В нашей библиотеке: 321 книг 226 авторов 0 статей За всё время нас посетило 891062 человек которые просмотрели 17562717 страниц.
Читатели оставили 10 отзывов о писателях, 70 отзывов о книгах и 6 о сайте


Название: Энциклопедия торговых стратегий

Автор: Джеффри Оуэн Кац

Жанр: Технический анализ

Рейтинг:

Просмотров: 1794

Страница: | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 36 | 37 | 38 | 39 | 40 | 41 | 42 | 43 | 44 | 45 | 46 | 47 | 48 | 49 | 50 | 51 | 52 | 53 | 54 | 55 | 56 | 57 | 58 | 59 | 60 | 61 | 62 | 63 | 64 | 65 | 66 | 67 | 68 | 69 | 70 | 71 | 72 | 73 | 74 | 75 | 76 | 77 | 78 | 79 | 80 | 81 | 82 | 83 | 84 | 85 | 86 | 87 | 88 | 89 | 90 | 91 | 92 | 93 | 94 | 95 | 96 | 97 | 98 | 99 | 100 | 101 | 102 | 103 | 104 | 105 | 106 | 107 | 108 | 109 | 110 | 111 | 112 | 113 | 114 | 115 | 116 | 117 | 118 | 119 | 120 | 121 | 122 | 123 | 124 | 125 | 126 | 127 | 128 | 129 | 130 | 131 | 132 | 133 | 134 | 135 | 136 | 137 | 138 | 139 | 140 | 141 | 142 | 143 | 144 | 145 | 146 | 147 | 148 | 149 | 150 | 151 | 152 | 153 | 154 | 155 | 156 | 157 | 158 | 159 | 160 | 161 | 162 | 163 | 164 | 165 | 166 | 167 | 168 | 169 | 170 | 171 | 172 | 173 | 174 | 175 |




Модели  на основе точки  разворота

 

Для  работы  таких  моделей требуются два дополнительных набора фак- тов,  идентичных фактам для обращенного во времени Медленного %К во. всем,  кроме  целевого параметра. Цель  первого набора равна  1, что обо- значает  нижнюю точку разворота (минимум), когда завтрашняя цена от- крытия ниже цен трех предыдущих и десяти последующих дней.  Если  это условие  не выполняется, то значение цели  приравнивается к 0. Целью второго  набора является 1, т.е. максимум, являющийся точкой разворота

в случае, если завтрашняя цена открытия  выше цен трех предыдущих и

десяти последующих дней. Если это условие не выполняется, то значение цели приравнивается к 0. Если считать,  что на рынке  присутствуют ус- тойчивые  модели,  то нейронная сеть должна иметь способность  усваи- вать их и предсказывать положение завтрашней цены открытия.

В отличие от набора фактов для обращенного  во времени Медленно- го %К в этих наборах факты генерируются только в тех случаях, когда зав-

трашняя цена  открытия имеет  вероятность стать точкой разворота. На- пример, если завтрашняя цена открытия выше сегодняшней цены откры- тия,  то, согласно  предыдущим  правилам,  завтрашнее  открытие  уже не может считаться точкой разворота,  что бы ни случилось в дальнейшем. Зачем заставлять сеть делать прогнозы,  когда нет никакой  неопределен- ности? Прогнозирование производится только в случаях, когда завтраш- няя  цена  открытия может  составить точку разворота, и факты генериру- ются только  для таких случаев.

Обработка вводов,  использование статистики и другие аспекты мето- дологии тестирования для моделей, основанных на точке разворота, иден- тичны  используемым для  модели  на  обращенном во времени Медлен- ном %К.  Обе модели  в принципе идентичны, различаются только  цели предсказания и, следовательно, цели для обучения нейронных сетей. Кро- ме того, ввиду отличия прогнозов различаются правила получения сигна- лов входа на их основе.

Выходы  обученных сетей представляют вероятности (от 0 до 1) при-

сутствия максимума или минимума. Два набора правил для двух моделей генерации сигналов входа  таковы: для  первой модели — если  прогноз

266                                                                                  ЧАСТЬ II   ИССЛЕДОВАНИЕ входов в РЫНОК

 

минимума выше  некоего порога,  следует покупать; для второй  модели — если прогноз максимума выше некоторого порога,  следует продавать. Для обеих моделей  порог представляет собой доверительный уровень для зак- лючения о будущем максимуме или минимуме рынка,  которое делает ней- ронная сеть перед отдачей  приказа.

 

// запись фактов в файл

for(cb = 1; cb <= nb; cb++) {

if(dt[cb] < IS_DATE) continue;            // период анализа

if(dt [cb+10] > OOS_DATE) break;    // игнорируем данные вне пределов

// выборки

if(opn[cb+l]  >= Lowest (opn, 3, cb)}

continue;            // пропускаем эти факты fprintf(fil, "%6d", ++factcount);       // номер факта PrepareNeurallnputs{var, els, cb) ;

for(k = 1; k <= 18; k++)

fprintf(fil, "%7.3f", var[k] );       // стандартные входные данные if(opn[cb+l] < Lowest {opn, 9, cb+10))

netout = 1.0; else netout =0.0; // считаем цель

fprintf(fil,  "%6.1f ",  netout); // цель if{(cb % 500) == 1)

printf("CB = %d ", cb);           // информация о прогрессе

}

 

// генерируем входные сигналы, цены лимитных приказов и стоп-приказов signal=0;

if(opn[cb+1]  < Lowest (opn, 3, cb)) { // пускаем только эти PrepareNeurallnputs(var, cls, cb) ;         // обрабатываем данные ntlset_inputv{nnet, &var[l]);    // передаем в сеть входные данные ntlfire (nnet);     // запускаем тест

netout = ntlget_output(nnet,  0);             // получаем выходные данные netout *= 100.О;     // переводим в проценты if(netout > thresh) signal = 1;     // сигнал на покупку

}

limprice = 0.5 * (hi[cb] + lo [cb]);

stpprice = cls [cb] +0.5 * signal * exitatr[cb] ;

 

Поскольку код для модели,  прогнозирующей минимумы, почти иден- тичен  коду модели  на основе  обращенного во времени Медленного %К, выше приведены только два измененных блока.  В первом  блоке обращен- ный  Медленный %К  не  используется,  а вместо  этого  рассчитывается цель — серия  нулей или единиц, указывающая на наличие ( 1) или отсут- ствие (0) минимумов. При записи фактов вместо значения Медленного %К записываются значения цели. Во втором блоке вводятся правила для срав- нения выхода нейронной сети с соответствующим порогом и генерации собственно сигналов входа в рынок. В обоих блоках включен код, препят- ствующий записи фактов  и использованию прогнозирования в случае, когда завтрашняя цена открытия не может образовать минимум согласно правилам. В коде  ниже  приведены аналогичные правила прогнозирова- ния максимумов.

 

ГЛАВА  11     НЕЙРОННЫЕ  СЕТИ            267

 

if(dt[cb+10] > OOS_DATE) break;     / / игнорируем данные вне пределов

// выборки

if(opn[cb+l]  <= Highest(opn,  3, cb))

continue;           // пропускаем эти факты fprintf{fil,  "%6d",  ++factcount);    // номер факта PrepareNeurallnputs(var, cls, cb) ;

for (k = 1; k <= 18; k++)

fprintf(fil,  "%7.3f",  var[k]);      // стандартные входные значения if{opn[cb+l]  > Highest(opn,  9, cb+10))

netout = 1.0; else netout =0.0;  // считаем цель fprintf(fil, "%6.1f ", netout);  // цель

if({cb % 500) == 1)

printf("CB = %d ",  cb);          // информация о прогрессе

}

 

// генерируем входные сигналы,  цены лимитных приказов и стоп- приказов signal=0;

if(opn[cb+l] > Highest(opn, 3, cb)) {     // запускаем только эти

PrepareNeurallnputs{var, cls, cb) ;        // обрабатываем данные ntlset_inputv(nnet, &var[l]);            // передаем в сеть входные значения ntlfire  (nnet);        // запускаем сеть

netout = ntlget_output(nnet,  0);             // получаем выходные значения netout *= 100.О; // переводим в проценты if(netout > thresh) signal = -1;   // сигнал на продажу

}

limprice = 0.5 * (hi[cb] + lo[cb]);

stpprice = cls[cb] + 0.5 * signal * exitatr[cb];

 




Страница: | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 36 | 37 | 38 | 39 | 40 | 41 | 42 | 43 | 44 | 45 | 46 | 47 | 48 | 49 | 50 | 51 | 52 | 53 | 54 | 55 | 56 | 57 | 58 | 59 | 60 | 61 | 62 | 63 | 64 | 65 | 66 | 67 | 68 | 69 | 70 | 71 | 72 | 73 | 74 | 75 | 76 | 77 | 78 | 79 | 80 | 81 | 82 | 83 | 84 | 85 | 86 | 87 | 88 | 89 | 90 | 91 | 92 | 93 | 94 | 95 | 96 | 97 | 98 | 99 | 100 | 101 | 102 | 103 | 104 | 105 | 106 | 107 | 108 | 109 | 110 | 111 | 112 | 113 | 114 | 115 | 116 | 117 | 118 | 119 | 120 | 121 | 122 | 123 | 124 | 125 | 126 | 127 | 128 | 129 | 130 | 131 | 132 | 133 | 134 | 135 | 136 | 137 | 138 | 139 | 140 | 141 | 142 | 143 | 144 | 145 | 146 | 147 | 148 | 149 | 150 | 151 | 152 | 153 | 154 | 155 | 156 | 157 | 158 | 159 | 160 | 161 | 162 | 163 | 164 | 165 | 166 | 167 | 168 | 169 | 170 | 171 | 172 | 173 | 174 | 175 |

Оцените книгу: 1 2 3 4 5

Добавление комментария:






Информацию в электронную библиотеку yourforexschool.com добавляют исключительно для ознакомления. Если вы являетесь автором книги или компанией которая имеет права распространения и вы хотите чтоб на сайте не было вашей книги, то напишите в обратную связь и мы незамедлительно удалим её.

Копирование материалов сайта разрешено только с использованием активной ссылки на yourforexschool.com Copyright © 2010