ИСПОЛЬЗОВАНИЕ В НЕЙРОННОЙ СЕТИ ПОНИЖЕННЫХ РАЗДЕЛЯЮЩИХ УРОВНЕЙ
|
|
Участвовавшие в сравнении MDA-методы были рассчитаны и оптимизированы» исходя из доли ложных сигналов 10:1 при некоторых априорных вероятностях и цене ошибок. Хотелось бы использовать в качестве ex ante критерия меньшее, чем 10-процентное, число потенциальных банкротов в популяции, но это плохо согласуется с параметрами моделей. Это также противоречит практике, когда снижение порога ниже 10-процентного уровня не приводило к банкротству. Так, когда доля ложных сигналов урезалась до 7%, Z-шкала Таффлера вообще переставала идентифицировать банкротства, а модель Datastream наталкивалась на это препятствие на отметке 8%. В противоположность этому нейронная сеть распознала два случая банкротства ниже разделяющего уровня в 4.5%, т.е. сеть способна работать в условиях, когда на одну правильную идентификацию банкротства приходится всего пять ложных сигналов.
|
Рекомендуем: надежный брокер с качественным сервисом, представленный на рынке с 1998-го года. Выгодные торговые условия по валютам и бинарным опционам («фиксированным контрактам»). Депозит – от $0, спред – от 0 пунктов. Есть бесплатное обучение, финансовая аналитика и выгодная программа лояльности.
|
|
Этот показатель сравним с наилучшими результатами, которые получаются у MDA-моделей на гораздо менее требовательных тестах задним числом (ех post). Отсюда следуют два вывода: во-первых, нейронные модели представляют собой надежный метод классификации в кредитной сфере, и, во-вторых, использование при обучении в качестве целевой переменной цены акции может оказаться более выгодным, чем собственно показатели банкротство/выживание. В цене акций отражается «эффективная» реакция на публикацию отчета о состоянии дел компании, тогда как банкротство/выживание, на самом деле, связано с решениями банка в вопросах кредитования, которые часто основаны на конфиденциальной информации, не отраженной в отчетах.
Это приводит к довольно неопределенной и неустойчивой ситуации в принятии решения, поскольку получается, что банки фактически решают, что им делать в будущем, опираясь на свои прошлые решения!
|
|
|
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
|