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
РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ НЕЙРОННОЙ СЕТИ
Forex

5-20-1-сеть обучалась в течение 3000 эпох. Число скрытых элементов было выбрано волевым образом из расчета, чтобы было достаточно вычислительных ресурсов для размещения сигмоидов в гиперпространстве. Коэффициент обучения ? был взят равным 0.25. а ограничивающий параметру n — равным 0.0005. Так как обучение прекращается после фиксированного числа эпох и нет оснований ожидать, что сходимость будет достигнута, то и не следует обращать слишком большое внимание на числовые значения параметров. Однако на моделях с нужными свойствами даже ранняя остановка обучения (как это имеет место в нашем случае) может дать определенный результат. При этом произвол в выборе параметров является главным недостатком нейронно-сетевого подхода.


Для беспроблемного трейдинга рекомендую брокера Forex4you – здесь разрешен скальпинг, любые советники и стратегии; также можно иметь дело с Альпари; для инвесторов – однозначно Альпари с его множеством инвестиционных возможностей. – примеч. главного админа (актуально на 09.05.2018 г.).


В табл. 10.4 представлены результаты, которые показала обученная сеть на новых данных при различных значениях отсекающего порога. Транзакционные издержки, по-прежнему, в расчет не брались. Интересно, что с повышением порога (т.е. при уменьшении количества сделок) возрастали доли правильных сигналов и на покупку, и на продажу. По-видимому, те неэффективности (т.е. малые отклонения от 0.5-линии на рис. 10.3), которые имели место в периоде обучения (1970-е годы), подтвердились в проверочном периоде (1980-е годы).

При s=0 доля правильных сигналов была менее 50%, потому что в этом случае каждый раз должен был выдаваться сигнал (на покупку или продажу), тогда как в значениях целевой переменной до 10% могут составлять распоряжения удерживать имеющуюся позицию. На рис. 10.4 показана зависимость достигнутого дохода от пороговых значений. Средний доход на одну сделку (покупку или продажу) примерно 0.13% выигрывает в сравнении с безусловным средним доходом 0.064% (для наибольших значений &).

Модель торговли достигает наилучших показателей при количестве сделок около 250 в расчете на все тестовое множество (или около 25 сделок в год). Дальнейшее уменьшение числа сделок путем поднятия порога приводит к уменьшению дохода на одну сделку.

Чтобы лучше представить себе механизмы, стоящие за сигналами на покупку или продажу, мы изобразили на графике (см. рис. 10.5) восемь входных образцов, породивших правильные сигналы, соответственно, на покупку и продажу. Мы не исследовали каждое значимое отклонение от 0.5-линии по отдельности (это можно сделать, например, при помощи техники кластеризации весов состояния методом Гормана и Сейновского [127], который обсуждался в гл. 4), и поэтому из результатов, относящихся к этим восьми примерам, нельзя делать обобщения. Однако, образцы внутри каждой группы обладают определенными общими чертами, и это говорит о том. что они соответствуют одним и тем же областям в пространстве входов.

Наконец, есть еще один способ оценить качество модели: подсчитать, сколько денег вы заработаете с ее помощью. На рис, 10.6 представлены соответствующие результаты для в = 0,15. Сигналы на покупку или продажу дают возможность трейдеру свести свой дневной баланс с плюсом. Ложные же сигналы уменьшают суммарный доход. Нейтральные сигналы игнорируются, т.е. полученный доход переходит на следующий день. При торговле по данной системе, в предположении, что все сигналы были правильные, будет получено 14% от максимально достижимого дохода. Хорошо видно, что система дает отклонение в положительную сторону от линии случайного прогноза.

Содержание Далее

Однако, если бы учитывались транзакционные издержки, то прибыли могло и не быть. 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

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