Связанные рынки

Более того, включая межрыночные входные данные в нейросеть, прогнозные значения скользящих средних не ограничиваются данными с одного-единственного рынка. Например, в случае VantagePoint программы для казначейских облигаций входящие данные для вычисления прогнозного значения скользящей средней состоят из цен открытия, закрытия, максимальной и минимальной цен, объема торгов и значения открытого интереса по торгам облигаций за последние 10 лет. В расчет принимаются только те периоды, кола эти ценные бумаги торговались наиболее активно. При этом в модель включают показатели еще девяти других рынков, которые оказывают наиболее сильное влияние на рынок казначейских облигаций США: денежный рынок, NY Light Crude Oil, индекс CRB, немецкие марки, индекс американского доллара, евродоллар, Сотех, золото, японские иены и индекс S&P500.

Так как правильное определение тренда является ключевым фактором успешной торговли, прогнозирование трендов, в противовес следованию за трендом, может стать новым многообещающим способом выделения трендов и изменений в их направлении во время, а не после их появлений. Соединяя нейросети и межрыночный анализ, VantagePoint выдает прогнозы по намечающимся трендовым движениям путем прогнозирования значений скользящей средней на 4 дня вперед. Чтобы добиться таких результатов, в программу VantagePoint включены 5 нейросетей, каждая из которых отвечает за прогнозирование конкретной переменной выходных данных. Одна нейросеть предугадывает завтрашний максимум, другая — минимум, третья рассчитывает нейроиндекс, который показывает, когда рынок находится возле точек формирования гребней и впадин. Четвертая сеть прогнозирует значение пятидневной скользящей средней цен закрытия на 2 дня вперед, а пятая — десятидневной на 4 дня вперед.

Прогноз скользящих средних используется для определения направления тренда, а прогноз максимумов и минимумов помогает установить точки входа и выхода с рынка, а также выставить стоп-приказы. Диапазон между прогнозными значениями максимума и минимума цен является своего рода аналогом линий поддержки и сопротивления, используемых в традиционном техническом анализе одного-единственного рынка, с той только разницей, что прогнозы дневного диапазона от VantagePoint основаны на возможностях распознавания моделей в нейросетях наряду с межрыночным анализом десяти связанных между собой рынков.

Трейдеры, открывающие позиции, могут использовать прогнозные значения максимумов и минимумов цен с тем, чтобы определить точки входа на рынок, а затем применять диапазон, образованный между максимумом и минимумом цен, для выставления стопов. Например, если вы открыли длинную позицию по казначейским облигациям и ожидается, что рынок завтра продолжит свой рост, вы можете установить завтрашний скользящий стоп на несколько пунктов ниже прогнозного минимума, который в данном случае выступает в качестве линии поддержки. Это позволит снизить вероятность преждевременного закрытия позиции в результате внутридневной волатильности рынка и в то же время защитить прибыль от неожиданного разворота рынка вниз, в случае пробития прогнозного минимума.

Прогнозные значения завтрашних минимумов и максимумов также могут оказаться полезными для определения точек входа и выхода для внутридневной торговли. Если прогнозное значение индикатора предполагает, что завтра рынок будет двигаться вверх, внутридневные трейдеры могут подождать, пока рынок нс опустится до прогнозируемого минимума, чтобы затем открыть длинную позицию в точке на несколько пунктов выше минимума. Далее такой трейдер закроет позицию вблизи прогнозного значения максимума и получит свою прибыль. При обратной ситуации когда намечается движение вниз, короткую позицию следует открывать вблизи прогнозного значения максимума и закрывать вблизи прогнозного минимума. И это можно проделывать по несколько раз вдень.

Примечание редактора. Безусловно, с нейросетями можно проделывать огромное множество действий. Мендельсон был абсолютно прав, когда сказал, что вам необходимо лишь осознать свои действия как с точки зрения нейросетей, так и с точки зрения финансового моделирования. Когда вы прочитаете и полностью поймете суть следующей главы, вы, скорее всего, осознаете, насколько широко можно использовать нейросети применительно к определению моментов выхода с рынка, а также размера открываемой позиции.