Квантовые Финансы

Вычисление Портфелей и Прогнозирование Цен

Калькулятор на базе нейросети Прима


Содержание



1. Что умеет Калькулятор на базе нейросети Прима

Прогнозирование рыночных цен производится с помощью быстрой нейросети рекуррентного типа. Для вычисления вам надо вставить в окно Калькулятора не менее 150 фреймов котировок любого выбранного вами рыночного инструмента в формате CSV МетаТрейдер-4.

Последние 150 введенных фреймов разделяются на два множества: обучающее и тестовое. На обучающем множестве нейросеть обучается прогнозировать направление движения цены для фреймов с 21-го по 125-й. А на тестовом множестве происходит проверка того, как нейросеть научилась прогнозировать направление движения цены на последних 25 фреймах (с 126-го по 150-й).

Нейросеть делает два тестирования:

  • Тест обученности на введенных данных.
  • Тест случайности введенных данных.

Результат прогноза нейросети сравнивается с результатами прогноза наивными методами прогнозирования.

Дополнительно оценивается средняя внутрифреймовая волатильность.

И дополнительно оценивается, где должны быть уровни TakeProfit и StopLoss.

2. Инструкция по использованию нейросети Прима

Подробную Инструкцию смотрите в Закрытой Зоне сайта под окном ввода данных. Также можете посмотреть видео инструкцию.

3. Результаты

Будут выданы следующие результаты:

  1. Что произойдет с ценой на следующем 151-м фрейме, которого еще нет. То есть выдается прогноз о том, вырастит или упадет цена закрытия будущего фрейма по сравнению с ценой закрытия последнего фрейма.
  2. Какова вероятность того, что данный прогноз исполнится. (См. метрика PCDP.) Оценка вероятности делается по результатам прогнозов обученной нейросети на последних 25 фреймах, введенных вами. Подсчитывается, сколько раз был верным прогноз направления цены на последних 25-и фреймах, и результат делится на общее количество прогнозов, то есть на 25. Чем это число больше, тем лучше. Дополнительно показывается оценка вероятности правильного прогноза направления цены по результатам предыдуших 103 прогнозов на фреймах, предшествующих последним 25-и фреймов.
  3. Тест на случайность поведения введенных данных. Тесты проводятся на базе вычисления трех коэффициентов: Эти коэффициенты показывает надежность результатов нейросети. Если вы ввели очень зашумленные данные, которые невозможно прогнозировать, то даже, если данные из предыдущего пункта 2 показывают хорошую обученность нейросети и хорошую вероятность прогноза, то это будет чистая случайность и не более. В этом случае доверять результатам обучения нейросети нельзя. Наоборот, если введенные данные очень неслучайные, тогда результат прогнозирования нейросети очень надежный и заслуживает доверия.
  4. Сравнение с наивными методами прогнозирования. Из трех наивных методов прогнозирования для сравнения с результатом нейросети выбирается такой метод, который дает самый лучший результат прогнозирования на последних 25 введенных фреймов. На этом тестовом множестве сравниваются вероятности верных прогнозов нейросети и лучшего из наивных методов. Затем лучшим из наивных методов делается прогноз на будущий 151-й фрейм и этот прогноз сравнивается с аналогичным прогнозом в будущее от нейросети.
  5. Прибыль при пофреймовом удержании позиции. (См. метрика PFP.) Это такая прибыль, которая получилась бы на последних 25 введенных фреймах, если бы позиция открывалась бы точно в начале фрейма по цене открытия, а закрывалась бы точно в конце фрейма по цене закрытия. Делается сравнение пофреймовой прибыли, которая получилась бы при использовании прогнозов нейросети и при использовании наилучшего из наивных методов прогнозирования. Этот параметр показывает качество прогнозирования. Прогнозы могут ошибаться, но более качественным методом прогнозирования считается такой, ошибки у которого, в основном, сосредоточены на коротких японских свечах, а не на длинных.
  6. Прогноз волатильности. Волатильность прогнозируется по данным всех 150 введенных фреймов и отдельно по данным последних 25 введенных фреймов. Отдельно делается прогноз по всем рассматриваемым фреймам и отдельно делается прогноз волатильности по 3 видам японских свечей:
    • Растущая свеча.
    • Свеча с равными ценами открытия и закрытия.
    • Падающая свеча.
    Во всех этих случаях отдельно рассматриваются прогнозы волатильности вверх и волатильности вниз.
  7. Прогноз наилучших уровней TakeProfit и StopLoss. По уровню TakeProfit даются два варианта:
    • Рискованный вариант. Сильно рискуем, но хорошо зарабатываем.
    • Надежный вариант. Сильно не рискуем, но мало зарабатываем.

4. Новое поколение прогнозирующих нейросетей

В 2021 году на этом сайте была запущена новая нейросеть "Прогнозирующая Машина". Это нейросеть нового поколения, которая лучше адаптируется к статистическим свойствам прогнозируемого рынка. На базе этой нейросети на данном сайте работает онлайновый калькулятор "Прогнозирующая Машина".

В связи с этим, сейчас на данном сайте из всех прогнозирующих нейросетей поддерживается и развивается только нейросеть "Прогнозирующая Машина". Онлайновый калькулятор на базе нейросети "Прима" сейчас уже не поддерживается и не развивается. Но доступ к нему всё еще сохранен по просьбе наших пользователей. Получив доступ к "Прогнозирующей Машине", вы одновременно будете иметь еще и доступ к "Приме".

5. Что вам надо сделать прямо сейчас

Вам надо получить ваш индивидуальный pin-код и зайти в закрытую зону для трейдеров (зона сайта с нейросетями).

Сейчас профессиональная услуга вычисления будущих цен с помощью нейросети уже доступна всем трейдерам, в том числе и начинающим. Чем быстрее вы начнете применять нейронные сети для прогнозирования цен, тем больше у вас будет прибыльных сделок и меньше убыточных.



Автор:



Скачать книгу
"Диверсификация инвестиционного портфеля.
Теория
Марковица-Шарпа"