Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе

Скачать в pdf «Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе»


Рисунок 6. Пример 50-мерного окна (сплошная линия) и его реконструкции по 10 вейвлет-коэффициентам (о).


Еще один возможный подход — использование в качестве возможных кандидатов в пространство признаков различного рода индикаторов технического анализа, которые автоматически подсчитываются в соответствующих программных пакетах (таких как MetaStock или Windows On Wall Street). Многочисленность этих эмпирических признаков (Colby, 1988) затрудняет пользование ими, тогда как каждый из них может оказаться полезным в применении к данному ряду. Описанные ранее методы позволят отобрать наиболее значимую комбинацию технических индикаторов, которую и следует затем использовать в качестве входов нейросети.

Одним из самых «больных мест» в финансовых предсказаниях является дефицит примеров для обучения нейросети. Финансовые рынки, вообще говоря, не стационарны (особенно российские). Появляются новые финансовые инструменты, для которых еще не накоплена история, изменяется характер торговли на прежних рынках. В этих условиях длина доступных для обучения нейросети временных рядов весьма ограничена.


Однако, можно повысить число примеров, используя для этого те или иные априорные соображения об инвариантах динамики временного ряда. Это еще одно физикоматематическое понятие, способное значительно улучшить качество финансовых предсказаний. Речь идет о генерации искусственных примеров, получаемых из уже имеющихся применением к ним различного рода преобразований.


Поясним основную мысль на примере. Психологически оправдано следующее предположение: игроки обращают внимание, в основном, на форму кривой цен, а не на конкретные значения по осям. Поэтому если немного растянуть по оси котировок весь временной ряд, то полученный в результате такого преобразования ряд также можно использовать для обучения наряду с исходным. Мы, таким образом, удвоили число примеров за счет использования априорной информации, вытекающей из психологических особенностей восприятия временных рядов участниками рынка.38 Более того, мы не просто увеличили число примеров, но и ограничили класс функций, среди которых ищется решение, что также повышает качество предсказаний (если, конечно, использованный инвариант соответствует действительности).

Скачать в pdf «Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе»