Almagest Group

Меню:
Главная страница
Новости
Наши программы
Прайс-лист
Статьи и книги
Альмагест - это...
Советы пользователям
Финансовая астрология
Астрофеномены
Форумы
Скачать!
ЧаВО
Ссылки
Регистрация
Связаться с нами

Вход
Логин:

Пароль:

запомнить пароль

Регистрация
Забыли пароль?

Посетители
Сейчас на сайте:
0 постоянных
посетителей
и 25 гостей.
Общий список

Счетчики


Rambler's Top100

Рейтинг@Mail.ru

 

Применение нейросетей в финансовой астрологии
Стадия 3 - Нейросеть
Источник Almagest На уровень выше 07/04/2001

Оглавление

» Введение
» Стадия 1 - Композит...
» Стадия 2 - Easy Exp...
» Стадия 3 - Нейросеть
» Что мы не можем (по...

Этот метод является центральным в данной программе. Разработкой этого направления мы занимаемся в течение последних четырех лет, но только сейчас у нас появилась уверенность в том, что этот метод действительно работает. Нейросети интересовали меня уже давно, в первую очередь - как интересный математический метод решения всевозможных нелинейных задач. Но, пытаясь применить этот метод к конкретной задаче - анализу финансовых рынков, я столкнулся со множеством трудностей. На протяжении всего этого времени я несколько раз (примерно каждые полгода) переписывал нейросетевой блок полностью, стараясь адаптировать его к нуждам программы.

Многие исследователи финансовых рынков отмечали сильное влияние психологической составляющей на ситуацию на рынках. Там, где задействована психология человека, всегда найдется место для астролога. Кроме того, еще большее количество исследователей отмечало влияние конкретных астрономических факторов на финансовые рынки, хотя бы таких основных, как фазы Луны и солнечная активность. Астрологам не приходится доказывать значимость астрологических феноменов для финансовых рынков. Но столь же непреложным фактором является и то, что влияние этих феноменов сильно нелинейно. То есть, рассматривать влияние какого-либо аспекта на рынок изолированно от других факторов (в том числе и неастрологических) является весьма рискованным занятием. Влияние любого фактора может полностью измениться, до противоположного, при взаимодействии с другими факторами (например, при переходе составляющей аспект планеты в другой знак). Каким-то образом, при рассмотрении действия конкретного аспекта на конкретный рынок, надо учесть и влияние ретроградности планет, сходимость/расходимость аспекта, его тип (правый или левый) и т.п. - и еще, конечно же, сами планеты, слагающие аспект, а также их взаимодействие с другими объектами гороскопа.

Как нам представляется, нейросеть является идеальным математическим аппаратом для моделирования нелинейных систем. Нейросеть - это математическая структура, которая изначально была создана для моделирования работы головного мозга. Говорить о нейросетях можно много и долго, в настоящее время существует множество литературы по данному вопросу. Я постараюсь в ближайшее время поместить на сайте статью о нейросетях вообще и о том, как их использовать в астрологии. Пока лишь ограничусь самыми общими замечаниями о том варианте нейросети, который осуществлен в данной программе.

Итак, на вход нашей нейросети мы подаем астрологические феномены - самые разные, столько, сколько хотим. На выходе мы хотим получить информацию о том, каким образом изменяется цена (или любой иной показатель рынка) под влиянием этих астрологических феноменов. Как и в предыдущей версии, мы берем некоторый участок рынка, на котором оптимизируем (или обучаем) нашу нейросеть, а потом проверяем на тестовом интервале, как она работает, и выдаем реальный прогноз.

Создание нейросети для нужд финансовой астрологии потребовало от нас большого напряжения. Я не говорю об огромном труде (уже упоминавшиеся 4 компьютера, работавшие круглосуточно, день и ночь, в течение года), силах и т.п. Какое-то время казалось, что это просто невозможно, пустая трата времени. Дело в том, что в настоящее время известно великое множество всевозможных астрологических факторов, и их число растет (каждая планета - ее аспекты к другим планетам - средние точки с ее участием - аспекты средних точек с ее участием - ее аспекты к другим средним точкам - астероиды с тем же набором аспектов и т.д., и т.п.), тогда как рынок - явление, ограниченное во времени. Многие астрологические феномены просто не успевают себя проявить на рынке, особенно если этот рынок имеет небольшую временную историю. Поэтому создавать нейросеть напрямую представляется бессмысленным занятием. У нас просто нет истории рынка, позволяющей обучить такую нейросеть. Именно в этом кроется причина, по которой чистая статистика почти не работает (или работает плохо) с астрологическими феноменами. Плюс ко всему иногда совершенно неожиданно фактор, до этого стабильно работавший в течение ряда лет, перестает работать, или появляется новый мощный фактор, до этого никак себя не проявлявший. Здесь предстоит еще очень много сделать, это огромное поле работы для хорошего исследователя. Наша исследовательская группа провела анализ множества всевозможных рынков и отдельных компаний. Результаты их работы позволили создать специальный блок "Мастер Нейросети", который быстро анализирует конкретный рынок и подбирает для него оптимальную нейросеть (четыре компьютера работали не зря!).

Вся внутренняя кухня, некоторые особенности математической реализации нейросети пока скрыты от пользователя, являясь нашим ноу-хау. Пользователь получает лишь результаты работы нейросети, в таком виде (рис.7):


Рис.7. Нейросетевой прогноз


Светло-зеленая кривая - нормированная цена, темно-зеленая - нейросетевой прогноз. Вертикальная линия слева - граница оптимизационного интервала.


Рис.8. Нейросетевой прогноз


Еще один прогноз, но в сильном удалении от оптимизационной границы. Прогноз ухудшается, т.к. на рынок действуют новые факторы.

Как только для выбранного рынка подобрана нейросеть, дающая удовлетворительные результаты на тестовом интервале, можно составить прогноз поведения данного рынка. Повторяю, участниками группы Маркет Трейдер получены в этом смысле неплохие результаты, которые они применяли при биржевой игре.

Для полноты картины мы дополнили нашу нейросеть методами неастрологического анализа. В качестве входов нейросети могут использоваться результаты спектрального анализа, модели авторегрессии (зависимость цены акций от предыдущей истории цены - за день, за два и т.д.), анализ структуры ценового бара (таким образом моделируется метод Японских свечей), анализ цены как функции поворотных точек (модель волн Эллиота). Для всех этих техник мы применили методы Fuzzy Logic, и в данном случае нейросеть работает как система поиска правил Fuzzy Logic. Очень любопытно совместить эти схемы с чисто астрологическими, в одной нейросети. На рис.9 показан пример работы только с неастрологическими методами (были использованы авторегрессия, структура бара и анализ поворотных точек; количество входов в нейросеть 1600).


Рис.9. Нейросетевой прогноз без астрологии


В данном случае существенным является параметр "Предсказательный горизонт", он выделен цветом на временной шкале. Но такая нейросеть тоже дает неплохие результаты в предсказании направления движения рынка на ближайшие несколько дней (в границах предсказательного горизонта).

Предвидя вопросы специалистов по нейросетям, могу привести ее параметры: на характерном рынке длиной в 7 лет (2000 обучающих примеров) количество входов составляет 600-700. Согласно требованиям классической теории нейросетей, такая нейросеть (с 600 входами) может быть корректно обучена на рынке длиной не менее 20, а то и 30 лет. В противном случае, имеет место процесс переобучения (сеть прекрасно работает на оптимизационном интервале, но совершенно не работает на тестовом). Наша специализированная нейросеть прекрасно работает на 7-летнем интервале, причем собственно процесс обучения нейросети занимает всего лишь 3-4 минуты (оптимизирована каждая строчка кода). Количество скрытых нейронов можно выбирать самостоятельно; практика показывает, что их достаточно иметь всего лишь несколько десятков.



Прокомментировать
Хотите оставить свои комментарии? Зарегистрируйтесь на нашем сайте!

 
© 2000-2006 Almagest group
Site made with phpWebThings
  Страница обработана за 0.0253 секунд - 15 queries