Связь предсказуемости с нормой прибыли

Измерение качества предсказаний

Хотя предсказание финансовых рядов и сводится к задаче аппроксимации многомерной функции, оно имеет свои особенности как при формировании входов, так и при выборе выходов нейросети. Первый аспект, касающийся входов, мы уже обсудили. Теперь коснемся особенностей выбора выходных переменных. Но прежде ответим на главный вопрос: как измерить качество финансовых предсказаний. Это поможет определить наилучшую стратегию обучения нейросети.

Особенностью предсказния финансовых временных рядов является стремление к получению максимальной прибыли, а не минимизации среднеквадратичного отклонения, как это принято в случае аппроксимации функций.

В простейшем случае ежедневной торговли прибыль зависит от верно угаданого знака изменения котировки. Поэтому нейросеть нужно ориентировать именно на точность угадывания знака, а не самого значения. Найдем как связана норма прибыли с точностью определения знака в простейшей постановке ежедневного вхождения в рынок (Рисунок 9).

Рисунок 9. Ежедневное вхождение в рынок

Обозначим на момент : полный капитал игрока , относительное изменение котировки , а в качестве выхода сети возьмем степень ее уверенности в знаке этого изменения . Такая сеть с выходной нелинейностью вида обучается предсказывать знак изменения и выдает прогноз знака с амплитудой пропорциональной его вероятности. Тогда возрастание капитала на шаге запишется в виде:

где - доля капитала, "в игре". Выигрыш за все время игры:

нам и предстоит максимизировать, выбрав оптимальный размер ставок . Пусть в среднем игрок угадывает долю знаков и, соответственно, ошибается с вероятностью . Тогда логарифм нормы прибыли,

,

а следовательно и сама прибыль, будет максимальным при значении и составит в среднем:

.

Здесь мы ввели коэффициент . Например, для Гауссова распределения . Степень предсказуемости знака напрямую связана с кросс-энтропией, которую можно оценить a priory методом box-counting. Для бинарного выхода (см. Рисунок 10):

Рисунок 10. Доля правильно угаданных направлений изменений ряда как функция кросс-энтропии знака выхода при известных входах

В итоге получаем следующую оценку нормы прибыли при заданной величине предсказуемости знака , выраженной в битах:

.

То есть, для ряда с предсказуемостью в принципе возможно удвоить капитал за вхождений в рынок. Так, например, измеренная выше предсказуемость временного ряда S&P500, равная (см. Рисунок 8) предполагает удвоение капитала в среднем за вхождений в рынок. Таким образом, даже небольшая предсказуемость знака изменения котировок способна обеспечить весьма заметную норму прибыли.

Подчеркнем, что оптимальная норма прибыли требует достаточно аккуратной игры, когда при каждом вхождении в рынок игрок рискует строго определенной долей капитала:

,

где - типичная при данной волатильности рынка величина выигрыша или проигрыша.[7] Как меньшие, так и большие значения ставок уменьшают прибыль. Причем, чересчур рискованная игра может привести к проигрышу при любой предсказательной способности. Этот факт иллюстрирует Рисунок 11.

Рисунок 11. Зависимость средней нормы прибыли от выбора доли капитала "на кону"

Поэтому приведенные выше оценки дают представление лишь о верхнем пределе нормы прибыли.[8] Более тщательный анализ с учетом влияния флуктуаций, выходит за рамки нашего изложения. Качественно понятно, однако, что выбор оптимального размера контрактов требует оценки точности предсказаний на каждом шаге.

Дата добавления: 2015-03-31