<<
>>

РЕЗУЛЬТАТЫ ТЕСТИРОВАНИЯ НЕЙРОННОГО ВЫХОДА

Результаты базовой системы

В табл. 15-1 приведены результаты работы МССВ. Порог был установлен достаточно высоко, чтобы сеть не генерировала никаких выходов. Эта таблица идентична табл.

14-1 при оптимальных значениях фиксированной защитной остановки и целевой прибыли. В таблице: ВЫБ — часть образца данных (В — в пределах, ВНЕ — вне пределов выборки); ПРИБДЛ— общая прибыль длинных сделок, в тысячах долларов; ПРИБКР — общая прибыль коротких сделок, в тысячах долларов; Ф.ПРИБ — фактор прибыли; ДОХ % — прибыль в процентах годовых; Р/ПРИБ — годовое соотношение риска/прибыли; ВЕР — ассоциированная вероятность статистической достоверности; СДЕЛ — число сделок на всех рынках в составе портфеля; ПРИБ% — процент прибыльных сделок; $СДЕЛ — средняя прибыль/убыток со сделки; ДНИ — средняя длительность сделки в днях.

Между эффективностью системы в пределах и вне пределов выборки существует очевидная взаимосвязь. Средняя сделка принесла убыток $1581 в пределах и $1580 вне пределов выборки; процент прибыльных сделок на обеих выборках составил 39%. Соотношения риск/прибыль составили —1,46 в пределах и —1,45 вне пределов выборки.

Результаты торговли портфелем с нейронным выходом

Табл. 15-2 представляет собой стандартную таблицу результатов оптимизации. В ней приведены результаты торговли портфелем финансовых инструментов для всех значений порога, а также результаты решения, которое было оптимальным в пределах выборки, полученные на данных вне выборки.

366

ЧАСТЬ III ИССЛЕДОВАНИЕ выходов

В пределах выборки было получено улучшение общих результатов за счет применения дополнительного нейронного выхода. Средняя прибыль в сделке достаточно медленно изменялась при изменениях значения порога. Наилучшее значение порога составило 54, средняя сделка при этом приносила убыток в $832. Процент прибыльных сделок составил 41%, годовое соотношение риска/прибыли —0,87.

Таким образом, внедрение нейронного выхода значительно повысило эффективность торговли по сравнению с результатами, приведенными в табл. 15-1. Вне пределов выборки, впрочем, улучшения не наблюдалось: эффективность не особо отличалась от работы базовой МССВ. Когда исследовалась работа нейронных сетей для генерации входов, эффективность при переходе на данные вне пределов выборки падала весьма резко — видимо, нечто подобное произошло и в этом тесте, где в качестве элемента стратегии выходов использовалась та же нейронная сеть.

Результаты тестирования нейронных выходов на различных рынках

В табл. 15-3 приводятся результаты торговли с использованием оптимальной МССВ и дополнительного нейронного сигнала выхода на различных рынках. Было использовано оптимальное значение порога (54) согласно табл. 15-2.

Значительная прибыль как в пределах, так и вне пределов выборки была получена только на рынке живых свиней. Ряд рынков (например, немецкая марка и иена) показали значительную прибыль в пределах выборки, но были убыточны вне ее пределов. В длинных позициях рынки NYFE и неэтилированного бензина были прибыльны как в пределах, так и вне пределов выборки — это можно объяснить и статистическим артефактом, поскольку в пределах выборки в длинных позициях многие рынки приносили прибыль.

Таблица 15—1. Эффективность базовой МССВ, предназначенной для

использования в сочетании с нейронной сетью, прогнозирующей сигналы выхода ВЫБ ПРИБДЛ ПРИБКР Ф.ПРИБ дох% Р/ПРИБ ВЕР СДЕЛ ПРИБ% $СДЕЛ ДНИ В -1976 -4073 0.83 -10.3 -1.46 1.0000 3826 39 -1581 8 ВНЕ -974 -1632 0.84 -21.6 -1.45 0.9985 1649 39 -1580 8 ГЛАВА 15 СОЧЕТАНИЕ выходов с ИСКУССТВЕННЫМ ИНТЕЛЛЕКТОМ

367

Таблица 15—2. Эффективность торговли портфелем при сочетании МССВ и нейронного сигнала выхода для различных значений параметра порога ВЫБ П1ЛЧИ 1ТРИБДЯ Ф.ПРКЕ дох* р.-приь ИР ОДЕЛ ПРИГ,'-, зсдел дни В 50 -1W1 ?418J 073 10 3 2.22 1.0000 4282 37 -1416 3 в 52 -001 -3130 СИ -10.4 -1.12 09999 4030 40 -1000 5 и 64 -4» -2SM 0.19 -19.D -0.47 0 8W4 иа« 4t -432 « н И -463 3073 ose 1 О.Э -091 0 9*77 3916 41 -907 7 и ее ?авд -3040 0.69 -10.3 -0 91 0.9978 3666 41 -936 7 В во -654 -3131 0 66 -10.4 -ОМ 0.9969 3864 41 -1031 7 I! 62 -1284 -337В 0.97 -10.3 -1.14 овма ЭА54 40 -1212 В 04 -1513 ММ 0.66 -10.4 -1.21 0.9998 3*47 40 -1299 7 н во -1729 ? 3*05 0.65 ? 10.4 -1.30 10000 3837 40 -1405 7 н 64 -101*1 -зввг 0.64 -10.3 -1.40 1.0000 3432 19 -1513 6 н то -1BSB1 -39SS 0.64 -10.3 -1.42 1.0000 3830 ЗВ • 1544 8 В 72 -1869 1994 0.64 -10.1 -1.44 1.0000 38» 3» 1558 6 в 74 -ТВ? в -4010 0.94 -10.3 -1.44 Loom 3626 39 ? 1563 8 те ? 1976 -3066 0.64 -10.3 -1 44 1 0000 3827 39 -1557 a в 76 -1&7& -4011 064 -10.3 -1.44 1 оооо 3627 39 -156< 6 в во -1&7& -40+7 0.63 -10.3 -1.45 1.0000 3426 39 -1574 6 1 ВНЕ 54 -1291 -1432 081 -22.3 -168 2 К97 1710 39 -1502 в

<< | >>
Источник: Джеффри Оуэн Кац, Донна Л. МакКормик . Энциклопедия торговых стратегий / Пер, с англ. — М.: Альпина Паблишер. — 400 с. . 2002

Еще по теме РЕЗУЛЬТАТЫ ТЕСТИРОВАНИЯ НЕЙРОННОГО ВЫХОДА:

  1. МЕТОДОЛОГИЯ ТЕСТИРОВАНИЯ НЕЙРОННОГО КОМПОНЕНТА СТРАТЕГИИ ВЫХОДОВ
  2. ТЕСТИРОВАНИЕ СТРАТЕГИЙ ВЫХОДА
  3. МЕТОДОЛОГИЯ ТЕСТИРОВАНИЯ ГЕНЕТИЧЕСКОГО КОМПОНЕНТА ВЫХОДОВ
  4. СТАНДАРТНЫЕ ВХОДЫ ДЛЯ ТЕСТИРОВАНИЯ ВЫХОДОВ
  5. РЕЗУЛЬТАТЫ ТЕСТИРОВАНИЯ
  6. 7.3.3. Результаты тестирования модели
  7. РЕЗУЛЬТАТЫ ТЕСТИРОВАНИЯ
  8. РЕЗУЛЬТАТЫ ТЕСТИРОВАНИЯ СОЛНЕЧНЫХ МОДЕЛЕЙ
  9. Тестирование, реализация программы и анализ результатов стимулирования сбыта
  10. СРАВНЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ НАИЛУЧШЕЙ СТРАТЕГИИ ВЫХОДА НА РАЗЛИЧНЫХ РЫНКАХ
  11. ГЛАВА 11 Нейронные сети
  12. НЕЙРОННЫЕ СЕТИ В ТОРГОВЛЕ
  13. ЧТО ТАКОЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ?
  14. ВИДЫ ВЫХОДОВ, ИСПОЛЬЗУЕМЫХ В СТРАТЕГИИ ВЫХОДА
  15. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
  16. ВХОДЫ НА ОСНОВЕ НЕЙРОННОЙ СЕТИ
  17. Применение технологии нейронной сети в маркетинге
  18. Тестирование модели