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.

Результаты базовой системы

В табл. 15-1 приведены результаты работы МССВ. Порог был установлен достаточно высоко, чтобы сеть не генерировала никаких выходов. Эта таблица идентична табл. 14-1 при оптимальных значениях фиксирован­ной защитной остановки и целевой прибыли. В таблице: ВЫБ — часть об­разца данных (В — в пределах, ВНЕ — вне пределов выборки); ПРИБДЛ — общая прибыль длинных сделок, в тысячах долларов; ПРИБКР — общая прибыль коротких сделок, в тысячах долларов; Ф.ПРИБ — фактор при­были; ДОХ % — прибыль в процентах годовых; Р/ПРИБ — годовое соот­ношение риска/прибыли; ВЕР — ассоциированная вероятность статисти­ческой достоверности; СДЕЛ — число сделок на всех рынках в составе портфеля; ПРИБ% — процент прибыльных сделок; $СДЕЛ — средняя при­быль/убыток со сделки; ДНИ — средняя длительность сделки в днях.

Между эффективностью системы в пределах и вне пределов выборки существует очевидная взаимосвязь. Средняя сделка принесла убыток $1581 в пределах и $1580 вне пределов выборки; процент прибыльных сделок на обеих выборках составил 39%. Соотношения риск/прибыль со­ставили —1,46 в пределах и —1,45 вне пределов выборки.

Результаты торговли портфелем с нейронным выходом

Табл. 15-2 представляет собой стандартную таблицу результатов оптими­зации. В ней приведены результаты торговли портфелем финансовых инструментов для всех значений порога, а также результаты решения, которое было оптимальным в пределах выборки, полученные на данных вне выборки.

В пределах выборки было получено улучшение общих результатов за счет применения дополнительного нейронного выхода. Средняя прибыль в сделке достаточно медленно изменялась при изменениях значения по­рога. Наилучшее значение порога составило 54, средняя сделка при этом приносила убыток в $832. Процент прибыльных сделок составил 41%, го­довое соотношение риска/прибыли —0,87. Таким образом, внедрение нейронного выхода значительно повысило эффективность торговли по сравнению с результатами, приведенными в табл. 15-1. Вне пределов вы­борки, впрочем, улучшения не наблюдалось: эффективность не особо от­личалась от работы базовой МССВ. Когда исследовалась работа нейрон­ных сетей для генерации входов, эффективность при переходе на данные вне пределов выборки падала весьма резко — видимо, нечто подобное произошло и в этом тесте, где в качестве элемента стратегии выходов ис­пользовалась та же нейронная сеть.