Perceptron, Нейронная сеть Опции

[leonid553]

Yury V. Reshetov
Нейронная сеть

Что такое нейронная сеть или Perceptron? Это алгоритм использующий уравнение линейного неравенства (линейного фильтра), с помощью которого можно причислить исследуемый объект к тому или иному классу или же наоборот исключить его из этого самого класса объектов. Само неравенство выглядит так:
w1 * a1 + w2 * a2 + ... wn * an > d
где:
1. wi - весовой коэффициент с индексом i;
2. ai - численное значение признака с индексом i исследуемого объекта;
3. d - пороговое значение, чаще всего равное 0.
Дело в том, что геометрически плоскость описывается линейным уравнением. Например, в трехмерном пространстве относительно координат X, Y и Z уравнение плоскости имеет вид:
A * X + B * Y + C * Z + D = 0
Координаты всех точек, расположенных по одну сторону от плоскости, в этом самом пространстве, удовлетворяют неравенству:
A * X + B * Y + C * Z + D > 0
А координаты всех точек лежащих по другую сторону от плоскости, удовлетворяют неравенству:
A * X + B * Y + C * Z + D < 0
Таким образом, если нам известно уравнение некой плоскости и координаты любых точек, то мы можем разделить множество всех точек пространства на два множества точек, разделяемых этой самой плоскостью.

ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
Если мы разделим объекты на два класса: открываемые длинные позиции и короткие позиции, а в качестве признаков возьмем значения индикаторов или осцилляторов технического анализа, то остается лишь выяснить уравнение плоскости и попытаться с ее помощью произвести идентификацию. Постановка задачи ясна.
Множества точек пересекаются в пространстве и провести четкую разделительную черту между ними невозможно. Единственным и приемлемым решением здесь является линия, которая будет отделять оба множества точек таким образом, чтобы с ее помощью большинство красных объектов оказалось по одну сторону, а синих по другую. На сей раз, мы имеем дело с задачей оптимизации, то есть поиском уравнения разделяющей плоскости или линии, способной максимально разделить два класса объектов друг от друга, но с вероятностью того, что часть точек, принадлежащих одному классу, будет ошибочно идентифицировано, как принадлежащих к классу другому.
Попробуем теперь определиться с постановкой задачи, которую мы собираемся решить. Элементарно, что нужно знать трейдеру для прибыльной торговли - это направление движения котировок. То есть если котировки пойдут вверх, то следует открыть длинную позицию. Если вниз, то необходимо открывать позицию короткую. Следовательно, два класса объектов у нас уже есть, а именно, направление движения котировок. Для того, чтобы принять решение, следуя техническому анализу, трейдеры прибегают к исследованию так называемых технических индикаторов или осцилляторов. Мы также будем исследовать осциллятор.

Поскольку технические осцилляторы - это гистограммы, значения которых отклоняются от горизонтальной линии, то соответственно и нейронная сеть нам понадобится с линейным фильтром. В качестве признаков объекта, будем брать паттерны, то есть значения осциллятора в четырех точках, взятые с шагом в семь периодов вглубь истории, начиная от текущего момента.

[leonid553]

to NoName:
Из любопытства вставил ММ в версию стохастика по образцу, который ты мне недавно любезно предоставил.
Выбрал любимую свою пару - EURJPY, т.к. график баланса идет вверх здесь наиболее последовательно с минимальной просадкой.
все тесты с сент. 2005г
------------------------------------------------------------------------
Без ММ -

Начальный депозит 1000
Чистая прибыль + 4053
Общая прибыль + 8291
Общий убыток -4237
Максимальная просадка 374
Всего сделок 222
-------------------------------------------------------------------------------
ММ - расчет от размера депозита

Начальный депозит 1000
Чистая прибыль +37181
Общая прибыль +86091
Общий убыток -48909
Максимальная просадка 7356 (16.15%)
--------------------------------------------------------------------------------
ММ - фр/пропорциональный метод

Начальный депозит 1000
Чистая прибыль +12874
Общая прибыль +26946
Общий убыток -14072
Максимальная просадка 1327.(19.52%)
Относительная просадка 26.15% (749.75)
---------------------------------------------------------------------------------
ММ - фр/фиксированный метод

Начальный депозит 1000
Чистая прибыль +186823
Общая прибыль +513424
Общий убыток -326600
Максимальная просадка 81909 (30.37%)
Относительная просадка 54.41% (3190.26)
-------------------------------------------------------------------------------------
Специально взял нач. депо =1000, иначе там уже за 2 млн. прибыль зашкаливает (если депо=10000)
В реале не больно-то поторгуешь с такой просадкой! - см. ниже график баланса от фр/фр метода!
Скрупулезно просмотрел историю сделок. Обнаружилось оч. любопытная закономерность.
По этой паре. ВОТ какая:
Оч. часто убыточные сделки группируюются по две подряд!
И лишь дважды случилось так, что сразу три подряд сделки оказались убыточными!
Что это нам дает?
Здесь, в алгоритме работы эксперта, можно предусмотреть (как вариант) включение режима ММ только после двух подряд убыточных сделок!
При этом общий итог у нас получается зачастую ничуть не меньше, чем с постоянно включенным ММ!
Где-то видел кусочек кода - с похожим условием - вроде на Ониксе - пойду гляну...