Практика нейронных сетей. Урок 27. Проверка: можно ли прибыльно торговать на бирже нейросетью.

Чтобы смотреть урок полностью, подпишитесь на платный раздел.

В платном разделе статья и исходники находятся здесь.

На прошлом уроке я обещал что напишу о проверке, можно ли использовать предсказания нейросети для торговли с прибылью.  Была выдвинута гипотеза, что нет, потому что точность прогноза сопоставима с волатильностью. Сейчас проверим. Для этого сначала внесем небольшие изменения в процедуру формирования выборки чтобы сформировать выборку не за весь период, а только за его часть.

Для этого изменим обработчик tsmiCreateSelection_Click на форме:

и метода create_selection класса Core: ...

...

...

И что же у нас получилось? Обучим нейросеть на выборке с номерами от 200 по 500. Посмотрим, какие результаты будут на периоде обучения:

Однако, торговать мы будем явно не на периоду обучения, ибо это невозможно. Посмотрим на интервале с 501 по 800 свечей:

А вот тут убыток, как и было предсказано в прошлой статье.

Как мы можем это исправить? Повысить точность предсказания?

Вот смотрите, там где убыток, как правило, имеет место большая ошибка, значительно выше средней:

Средняя ошибка, как вы помните из прошлого урока, примерно 0.8%. Что характерно, там где прибыль, ошибка немногим меньше средней:

Если мы каким то волшебным образом повысим среднюю точность нейронной сети, насколько измениться точность в убыточных сделках, в которых точность значительно выше средней? Превратит ли это убыточную сделку в прибыльную? Полагаю, что это маловероятно. Тут надо идти другим путем. А что если попробовать предсказывать подобные "выбросы"? Грубо говоря, попытаться прогнозировать точность прогноза нейронной сети следовать ее рекомендациям только тогда, года она предсказывает точно? Допустим, нам это удалось. Предположим, что мы знаем, когда нейросеть предскажет с точностью грубее 1%. Давайте смоделируем данную ситуацию. Как мы ее смоделируем? Просто поставим в алгоритм "заплатку", и не будем засчитывать сделки, когда нейронная сеть выдала прогноз с ошибкой более 1%. Обращаю внимание, это не моделирование реальной торговли, а моделирование нашего допущения, с целью проверить, стоит ли вообще пытаться идти выбранным путем.

Итак, вставим заплатку в метод test класса Core, перед тем как добавить сделку в лог сделок:

И смотрим результат.

На периоде, на котором обучали:

Как видим, результат на лицо - показатели значительно возросли.

На другом периоде (500-800):

И вуаля, из убыточной стратегия превращается в прибыльную, способность предсказывать когда нейрость "врет" дало бы нам возможность получить прибыльную торговлю. 

Теперь осталось только научиться делать такие предсказания. Но это уже тема следующего урока. 

Используемая литература

1.       Шуравин А. П. Исследование обучаемости нейронной сети на примере предсказания числовых рядов // Научные достижения и открытия 2017: сборник статей III Международного научно-практического конкурса. Пенза: Наука и Просвещение, 2017. С. 31-36. (https://elibrary.ru/item.asp?id=30050179)

Скриншоты, помеченные знаком *, являются цитатами и иллюстрациями  программного продукта "Microsoft Visual Studio 2010 Professional", авторское право на который принадлежит корпорации Microsoft..