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
РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ
Forex

Модель Альтмана, которой мы пользовались, основывается на переменных и параметрах Z-модели 1968 года. У следующей версии модели — «Дзета» были опубликованы только переменные, а параметры — нет. То же и дли Z-шкалы Таффлера: переменные известны, а коэффициенты неизвестны, но могут быть приближенно восстановлены по опубликованным показателям шкалы. Наконец, шкала Datastream (прошлые показатели и данные по обанкротившимся компаниям были удалены из базы данных) приближалась с помощью переменной, которая, согласно публикации [257], сильно скоррелирована с Z-моделью Datastream.


По нашей оценке, на 14.07.2018 г. лучшими брокерами являются:

• для самостоятельной торговлиNPBFX;

• для инвестицийАльпари;

• для бинарных опционовBinomo;

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


В основу нейронной сети были положены семь входных переменных, базирующихся на показателях, входящих в Дзета-модель Альтмана. Поскольку банкротство — событие весьма редкое, а из компьютерной балы данных была исключена информация по обанкротившимся компаниям, мы не делали попыток обучить сеть на результат "банкротство/выживание". Вместо этого в качестве целевой переменной при обучении сети было взято состояние курса акций компании относительно общего индекса курсов акций. При этом мы исходили из того, что при ухудшении состояния дел компании ее акции падают в цене. Таким образом, выходной сигнал сети — не двоичный (0,1), а представляет собой переменную с непрерывно меняющимися значениями. Одновременно использовалась еще одна переменная, которая разделяла выход на банкротов и небанкротов таким образом, чтобы достигалась наилучшая относительная точность прогноза и относительная цена ошибок.

Для обучения сети были взяты данные по машиностроительным компаниям, акции которых котируются на фондовом рынке Великобритании. Обучающее множество состояло из данных по 20 компаниям за период времени с 1978 по 1986 гг. — всего 160 наблюдений. Модель представляла собой трехслойную ость с семью входными элементами, соответствующими финансовым переменным. В скрытом слое было три элемента, и был также один выходной элемент.

Содержание Далее

Использовался метод обратного распространения ошибки с постепенным уменьшением коэффициента обучения по правилу Липмана, и модель достигала сходимости после 2000 итераций (эпох), при этом квадратный корень из среднеквадратичной ошибки составил 6.2% от среднего отклонения доходов. 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