Прогнозирование финансовых рынков с использованием искусственных нейронных сетей. ФОРЕКС. Аудиокнига

• Прогнозирование финансовых рынков с использованием искусственных нейронных сетей.  

• Нейросетевая методология находит применение в финансовой и торговой сферах.  

• Цель работы: изучение опыта специалистов и разработка подходов к прогнозированию рынка форекс.  

• Опыты для определения этапов процесса прогнозирования.  

• Концептуальная схема системы прогнозирования финансовых рынков на основе нейронных сетей.  

• Применение нейронных сетей для прогнозирования курсов валют.  

• Введение в прогнозирование финансовых рынков.  

• Современные финансовые рынки и международный валютный рынок форекс.  

• Основные понятия и определения проблемы прогнозирования.  

• Использование систем с искусственной памятью для прогнозирования.  

• Искусственные нейронные сети и их применение.  

• Обучение искусственных нейронных сетей и задачи прогнозирования.  

• Постановка задачи прогнозирования финансовых рынков.  

• Описание текущей рыночной ситуации и представление входных данных.  

• Прогнозируемые величины и классификация рыночных ситуаций.  

• Обучение искусственных нейросетей и анализ результатов.  

• Нейросетевой индикатор для прогнозирования рынка евро-доллар.  

• Оценка положения текущей цены и прогнозирование максимального и минимального уровня.  

• Выводы и концептуальные схемы системы прогнозирования.  

• Заключение и список использованных источников.  

• Приложение.  

• Развитие и глобализация финансовых рынков.  

• Международный валютный рынок форекс и его особенности.  

• Спекулятивные сделки и их влияние на рынок.  

• Преимущества искусственных нейронных сетей для прогнозирования.  

• Гибкость и адаптивность систем на основе нейросетей.  

• Цель и задачи работы.  

• Обзор специализированной литературы и ресурсов глобальной сети интернет.  

• Постановка и выполнение опытов для определения этапов процесса прогнозирования.  

• Разработка концептуальной схемы системы прогнозирования финансовых рынков.  

• Валютный рынок форекс как мощнейший финансовый инструмент.  

• Масштабы и объемы операций на рынке форекс.  

• Состав участников и доходы от валютных операций.  

• Форекс стал динамичным и ликвидным после прекращения действия Бреттон-Вудской системы в 1971 году.  

• Форекс работает круглосуточно, обеспечивая быстрое движение средств и низкую стоимость сделок.  

• Форекс не имеет определенного места торговли, а представляет собой сеть валютных дилеров по всему миру.  

• Торговля валютой осуществляется по телефону или через терминалы.  

• Сделки совершаются одновременно в сотнях банков по всему миру.  

• Основные валюты: доллар США, евро, японская йена, швейцарский франк и английский фунт стерлингов.  

• Прогнозирование помогает уменьшить риск при принятии решений.  

• Прогнозирующая система должна учитывать возможную ошибку прогнозирования.  

• Прогнозирование является частью большой системы управления и взаимодействует с другими компонентами.  

• Прогнозирование используется для поддержки принятия решений.  

• Определение проблемы прогнозирования включает анализ переменных, уровня детализации и желаемой точности прогноза.  

• Важны параметры: период прогнозирования, горизонт прогнозирования и интервал прогнозирования.  

• Интервал прогнозирования может совпадать с периодом прогнозирования.  

• Горизонт прогнозирования должен быть не меньше времени, необходимого для реализации решения.  

• Точность прогноза снижается с увеличением горизонта прогнозирования.  

• Прогноз включает оценку ожидаемого значения переменной и вариации ошибки.  

• Важно предсказывать значительные изменения в поведении переменной.  

• Точность прогноза зависит от конкретной проблемы и системы управления.  

• Процесс, генерирующий переменную, влияет на выбор прогнозирующей системы.  

• Доступность данных и вычислительные ограничения также важны.  

• Введение экспертов в процесс прогнозирования улучшает качество прогнозов.  

• Используются экономические, математические и статистические методы.  

• Регрессионный и корреляционный анализ применяются для прогноза оперативно меняющейся информации.  

• Метод записи гипотез на внутреннем языке программирования.  

• Система находит и корректирует программы для точного выражения зависимостей.  

• Ограничения: медленный прогноз и несовершенная программная реализация.  

• Деревья решений подходят для классификаций, но не для оперативных финансовых потоков.  

• Генетические алгоритмы успешно решают комбинаторные задачи и задачи поиска оптимальных вариантов.  

• Недостатки: сложность формализации критериев отбора и оптимизация для других задач.  

• Многослойная структура из нейронов, соединенных в слои.  

• Входной и выходной слои для подачи и снятия информации.  

• Обучение сети на примерах для точного предсказания результатов.  

• Описание сложных вопросов простыми числовыми формами.  

• Возможность операций с нечеткими распределениями.  

• Развитие теории нечетких множеств для формализации неопределенности.  

• Ключевые макроэкономические показатели состояния экономики.  

• Влияние на валютный курс и уровень доллара.  

• Трейдеры анализируют данные для принятия решений о покупке или продаже валюты.  

• Прогнозирование движения валютного курса на основе прошлого поведения рынка.  

• Использование графиков для анализа тенденций.  

• Основные элементы графиков: линии тренда, каналы, фигуры.  

• Рынок учитывает все, движение цен подчинено тенденциям.  

• История повторяется, ключ к пониманию будущего в изучении прошлого.  

• Стереотипы поведения людей на рынке приводят к повторяющимся закономерностям.  

• Утверждение о повторяемости истории на рынке.  

• Теория случайности цен утверждает хаотичность изменений на финансовых рынках.  

• Влияние случайности на действия биржевой толпы.  

• Наблюдатель может выявить повторяющиеся модели поведения толпы.  

• Память трейдеров влияет на их решения о купле и продаже.  

• Цены отражают спрос и предложение, что используется участниками рынка.  

• График можно представить как глазок в психологическое нутро толпы.  

• Специалисты изучают поведение рынка для выявления моделей цен.  

• Обучение качественному выявлению моделей может занять несколько месяцев или лет.  

• История на рынке повторяется, что можно использовать для прогнозирования.  

• Простейшее решение — база данных, но это сложно и неэффективно.  

• Нейросетевые принципы обработки данных более эффективны.  

• Прогнозирующие системы на базе ИНС могут выявлять зависимости, недоступные другим методам.  

• ИНС развиваются около полувека и внедряются в США.  

• Биологические нейронные сети мозга работают эффективнее, чем компьютеры.  

• Кахааль описал нейроны как поляризованные клетки с дендритами и аксонами.  

• Синапсы влияют на силу импульса, а нейроны проводят информацию одинаково.  

• Обучение мозга связано с изменением архитектуры нейронной сети.  

• Нейрон обладает передаточной функцией и синхронизированной деятельностью.  

• Веса синапсов могут меняться со временем, что важно для обучения.  

• Модель сохраняет важные свойства биологических систем, несмотря на упрощения.  

• Нейрон преобразует входные сигналы в выходной сигнал.  

• Розенблат построил первый автомат для распознавания изображений букв.  

• Простейшая нейросеть состоит из одного слоя нейронов.  

• Нейросети нацелены на обработку образов и имеют глобальность связей.  

• Формальные нейроны связаны со всеми нейронами предыдущего слоя.  

• Нелинейность выходной функции активации делает нейросети более эффективными.  

• Нейроны реагируют на локальную информацию без глобального плана вычислений.  

• Программирование нейросетей носит локальный характер, изменяя параметры нейронов на основе локальной информации.  

• Это позволяет эффективно учитывать специфику данных и обучаться на примерах.  

• Обучение нейросетей основано на минимизации эмпирической ошибки.  

• Сеть модифицирует свои параметры для минимизации ошибки, что улучшает её способность решать задачи.  

• Алгоритм обратного распространения ошибки используется для нахождения градиента функции ошибки.  

• Градиентные методы учитывают локальный градиент для выбора траектории спуска.  

• Для предотвращения застревания в локальных минимумах используются элементы стохастической оптимизации.  

• Идеальный метод обучения должен найти глобальный оптимум конфигурации сети.  

• Нейросети позволяют анализировать финансовые рынки без ограничений на входную информацию.  

• Они находят оптимальные индикаторы и стратегии предсказания, адаптируясь к изменениям рынка.  

• Многослойные перцептроны являются основной архитектурой для таких задач.  

• Задачи прогнозирования могут быть сведены к классификации или аппроксимации.  

• Формирование классов зависит от целей прогнозирования и точности.  

• Классы могут представлять качественный или численный взгляд на изменение переменной.  

• Разработано множество программных продуктов для нейро-вычислений.  

• Существуют универсальные пакеты и специализированные для прогнозирования временных рядов.  

• Примеры популярных продуктов: BrainMaker Professional, NeuroShell, NeuroBuild 2001.  

• Пакет включает программы для подготовки данных, построения и обучения нейросетей.  

• Предназначен для широкого круга задач, включая прогностические приложения и системы распознавания образов.  

• Обеспечивает прозрачное представление нейросетевых моделей и возможность их интеграции в программные комплексы.  

• Нейросетевая система для трейдеров, учитывающая их специфические нужды.  

• Графический интерфейс с возможностью отображения данных в различных форматах.  

• Поддержка текстовых файлов и работа с различными типами данных.  

• Чтение стандартных текстовых файлов и поддержка различных форматов данных.  

• Библиотека из более чем 800 технических индикаторов.  

• Возможность создания собственных индикаторов с использованием готовых функций.  

• Встроенные нейронные сети, доступные через меню "Predictions".  

• Возможность выбора данных для предсказаний и установки времени предсказаний.  

• Высокотехнологичный инструмент для финансовых аналитиков.  

• Приложение, позволяющее использовать нейросети в повседневной работе.  

• Автоматизация работы по разработанным пользователем сценариям.  

• Модуль исследования данных для определения архитектуры нейросети.  

• Подробная документация и поддержка различных форматов данных.  

• Независимость от источника данных и возможность многократного использования решений.  

• Регулярность получения результатов и экономия рабочего времени аналитика.  

• Минимальный период прогнозирования - одни сутки.  

• Программа разработана отечественной фирмой Рост Бизнес Консалтинг.  

• Задача прогнозирования финансовых рынков с использованием искусственных нейросетей.  

• Построение модели и обучение нейронных сетей.  

• Применение нейросетевого моделирования для одномерного и многомерного анализа.  

• Определение временного интервала и формирование базы данных.  

• Определение входных и прогнозируемых величин.  

• Формирование входных множеств, выбор архитектуры нейросетей, обучение нейросетей и адаптивное предсказание.  

• Исследователи определяют базовые характеристики данных, формируя базу данных.  

• Определяется набор входных и прогнозируемых величин, проводится анализ и очистка базы данных.  

• Используются оптимизационные, статистические и другие методы.  

• Формируются образы для нейросетей, создаются обучающие и тестовые множества.  

• Используются многослойные перцептроны.  

• Обучение нейронной сети или нескольких сетей с использованием выбранных алгоритмов.  

• Прогнозирование осуществляется по принципу формирования обучающей выборки.  

• Используются одношаговое и многошаговое прогнозирование.  

• Метод окон применяется для формирования входных образов.  

• Входные данные должны быть подготовлены должным образом.  

• Входы и выходы нейросети должны быть инвариантными.  

• Входные сигналы должны лежать в интервале активации ионных функций нейронов.  

• Входные образы нормируются для инвариантности.  

• Используются изменения котировок для повышения качества обучения.  

• Входные переменные должны быть статистически независимыми.  

• Преобразование данных для приближения к равномерному распределению.  

• Использование функции сигмоид для преобразования непрерывных данных.  

• Обучающее множество формируется на основе преобразованных данных.  

• Использование приращений цен для описания рыночной ситуации.  

• Применение нейросетевого анализа для поиска закономерностей.  

• Ограничения метода окон и необходимость альтернативных способов кодирования.  

• Использование индикаторов для охвата рынка широким взглядом.  

• Многочисленность индикаторов затрудняет их использование.  

• Каждый индикатор может быть полезен в применении к конкретному финансовому ряду.  

• Выборка с индикаторами обычно мала, поэтому важно отбирать значимые комбинации технических индикаторов.  

• Значения индикаторов должны лежать в интервале активационных функций нейронов.  

• Процесс подготовки входных данных представлен на рисунке 2.8.  

• Описанный способ представления входных данных не уступает по информативности методу окон.  

• Сжатие информации позволяет извлекать значимые признаки для предсказания.  

• Нейросети с прямой связью эффективны для классификации рыночных ситуаций.  

• Нейронные сети генерируют нелинейные регрессионные модели, что делает их эффективными для классификации.  

• Важно выбирать обучающее правило и обрабатывать данные перед применением.  

• Классификация рыночных ситуаций возможна, так как технический анализ предсказывает направление изменения цены.  

• Система максимальной прибыли МПС может быть полезна для обучения нейросети.  

• Необходимо определить значимый ход цены для торговли.  

• Пример с евро/долларом показывает, что значимый ход должен быть не менее 70 пунктов.  

• Шаблон максимальной прибыли ИПП помогает определить моменты для покупки и продажи.  

• ИПП может быть использован как обучающее правило для нейросети.  

• Важно правильно кодировать ожидаемые значения для успешного обучения.  

• Кодирование должно приводить к равномерному заполнению единичного интервала.  

• Практический метод кодирования ординальных переменных представлен на рисунке 2.10.  

• Центр каждого отрезка будет численным значением для соответствующего класса.  

• Перцептрон с одним выходным нейроном может реализовать сложную функцию.  

• Теорема о представимости функций показывает, что перцептрон может решать задачи прогнозирования.  

• Успех решения задачи зависит от выбора прогнозируемой величины и обучающего правила.  

• ЭПП содержит дискретные данные, что делает задачу сложной.  

• Для оптимальной торговли часто приходится ожидать возможности войти в рынок.  

• Пример ЭПП для динамики курса евро/доллар за 1999 год показывает, как нейросеть может формировать сигналы на основе обучающего множества.  

• При прогнозировании с использованием ЭПП добиться точных данных невозможно.  

• Сглаживание значений ЭПП шестидесятепереодной скользящей средней облегчает задачу обучения.  

• Обучающее множество должно стремиться к равномерному распределению для уменьшения среднеквадратической ошибки ИНС.  

• Распределение сглаженного ЭПП не является равномерным.  

• В 1999 году евро больше падало в цене, что влияет на обучающую выборку.  

• Необходимо использовать алгоритм формирования обучающей выборки для избежания доминирования отдельных значений.  

• Прогнозируемые величины могут включать доходности, цены закрытия и открытия, максимальные и минимальные цены.  

• ИНС могут предсказывать уровни цены через некоторое количество периодов в будущем.  

• Классификация рыночных ситуаций по достижимости значимых уровней важна для технического анализа.  

• Обучающее правило формируется в виде классов на основе динамики курса евро доллар за 1999 год.  

• Классы формируются по достижимости уровней каждые 20 пунктов.  

• Распределение образов по классам представлено на рисунке 2.13.  

• Знание текущего положения цены в коридоре будущих цен помогает принимать решения о торговле.  

• Прогнозируемая величина на выбранном коридоре обладает распределением, близким к равномерному.  

• В 1999 году евро больше падало в цене, что влияет на распределение прогнозируемых значений.  

• Большинство трейдеров используют технический анализ ТА для прогнозирования финансовых рынков.  

• Индикаторы ТА не дают 100% уверенности в сигналах на вход и выход из рынка.  

• Современные компьютерные технологии предоставляют больше возможностей для анализа рынка.  

• Цель работы — сформировать комитет мира экспертов для прогнозирования ЭПП, сглаженного шестидесятепереодной скользящей средней.  

• Входная информация — часовая динамика курса евро доллар за 1999 год, выходная информация — сглаженный ЭПП.  

• Обучение каждой сети производилось до тех пор, пока среднеквадратическая ошибка не переставала уменьшаться.  

• Среднеквадратическая ошибка используется как критерий качества обучения нейросетей.  

• Результаты обучения десяти нейросетей показали, что они не могут однозначно распознать половину образов.  

• Даже сети одинаковой конфигурации показали разные результаты, что иллюстрирует эффект локальных минимумов.  

• Конфигурация, среднеквадратическая ошибка и процент верно распознаваемых образов.  

• Примеры сетей: Ю1, Ю2, Ю3, Ю4, Ю5, Ю6, Ю7, Ю8, Ю9, Ю10.  

• Современные методы обучения многослойных ИНС используют случайные веса и пошаговый поиск экстремумов.  

• Комитет нейроэкспертов позволяет использовать разброс предсказаний для выбора стратегии игры.  

• Среднее значение комитета должно давать лучшие предсказания, чем средний эксперт.  

• Коэффициент корреляции используется для оценки обученности нейросетей.  

• Хуже обученные сети вносят меньший вклад в общее мнение.  

• Среднее мнение комитета можно использовать для построения индикатора.  

• Индикатор можно преобразовать для более удобного использования.  

• Преобразования включают увеличение или уменьшение значения, применение функции сигмоида и скользящей средней.  

• Интерпретация сигналов: покупка при приближении к верхней границе интервала, продажа при приближении к нижней границе.  

• Построение точечной диаграммы для анализа качества индикатора.  

• Диаграмма показывает, что значения индикатора размазались в результате преобразований.  

• Сигналы на продажу более концентрированы, что делает их более точными.  

• Построение простейшей торговой системы на основе индикатора.  

• Использование модуля с истом теста для подбора оптимальных уровней.  

• Стратегия: закрытие одной позиции и открытие другой в обратном направлении при пересечении значимых уровней.  

• Тестирование индикатора на данных января 2000 года.  

• Заработок 488 пунктов за январь, что составляет 57% годовых.  

• Торговая система обладает потенциалом усовершенствования и надежности.  

• Использование сигналов индикаторов технического анализа в качестве входных данных.  

• Цель: аппроксимация сглаженного шестидесятипериодной скользящей  

• Индикатор популярен среди трейдеров и имеет хорошую амплитуду колебаний.  

• Отбор индикаторов для обучающей выборки зависит от предпочтений исследователя.  

• В обучающую выборку включены 12 индикаторов, включая AWM, RSI, MACD и другие.  

• Обучение каждой сети проводилось до тех пор, пока ошибка не переставала уменьшаться.  

• Результаты обучения представлены в таблице 2.2.  

• Среднее мнение комитета используется для построения индикатора.  

• Среднее мнение комитета зашумлено, что затрудняет использование индикатора.  

• Уменьшение амплитуды колебаний с -0.5 до -0.3.  

• Таблица 2.2 содержит характеристики нейросетей, задействованных в эксперименте.  

• Проверка качества индикатора на данных, не использованных при обучении.  

• Тестирование на часовой динамике курса евро/доллар за январь 2000 года.  

• Диаграмма показывает отклонения значений индикатора от идеальных значений.  

• Пересечение индикатором уровней служит сигналом для покупки или продажи.  

• Уровни установлены на 0.25, 0 и -0.25.  

• В январе 2000 года можно было заработать 580 пунктов, что составляет 69.6% годовых.  

• Нейронные сети могут использоваться как классификаторы.  

• Кодирование желаемых выходных значений в обучающей выборке.  

• Цель опыта: сформировать комитет нейроэкспертов для классификации рыночных ситуаций.  

• Входная информация: значения индикаторов.  

• Выходная информация: значения классов образов покупка, продажа, ожидание.  

• Обучено 21 нейросеть, результаты обучения см. в приложении 1.  

• Использован метод, основанный на генетических алгоритмах.  

• В эксперименте задействовано меньше нейросетей.  

• Среднее мнение комитета используется для классификации и построения индикаторов.  

• Тестирование проводилось на данных курса евро/доллар за январь 2000 года.  

• Диаграмма показывает качество распознавания рыночных ситуаций.  

• Статистика: 48.54% верно предсказанных ситуаций, 67.15% верно предсказанных направлений рынка, 72.17% верно предсказанных действий ожидания.  

• Среднее отклонение выходных значений от скользящей средней.  

• Наличие внутренних зависимостей в ценовой динамике.  

• Возможность использования прогнозных значений для построения индикатора.  

• Построение простейшей торговой системы.  

• Открытие позиций по пересечению уровней.  

• Результат торговли в январе 2000 года: +780 пунктов.  

• Цель: сформировать комитет нейроэкспертов для оценки положения цены в будущем коридоре.  

• Входная информация: часовая динамика курса евро/доллар за 1999 год.  

• Обучено 45 ИНС, отобрано 30 лучших.  

• Среднее отклонение прогнозируемой величины от ожидаемой.  

• Прогнозируемая величина сильно рассеивается.  

• Использование прогнозов для генерации сигналов нежелательно.  

• Цель: настроить нейросети для классификации рыночных ситуаций по достижимости значимых уровней.  

• Входная информация: часовая динамика курса евро/доллар за 1999 год.  

• Обучены две нейросети: классификатор достижимости верхних уровней и нижних уровней.  

• Статистика: 24.0% верно распознанных ситуаций по достижимости верхних уровней, 24.43% по достижимости нижних уровней.  

• Сильные отклонения прогнозируемых значений от ожидаемых.  

• Модель требует доработки или пересмотра.  

• Цель: настроить нейросети для предсказания минимальной и максимальной цен следующего периода.  

• Входная информация: дневная динамика курса доллара/йены за 1998-1999 годы.  

• Модель регре  

• Для эффективного обучения нейросетей нужны передовые методы, такие как генетические алгоритмы.  

• Формирование комитета нейроэкспертов должно быть расширено для улучшения качества прогнозов.  

• Процесс формирования комитета разбивается на несколько этапов для отбора лучших нейросетей.  

• Создание собственной системы прогнозирования для финансовых рынков.  

• Программа должна быть удобной для пользователей и адаптирована к существующей отчетности.  

• Концептуальная схема системы включает несколько модулей, которые могут использоваться в других системах.  

• Параметры настройки модулей задаются в виде сценариев.  

• Система должна быть доступна как опытным специалистам, так и новичкам.  

• Подготовка массива входных данных занимает значительную часть технологического цикла.  

• Модуль торговых стратегий должен описывать правила торговли пользователя.  

• Проверка торговой стратегии проводится на исторической базе данных.  

• Модуль формирования комитета и оптимизации нейросетей обеспечивает отбор лучших нейросетей для прогнозирования.  

• Определение данных, шаблонов преобразования, параметров обучения и оптимизации.  

• Пользователь может участвовать в создании базы данных.  

• Прогнозирующая система должна автоматически оптимизировать и обучать нейроэкспертов.  

• Система генерирует сигналы для торговли через интерфейс пользователя или через интернет.  

• Пользователь освобождается от необходимости следить за рынком, сосредоточившись на разработке стратегий.  

• Такой подход считается оптимальным для финансовых рынков.  

• Использование нейронных сетей в финансовых приложениях растет.  

• Нейронные сети не заменят традиционные методы анализа, но могут быть полезны для решения профессиональных задач.  

• Результаты применения нейронных сетей для прогнозирования курсов валют показали их эффективность.  

• Работа по созданию автоматизированной системы прогнозирования имеет перспективы.  

• Нейросети могут решать широкий класс задач, но правила управления ими пока не полностью изучены.  

• Необходимы дополнительные исследования перед использованием методик на реальном рынке.  

• Бестин, Ванденберг, Вудд, Нейронные сети и финансовые рынки.  

• Да Марк, Технический анализ, новая наука.  

• Ежофа, Шумский, Нейрокомпьютинг и его применение в экономике.  

• Смитовича, Интеллектуальные информационные системы.  

• Лиховидов, Практический курс распознавания образов.  

• Лиховидов, Сафин, Технический анализ валютных рынков.  

• Меладзе, Курс технического анализа.  

• Наговицын, Иванов, Валютный курс.  

• Пискулов, Теория и практика валютного диллинга.  

• Сорос, Алхимия финансов.  

• У-Т, Парамаук, Количественные методы в финансах.  

• Элдора, Как играть и выигрывать на бирже.  

• Эрлиха, Технический анализ товарных и фондовых рынков.  

• Анк Джейн, Введение в искусственные нейронные сети.  

• Борисов, Нейросетевые методы обработки информации.  

• Власов, Обзор российского рынка нейросетевых технологий.  

• Галушкин, Применение нейрокомпьютеров в финансовой деятельности.  

• Галушкин, Современные направления развития нейрокомпьютерных технологий в России.  

• Гроссберг, Внимательный мозг.  

• Дорогофа, Структурные модели и топологическое проектирование быстрых нейронных сетей.  

• Емельянов, Интеллектуальная квазибиологическая система.  

• Короткий, Введение в теорию нейронных сетей и программная реализация.  

• Короткий, Основные положения нейронных сетей.  

• Короткий, Алгоритм обратного распространения.