Forex: просто о сложном Анализ рынка Форекс Торговля на Forex Технический анализ Форекс Forex-инвестиции Торговые стратегии Форекс Лучшие брокеры Форекс
В данной книге рассмотрены методы построения и обучения нейронных сетей. Описаны наиболее распространенные виды сетей и их применение к таким расчетам на финансовом рынке, как расчет цен опционов, оценка индексов акций и управление международным портфелем.
 
ЭНДОГЕННЫЕ И ЭКЗОГЕННЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ
Forex

Для прогнозирования значений единственной выходной переменной — дохода по акциям через 15 минут — мы использовали 33 экзогенные переменные. Поскольку использовались данные о реальных сделках, цены в исходном файле соответствуют нерегулярно расположенным моментам времени. Поэтому мы брали усредненные значения цены за каждый 15-минутный интервал. Так как ЕОЕ открывается в 9.30 утра, а закрывается в 5 ч. вечера, каждый день торгов состоит из 30 таких интервалов. Для того чтобы уменьшить влияние периодов вялой торговли, мы исключим из дальнейшею анализа данные, относящиеся к промежутку времени с 4.45 до 5 часов. Поправок на обеденный перерыв не делалось. В случае, если в течение 15-минутного интервала никаких сделок по опционам не происходило, предполагалось, что цена акций на наличном рынке в течение такого времени останется постоянной и равной простому (невзвешенному) среднему значению, зафиксированному на предыдущем интервале.

Каждое наблюдение представляет собой совокупность четырех записей (строк в таблице) — цен апрельских 1992 г. опционов колл с четырьмя разными ценами исполнения. Целевая переменная есть средний доход по акциям Филипс, полученный в течение последующих 15 минут торгов. Поскольку цена акции {и доход по ней) не зависит от цены исполнения, целевая переменная имеет на каждом интервале одно значение для опционов всех четырех серий.

Все входные переменные можно разделить на две группы: переменные, распознающие состояние, которые часто, но не всегда, принимают дискретные значения, и описательные переменные, принимающие непрерывные значения. По переменным состояния сеть может распознавать опционы разных серий. В зависимости от значений этих переменных сеть должна по-разному "направлять" входной сигнал. Например, от того, состоялась ли некоторая сделка по опционам в 4 ч. дня в пятницу или в 11 ч. утра в среду, зависят те выводы, которые можно из этого сделать в отношении цены акций. Ситуация, когда модель ведет себя по-разному в зависимости от значений одной или нескольких переменных, — это типичный пример нелинейных взаимодействий. То же самое может относиться и к недискретным переменным. Например, сделка по опциону, до истечения срока которого остается более трех месяцев, и по опциону, до исполнения которого остается совсем немного времени, по-разному влияют на изменения цены акций в краткосрочной перспективе. Если мы смотрим на входные переменные таким образом, то мы неявно подразумеваем, что существует некоторая совокупность решающих правил, по которой логическим путем определяется текущее состояние системы, с соответствующими выводами относительно значений целевой переменной (или переменных).

Помимо переменных, распознающих состояние, среди входов имеются описательные переменные, которые могут быть связаны с целевой переменной той или иной аналоговой (непрерывной) связью: линейной, квадратичной или обратной. Понятно, что могут существовать переменные, которым присуши оба свойства, например, есть основания считать, что пока процентная ставка находится ниже определенною уровня, она не влияет на цену акции, а выше этого уровня — прямо определяет се. Следуя этим принципам, мы выбрали входные переменные модели следующим образом:

Цена исполнения (EXERP)

Цена исполнения апрельских 1992 г. опционов колл на акции Филипс введена в модель для тою. чтобы различать опционы разных серий (описанная ниже переменная ТТМ имеет то же назначение). Эта переменная позволяет узнать, является ли опцион «в деньгах» или «без денег» («in-» или «out-of-the-money») и (в совокупности с другими переменными) определить временную ценность опциона. Из шести имеющихся в обороте серий опционов мы выбрали четыре, объем сделок по которым наибольший. Соответствующие цены исполнения равны 30.00, 32.50, 35.00 и 37.50 флоринов.

Цена опциона (WAVGPOP)

В упомянутой выше модели Блэка-Шоулса (B&S) ОРМ эта переменная нелинейно зависит от пяти других входных переменных: цены акции (S), волатильности (о), процентной ставки (r), времени до исполнения и цены исполнения. Отклонение реальной цены опциона от теоретической B&S-цены (которая широко используется как эталон для определения цены опциона), может нести в себе определенную дополнительную информацию. Эта переменная играет примерно ту же роль, что и рассмотренная ниже подразумеваемая волатильностъ (IMVOLEUR). Вероятная связь злись мыслится такой: если пена опциона колл высокая, то цена акции должна расти. В качестве значений переменной брались средние значения цены апрельских 1992 г. опционов колл за очередные 15 минут. При усреднении учитывался объем каждой сделки (число проданных/купленных контрактов).

Временная ценность опциона (TIME)

Среднюю цену опциона колл (WAVGPOP) можно рассматривать как сумму его внутренней ценности и временной ценности. Последняя включает в себя элемент ожидания. TIME вычислялась отдельно для каждой цены исполнения путем вычитания внутренней ценности опциона (которая равна S - X ) из его цены с.

День недели (TRADAY)

Эта дискретная переменная используется в качестве входной потому, что иногда наблюдается «эффект дня недели», когда позиция, занятая по опциону, оказывает различное влияние на последующее поведение цены акций в зависимости от того, в какой день недели совершена сделка.

Включая день недели во входной сигнал, мы явным образом учитываем ют факт, что позиция, занятая по ОПЦИОНУ В один день недели, может сказываться на цене акций иначе, чем та же позиция, занятая в другой день. Выбор дня может быть связан с раскрытием новой информации. Например, центральные банки предпочитают делать важные шаги в те моменты, когда позиции не могут меняться. Как правило, это — выходные или непосредственно следующие за ними дни. Вследствие этого подразумеваемая волатильность (еще одна из входных переменных) бывает относительно высокой по понедельникам: в этот день рынок усваивает много новой информации. При этом, однако, рынок соответствующих акций ведет себя совсем не так, как это бывает при такой же волатильности в другие дни, — это типичный пример нелинейной связи. Использовались следующие обозначения: понедельник — 2, вторник — 3 и т.д.

Час совершения сделки (TRAHOUR)

Смысл здесь тот же, что и с переменной DAY. Так, например, в течение ночи биржа закрыта и новая информация не может влиять на цены до тех пор, пока торги не возобновятся утром следующего дня.

Далее, характер влияния других переменных зависит от времени дня. Например, при открытии торгов на фондовом рынке обычно наблюдается высокая их интенсивность, а затем, в течение утра, она спадает. После обеда объем сделок сильна возрастает, а к закрытию — резко падает. В такой ситуации переменная TRAHOUR может оказаться полезной для интерпретации данных об объеме сделок. Сделки, совершенные до 10 ч. утра, обозначаются цифрой 9, с 10 до 11 ч. — 10 и т.д.

Открытый интерес по опционам кол л и пут (OICA, OIPU)

Эта переменная выражает общее число позиций по апрельским 1992 г. опционам (отдельно по сериям), остававшихся открытыми на конец предыдущего дня торгов. К сожалению, данные о том, как меняется этот показатель в течение дня, не публикуются, но и ежедневные данные представляют определенную ценность для прогнозирования Большие значения этого показателя могут указывать на высокую ликвидность рынка опционов и на уверенность в хороших перспективах для соответствующих акций. Далее, участники рынка, располагающие внутренней информацией, предпочитают работать с опционами тех серий, по которым OI наибольший. Низкое значение OI само по себе не несет большой информации о состоянии торговли по опционам данной серии, однако эта переменная может быть полезна в комбинации с количеством сделок (TRANS) и объемом контрактов (CACONAP).

Объем сделок (CACONAP, CACONJU и CACONOC)

Эти три переменные (АР соответствует исполнению в апреле, JU — в июле, ОС — в октябре) показывают число сделок по опционам колл, заключенных в течение каждого 15-минутною интервала. Оживленная торговля, скажем, октябрьскими контрактами может привести к тому, что так называемые споттеры рынка опционов станут совершать сделки ил наличном рынке, влияя тем самым на будущий доход но акциям.

Доход по акциям (RETLAG)

Средний доход по акциям за предыдущий 15-минутный отрезок времени является исходной точкой для прогнозирования будущего дохода по акциям. Если доход по акциям (и, следовательно, их пена) обладают какой-либо ценностью для прогноза будущего дохода (цены), эффективность рынка будет неполной. Таким образом, выбор RETLAG в качестве переменной - это один из наиболее спорных моментов. Для каждого временного интервала мы вычислили невзвешенное среднее доходов по веем зарегистрированным акциям.

Разница между ценами предложения и спроса (ASBI)

Появление этой переменной может быть оправдано таким соображением: изменение величины бид-аск спрэда может указывать на изменение цены акций, так как наиболее информированные спекулянты обычно сначала совершают сделки с опционами. Когда участники рынка видят, что на нем действуют более информированные лица, они увеличивают бид-аск спрэд. Тем самым его изменение может 6ыть предшественником роста курса акций. На рынке одновременно существует множество бид-аск спрэдов, и трудно определить, который из них наиболее подходит ддя нашей цели. Мы для каждого временного отрезка и для каждой цены исполнения подсчитывали невзвешенное среднее но всем котировкам.

Время до исполнения (ТТМ)

ТТМ обозначает число дней, остающееся до исполнения апрельских 1992 г. опционов (которое должно произойти в четверг 16 апреля). Эта переменная была включена, поскольку она является важной входной переменной в основной формуле модели Блэка-Шоулса (гам она обозначена через т). Следуя Бодде, мы просто подсчитывали число остающихся дней, включая выходные и праздники (календарный подход).

Подразумеваемая волатильность (IMVOLEUR)

Эта переменная обозначает волатильность из формулы Блэка-Шоулса. Волатильность является наиболее важной экзогенной переменной этой модели, поскольку саму опционную торговлю, несколько упрощая, можно рассматривать как торговлю волатильностью. Считая, что B&S-модель ОРМ верна, мы можем с ее помощью определить подразумеваемую волатильность апрельских 1992 г. опционов колл всех четырех серий. Мы использовали здесь метод аппроксимации, известный как метод Ньютона-Рафсона в варианте Бенинья. Цена с опциона колл есть функция величин X (цены исполнения), S (цены соответствующей акции), r (процентной станки), o (волатильности) и t (времени до исполнения):

Здесь N(*) — функция стандартного нормального распределения,

Если и в самом деле рынок акций следует за рынком опционов, изменение волатильности опционов предсказывает будущую волатильность на рынке акций. Переменная IMVOMADI обозначает разность между подразумеваемой волатильностью и ее однодневным скользящим средним (МА) значением. Она была добавлена для того, чтобы увеличить объем исторической информации, и для того, чтобы в более явном виде сигнализировать сети о любых внезапных увеличениях или падениях подразумеваемой волатильности.

Историческая волатильность цены акций Филипс (HISVOLA)

Эта переменная, как и RETLAG, неявно проверяет свойство эффективности рынка в слабой форме. Переменная вычислялась для каждого 15-мннутного интервала с помощью «движущеюся окна» и 15 предшествующих дней торгов. Таким образом, историческая волатильность оценивалась каждый раз по 435 наблюдениям (15 дней к 29 интервалов) невзвешенной средней цены акций.

Содержание Далее

Из-за того, что окно движущееся, первое наблюдение в обучающем множестве приходится на вторник 11 февраля 1992 г., а не на 20 января. Alpari
Forex: просто о сложном
Брокер Альфа-Форекс
Литература по биржевой торговле:

Бестенс Д. и др. Нейронные сети и финансовые рынки

Ван Тарп и др. Биржевые стратегии игры без риска

Грант К. Управление рисками в трейдинге

Пайпер Д. Дорога к трейдингу

Резго Г.Я., Кетова И.А. Биржевое дело

Рэдхэд К., Хьюс С. Управление финансовыми рисками

Сафонов В. Трейдинг. Дополнительное измерение принятия решений

Торговая система Woodies CCI

Тощаков И. Forex: игра на деньги. Стратегии победы

Хатсон Дж. Метод Вайкоффа

Черепков А. Теория длинных волн Н.Д. Кондратьева

Master Forex