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]

Dark Trader, тест нельзя назвать корректным. Что это за число сделок - чуть больше двадцати? При оптимизации тестер всяко сумеет выбрать из десятков миллиардов комбинациий х1-х8 несколько тысяч таких - где 99% сделок из этих 21 будут прибыльными. Т.е. получается обычная подгонка. А вот далее, - скорее всего будет слив! - Вот выложите результат теста (прогона) вне периода оптимизации - с 1янв. 2008г. по сей день, - посмотрим, что получилось!
И ещё, - я бы не рискнул ставить в реал эксперта, который за полгода на тф-н1 делает всего 21 сделку. Ну терпенья у меня не хватит ждать! А у вас ?
Все изложенное вовсе не означает, - что эксперт плохой или хороший. Просто тест надо провести так, чтобы сделок было не менее 100-150, и самое главное , - обязательно после оптимизации сделать контрольный прогон вне периода оптимизации. (вне выборки). Т.е. вы оптимизируете с 1.06.2007 по 31.12.2007.
А контрольный прогон нужно провести с 1 янв. 2008г. по сей день !

[Tosik]

Баров в истории 2348
Начальный депозит 1000.00
Чистая прибыль 3911.07
Общая прибыль 5859.70
Общий убыток -1948.63
Прибыльность 3.01
Матожидание выигрыша 35.23
Абсолютная просадка 50.84