюс», то есть стабильно получающих прибыль от валютного трейдинга.


Из-за несимметрии цены ошибки становится чрезвычайно трудно найти компромисс между ошибками 1-го и 2-го родов. Говоря иначе, трудно ответить на вопрос которая из двух моделей лучше: та, которая правильно идентифицирует 90% банкротств и на одну правильную классификацию дает 10 ошибок 2-ю рода, или та, которая идентифицирует 80% банкротств, но дает только 8 ошибок 2-го рода на одну классификацию.

Как можно видеть из рис. 9.1, точки X и Y, показывающие качество прогнозов, соответственно, для моделей х и у, не дают возможности однозначно сказать, какая модель лучше. Если снизить требования к точности прогнозирования банкротства, то может оказаться, что модель х, по-прежнему, будет давать большее число ошибок 2-го рода и, тем самым, будет уступать модели у в таких приложениях, где ошибки 2-го рода относительно дороги по отношению к ошибкам 1-го рода.

Из сказанного следует, что качество модели прогнозирования банкротств можно оценить только при условии, что заранее заданы цена ошибок и вероятность банкротства/выживания. Если, например, нам известно, что цена одного не предсказанного вовремя банкротства равна цене пяти ложных треки1, и что потерпит банкротство один процент компаний, то мы можем оценить модели:

Цена ошибки модели х: 1% х [5 х (10%) + 10 х (1 - 10%)] - 0.095,
Цена ошибки модели у: 1% x [5 x (20%) + 8 х (1 - 20%)] = 0.074.

Модель х уступает модели у, которая пропускает 20% банкротов, но имеет более низкий показатель ошибок 2-го рода.

Если же одно пропущенное банкротство стоит 30 ложных тревог, то ошибки этих двух моделей будут такими:

Цена ошибки модели х: 1% x [30 х (10%) + 10 х (1 - 10%)] = 0.120.
Цена ошибки модели у: 1% x [30 х (20%) + 8 x (1 - 10%)] = 0.132, и модель х оказывается лучше, чем у. Заметьте, что наибольший вклад в погрешность модели вносит большое количество ошибок 2-го рода, и так получается потому, что они совершаются на жизнеспособных компаниях, а таких — подавляющее большинство. Решить, достаточно ли существенно отличаются результаты обеих моделей, чтобы по ним можно было высказывать предпочтение, здесь довольно трудно, так как неизвестно, как модель х будет работать при каком-либо совсем другом соотношении между пенами ошибок. При сдаче экзаменов на аудитора экзаменующиеся распознают только 25% компаний-банкротов, но зато на каждый правильный прогноз приходится только 4 ложных тревоги.

При том, что MDA-модели способны распознавать гораздо большую долю компаний-банкротов, общий результат не обязательно будет лучше, чем практика аудиторов. Так. если цена одной ошибки 1-го рода в 5 раз больше, чем ошибки 2-го рода, то итоговая погрешность аудиторов будет равна

1% х [5 х (75%) + 4 х (1 -75%)] = 0.0475, что меньше, чем у обеих гипотетических моделей х и у.

Эти примеры иллюстрируют следующую мысль: если соотношения пен ошибок различаются сильно, то настройка модели банкротств на конкретные пропорции, по-видимому, более важна, чем качество модели как таковое. Можно ввести обобщенное понятие информационной значимости модели, используя расстояние до так называемой эффективной информационной границы, т.е. кривой, огибающей результаты всех моделей. На рис. 9.1 модель х расположена ближе к этой границе, чем модель у, и поэтому ее следует считать более информационно эффективной.

Следующая проблема — это выработка стандарта для тестирования. Для оценки MDA-моделей в большинстве случаев берется небольшое количество образцов, и это увеличивает вероятность того, что модель будет слишком точно подогнана под тестовые данные. В выборках обычно содержится поровну компаний-банкротов и небанкротов, а сами данные, как правило, соответствуют периодам интенсивных банкротств. Это приводит к выводу о том, что надежными являются только результаты оценки модели на новых данных. Из табл. 9.1 видно, что даже на самых благоприятных тестах с новыми данными (когда все примеры берутся из одного периода времени и притом однородными в смысле отраслей и размера предприятия) качество получается хуже, чем на образцах, по которым определялись параметры модели. Поскольку на практике пользователи моделей классификации не смогут настраивать модель на другие априорные вероятности банкротства, размер фирмы или отрасль, реальное качество модели может оказаться еще хуже. Качество может также ухудшиться из-за того, что в выборках, используемых для тестирования MDA-моделей, бывает мало фирм, которые не обанкротились, но находятся в зоне риска.

Содержание Далее

В случае «слива» депозита Вам в графу «Кредит» будет начислена половина потерянной суммы сроком на 3 рабочих дня. Вы не сможете вывести эти средства, однако сможете полноценно использовать их для торговли, чтобы с их помощью попытаться «отбить» потери. Вся прибыль, полученная с использованием кредитных средств, будет Вашей без каких-либо ограничений.

Если таких "с риском выживающих" фирм всего четыре-пять, то это искажает реальную долю рисковых компаний, и в результате частота ошибок 2-го рода оказывается недооцененной.

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

Элдер А. Как фиксировать прибыль, ограничивать убытки и выигрывать от падения цен

Аналитический портал одного из наиболее надежных Форекс-брокеров – компании «NPBFX» (Форекс от Нефтепромбанка). Бесплатные торговые стратегии, ежедневные обзоры и прогнозы по валютам, металлам и CFD, торговые сигналы по 10 индикаторам и много другой полезной информации – абсолютно бесплатно!