Разделы



Сочетание выходов с искусственным интеллектом

В этой главе будет исследоваться модифицированная стратегия стандарт­ного выхода (МССВ) в сочетании с элементами, основанными на нейрон­ных сетях и генетических алгоритмах. В гл. 11 для генерации сигналов входа были разработаны системы прогнозирования на основе нейронных сетей. Один из этих нейронных индикаторов (сеть на обращенном во вре­мени Медленном %К) пытался предсказывать положение завтрашней цены относительно диапазона цен на следующие несколько дней. Эту сеть можно использовать совместно со стратегией выхода; если в длинной по­зиции сеть указывает, что рынок близок к максимуму следующих несколь­ких дней, то имеет смысл выйти из позиции, пока рынок не начал падать. Если в короткой позиции сеть показывает, что цены будут расти, то так­же следует выходить из позиции, не дожидаясь убытков при реальном движении рынка.

Первый тест из приведенных ниже исследует поведение нейронной сети, прогнозирующей обращенный во времени Медленный %К в сочета­нии с модифицированной стратегией выхода. Нейронная сеть, генериру­ющая собственный сигнальный выход, не может быть применена отдельно от других стратегий выхода, поскольку она не всегда будет подавать сиг­нал на закрытие позиции. Сеть создана для генерации сигналов входа, т.е. она подает сигнал, когда есть вероятность, что рынок поведет себя опреде­ленным образом. При этом отсутствие сигнала не означает, что на рынке не может произойти чего-то важного. Когда мы занимаем позицию на рын­ке, то в какой-то момент из нее придется выходить, причем выход нельзя отложить до того времени, когда будет предсказано значимое событие. В этом случае МССВ гарантирует, что любая сделка будет иметь защитную остановку управления капиталом и ограничение времени, обеспечиваю­щие выход. Нейронная сеть может обеспечить улучшение данной страте­гии, иногда предсказывая разворот рынка против занятой позиции. Таким образом, часть убыточных сделок может превратиться в прибыльные.

Прогнозирования являются стержнем любой торговой системы, вот почему отлично составленные прогнозы Форекс могут сделать тебя бесконечно богатым.

Второй набор тестов (для длинных и коротких позиций) использует генетический алгоритм для разработки правил генерации сигнала выхо­да. Правила используются подобно нейронной сети, т.е. создают дополнительные к МССВ сигналы выхода в моменты, когда вероятен разворот рынка. Шаблоны правил и методология генерации идентичны использо­ванным для генерации входов в гл. 12. Эти дополнительные выходы, как можно надеяться, улучшат эффективность системы за счет выхода с при­былью из некоторых потенциально убыточных сделок и ограничения убытков в других сделках.

С помощью вышеописанных методов могут быть разработаны более сложные выходы, не рассмотренные в данной главе. Например, нейрон­ную сеть можно использовать для генерации не только собственно выхо­дов, но и для определения уровней защитных лимитных остановок. Для этого же можно применить генетические алгоритмы.

п»ї

Нейронные сети хорошо себя зарекомендовали как прогностический инструмент для получения сигналов входа. В пределах выборки прибыль была невероятной, вне пределов выборки — гораздо выше прибыли слу­чайных входов (хотя торговля портфелем в целом была убыточной). Та­ким образом, была продемонстрирована реальная прогностическая цен­ность. Использование подобных прогнозов для того, чтобы закрывать по­зиции до разворота рынка, должно повысить эффективность торговли, даже если это коснется весьма небольшого количества сделок. То же са­мое относится и к правилам, полученным генетическими методами. При этом не следует ожидать чудесного роста эффективности, поскольку в любом случае система будет генерировать немного дополнительных сиг­налов выхода, которые будут влиять на считанные сделки, возможно, в положительную сторону. Таким образом, общее улучшение будет неве­лико. Поскольку для нижеприведенных тестов правила разрабатываются заново, то, возможно, будет обнаружено больше случаев эффективного применения сигналов выхода, чем было обнаружено для сигналов входа.

МЕТОДОЛОГИЯ ТЕСТИРОВАНИЯ   НЕЙРОННОГО   КОМПОНЕНТА СТРАТЕГИИ   ВЫХОДОВ

Мы используем наибольшую из двух лучших нейронных сетей, обучен­ных прогнозированию обращенного во времени Медленного %К. Пред­варительная обработка и логика принятия решений идентичны исполь­зованным в гл. 11. Используется сеть 18-14-4-1 (18 нейронов в первом слое, 14 в первом промежуточном, 4 во втором промежуточном и 1 на выходе). Параллельно используется МССВ. В дополнение к условиям выходов МССВ вводится условие: если прогнозируемое значение обращенного во времени Медленного %К выше некоего порога, т.е. положение рынка от­носительно ценового диапазона ближайшего будущего высоко, то систе­ма выходит из длинной позиции. Подобным же образом, если прогноз показывает, что рыночная цена находится вблизи нижней границы диа­пазона цен ближайшего будущего, то система выходит из любой короткой позиции. Выходы, запускаемые сигналами нейронной сети, произво­дятся по цене закрытия соответствующего дня.



 


Вышеприведенный фрагмент кода описывает логику стратегии выхо­дов. Параметры ptlim и mmstp имеют значения 4,5 и 1,5 соответственно, поскольку эти значения давали лучшую эффективность при торговле порт­фелем (см. табл. 14-1 в гл. 14). Параметр thresh , т.е. значение порога для выходов на основе нейронного прогноза, подвергается оптимизации. Ло­гика дополнительного выхода видна в блоке if, где сравниваются порог и прогноз, выданный сетью. Если условие выполняется, то по цене закры­тия дня отдается приказ на выход из сделки. Параметр thresh прогоняется от 50 до 80 с шагом 2.

Читать далее: Результаты тестирования нейронного выхода