ВЫВОДЫ

Нейронная сеть вполне успешно улавливает и внутреннюю динамику, и корреляцию между национальными и основными глобальными рынками. Ввиду коротких сроков прогноза волатильность обменных курсов, по-видимому, существенно не сказывается на точности прогнозов: RMSE примерно одинакова для долларового варианта и для местной валюты. Это подтверждает оправданность использования сетью обоих временных рядов.

Среди всех рынков наибольшие трудности у модели возникли с Гонконгом, Швецией, Италией и Японией, тогда как сделать прогноз для США на этом отрезке времени оказалось особенно легко.

В сравнении с тем, как разместили свои активы профессиональные менеджеры, результаты нейронной сети выглядят обнадеживающе: сеть добилась наивысшего дохода при наименьшем (не считан индекса) риске среди всех портфелей. Фактически сеть добилась анормального дохода на 0.6% в квартал (около 2.5% в год) выше, чем дал бы ежеквартально индексируемый портфель, и примерно на 0.5% в квартал выше непрерывно индексируемого.

Содержание

Далее

При этом мы использовали только треть выдаваемых сетью прогнозов, а если бы мы на основании месячных прогнозов производили ежемесячную корректировку портфеля, то результаты были бы еще лучше. Представляется, что на данном этапе сеть дает вполне доброкачественный прогноз.