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.

СБОР ДАННЫХ И ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПРАВИЛ

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.

Из базы данных Datastream мы выбрали ежедневные данные о ценах акций компании Юнилевер (в голландских гульденах) за период с января 1973 г. по март 1992 г., что в совокупности составило около 5000 записей. Затем мы разделили все данные на две части: первые 2500 записей использовались как обучающие множества для нейронно-сетевых моделей, а оставшаяся 2501 запись — для тестирования (см. табл. 10.1).


Знаете ли Вы, что: брокер бинарных опционов Intrade.bar разрешает торговлю и вывод средств без верификации, кроме случаев, когда Вы выводите деньги не на ту карту, с которой пополняли счет.


Мы выбрали в качестве примера большую транснациональную компанию Юнилевер потому, что ее консервативность и устойчивость, отсутствие реорганизаций и поглощений приводит к стабильному во времени поведению показателей доходов.

Вес данные целиком не имеют существенной асимметрии, однако обучающее и тестовое множество в отдельности имеют значимую отрицательную и положительную асимметрию, соответственно. Ежедневные доходы имеют эксцесс, намного превышающий эксцесс нормального распределения, и это особенно сильно выражено в последние 10 лет. Обратите внимание также на высокую (но постепенно понижающуюся после 1987 г.) волатильность в тестовом множестве. Любопытно, что обучающее множество сильно положительно (соответственно, отрицательно) скоррелировано с первым (четвертым) лагом, а тестовое множество сильно положительно (отрицательно) скоррелировано со вторым (четвертым) лагом.

Чтобы минимизировать систематическую ошибку, возникающую при оптимизации, мы ограничились простым перекрестным правилом скользящих средних (СМА = Crossing-Moving-Averages) — это правило торговли пропагандируют Брок и др. Правило очень простое в том отношении, что в вычислении индикатора не участвуют числа Фибоначчи. Здесь важно, что технический анализ стремится предсказать, главным образом, направление изменения цены (вниз, вверх, на том же уровне), а не величину этого изменения.

С точки зрения формализма нейронных сетей это правило можно рассматривать как сеть с заданными весами, которая принимает во входной слой последние L значений цены, имеет два линейных элемента в скрытом слое, которые вычисляют скользящие средние, и один пороговый выходной элемент, выдающий указание на торговлю.

Заметьте, что в такой формулировке обобщенный вариант правила можно легко реализовать, добавив один пороговый элемент, действующий с подходящими весами на два скользящих средних. Очевидно, правило СМА предполагает, что эти два скользящих средних содержат в себе информацию, на основе которой можно предсказывать направление будущих изменений уровня дохода.

При любом варианте спецификации нейронной модели остается вопрос о выборе значений параметров L и l. Следуя, опять-таки, Броку и др., мы положили L и l равными, соответственно, 50 и 1. Затем мы исследовали чувствительность правила СМА к возрастанию значений q (в интервале от 0 до 0.5). Как видно из табл. 10.2, дневной доход по распоряжениям на покупку (продажу) был положительным (отрицательным), но при этом несильно отличался от безусловного среднею дохода. Более того, доля правильных прогнозов, основанных на сигналах обоих видов («купить > 0» и «продать < 0»), была ниже 50%. Однако даже при таких плохих показателях общий доход оказывался положительным из-за асимметрии данных. Любопытно, что 1-50-правило на обучающем множестве работает довольно хорошо, а на новых данных — очень плохо. Это обстоятельство заставляет серьезно усомниться в том, что правило СМА годится для предсказания дохода по акциям Юнилевер. Поскольку два множества обрабатывались совершенно независимо и не содержали перекрывающихся кусков, число распоряжений о сделках всегда было равно размеру множества минус объем долгосрочного скользящего среднего при q = 0.

Кроме того, мы пробовали менять значения L и l оставляя нулевое значение q. В отличие от того, что получили Брок и др. [56], ни один из рядов, представленных в табл. 10.3, не дает существенных результатов.

Если данные автокоррелированы, то, очевидно, путем перемешивания рядов показателей доходов можно устранить последовательную корреляцию. Так как правило СМА на перемешанных рядах давало даже худшие результаты, мы предположили, что исходные (неперемешанные) данные в какой-то степени автокоррелированы. Правило СМА выдавало слишком мало правильных сигналов для того, чтобы его можно было считать надежной моделью торговли, даже при том, что у бутстреп-метода результаты были еще хуже. Вероятно, это означает, что ни одно из использованных скользящих средних не ухватывает существенные черты временного ряда для акций, которые мы выбрали для рассмотрения (или же дело просто в том, что трейдеры акций Юнилевер не пользуются этим временным лагом). Мы не стремились исследовать всевозможные варианты с целью найти подходящий лаг и не пытались применять другие технические правила, например, правило превышения предела изменений цены (TRB - Trading Range Break).

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.

Наша цель состояла в том, чтобы выяснить, насколько хорошо нейронные сети могут строить подходящую аппроксимирующую функцию для выявления свойств неэффективности рынка.

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

«Intrade.bar» – бинарный брокер нового поколения. Админы активно общаются на профильных форумах и учитывают пожелания клиентов в дальнейшем развитии платформы и услуг. Вывод средств обычно происходит в течение 15 мин., менеджеры первыми не звонят клиентам (и не уговаривают пополнить торговый счет). Бесплатный демо-счет, депозит – от $10, опционы – от $1, торговля и вывод средств – без верификации.