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]

Ещё вот соображения:
Прогнал первую версию со стохастиком по фунту по истории с июня 2004.
Прибыль +9325
всего сделок 498
прибыльных - 266
убыточных - 232
Распечатал, потом подсчитал с карандашиком в руке.
Сделки распределились следующим образом:
С убыточными всё ясно!
Прибыльных - 266 , из них -
43 сделки закрылись по "мизеру" (но с этим мы придумали уже как бороться! - в версии с отсечкой)
166 сделок закрылись на уровне отсечки (+80 в среднем)
57 сделок закрылись на следующих уровнях (от +150 до +554)
Т.е. что же получается?
В этих 166-и сделках цена превысила уровень отсечки на 80 пунктов?
Иначе стоплосс не подтянулся бы на этот уровень!
Оч. туго с этого момента мысль идет...
Вот в чем дело!
Часть из этих 166 сделок (в зависимости от перцептрона) закрылась переворотом (+80) на уровне отсечки if(Bid > (OrderStopLoss() + (sl * 2 + spread) * Point)), -
а часть пошла дальше, и достигла следующего уровня (ещё +80), - иначе стоплосс бы не подтянулся на уровень отсечки!
(Не путать эти 166 сделок с 43 по "мизеру" и 57 другими!)
После чего цена развернулась и спустилась опять на уровень отсечки, где и сработал стоплосс!
А вот как узнать - сколько сделок из этих 166 закрылись переворотом а сколько по стоплоссу?
От ответа на этот вопрос многое зависит.