Нейронные сети

Как обсуждается в гл. 11, нейронные сети — это специальная технология искусственного интеллекта (AI), возникшая из попыток эмуляции информационных процессов, происходящих в живых организмах. Нейронные сети — это компоненты, которые способны к обучению и полезны при построении моделей, классификации и прогнозировании. Они могут работать с оценками вероятности в неопределенных ситуациях и с нечеткими моделями, т.е. с заметными глазом, но с трудом определимыми с помощью четких правил. Сети могут использоваться для прямого обнаружения точек разворота или предсказания изменений цен. Их также можно использовать для критического обзора сигналов, полученных от других моделей. Кроме того, технологии нейронных сетей могут помогать интегрировать информацию от эндогенных (например, прошлые цены) и экзогенных источников (личные мнения, сезонные данные, влияние других рынков). Нейронные сети могут быть обучены определять визуально различимые модели на графиках и служить в качестве блоков распознавания моделей в составе систем, основанных на традиционных правилах (Katz, McCormic, ноябрь 1997).

Правила входа, полученные генетическими методами

В гл. 12 приведено исследование Каца и МакКормик (Katz, McCormic, декабрь 1996), демонстрирующее, что при помощи генетической эволюции можно создавать стабильные и прибыльные модели входа, основанные на правилах. Процесс состоит в составлении набора шаблонов правил и применении генетического алгоритма для их сочетания в целях создания выгодных входов. Эта методика позволяет обнаружить удивительные сочетания правил, включающие и эндогенные, и экзогенные переменные, традиционные индикаторы и даже нетрадиционные (например, нейронные) элементы для образования мощных правил входов. Эволюционное построение моделей — один из самых передовых, продвинутых и необычных методов, доступных для разработчика торговых систем.

СТАНДАРТИЗОВАННЫЕ ВЫХОДЫ

Чтобы исследовать входы по отдельности и иметь возможность сравнивать различные стратегии входов, важно создать стандартизованный выход, применяемый во всех тестах; это один из аспектов научного метода, который уже рассматривался выше. Научный метод основан на попытке удерживать все, кроме изучаемого параметра, неизменным для получения надежной информации о предмете изучения.

Стандартизованный выход, используемый для изучения моделей входа в последующих главах, включает в себя три функции, необходимые для моделей выхода: выход с прибылью, когда рынок движется в пользу трейдера достаточно долгое время; выход с ограниченным убытком, если рынок идет против, и выход из застойного рынка спустя некоторое время для сохранения маржи и снижения неэффективных вложений. Стандартный выход реализуется при помощи комбинации стоп- приказа, лимитного приказа и рыночного приказа.

Стоп- приказ и лимитный приказ устанавливаются при входе в сделку. Если один из этих приказов выполняется в течение данного интервала времени, сделка завершена, оставшийся приказ отменяется, и дополнительные приказы не размещаются. Если после некоторого определенного интервала ни стоп- приказ, ни лимитный приказ не выполняются, они отменяются, и выполняется рыночный приказ для немедленного выхода из сделки. Стоп- приказ, называемый также приказом управления капиталом, служит для закрытия убыточной позиции с приемлемо малым убытком. Снятие прибыли достигается лимитным приказом и соответствует понятию целевой прибыли. Позиции, находящиеся без движения в каком- либо направлении, закрываются рыночным приказом. Более сложные стратегии выходов описаны в части III Исследование выходов, где стандартизованными будут входы.

Приказ управления капиталом и лимитный приказ, фиксирующий целевую прибыль, рассчитываются на основе единиц волатильности, а не фиксированных сумм в долларах, чтобы результаты были достаточно достоверными и стабильными на различных рынках в разные периоды времени. Стоп в $1000 в наше время будет считаться близким при торговле S&P 500, но достаточно далеким на рынке фьючерсов на пшеницу.

Нельзя использовать защитные остановки в фиксированных суммах при сравнении различных рынков и периодов времени, а единицы волатильности, подобно стандартным отклонениям, обеспечивают единую шкалу оценок. Защитная остановка, расположенная на данном количестве единиц волатильности от текущей цены, будет иметь постоянную вероятность срабатывания за данный период времени вне зависимости от рынка. Использование стандартизованных показателей позволяет проводить значимые сравнения рынков и исторических периодов.