Выбор функционала ошибки

Если принять, что целью предсказаний финансовых временных рядов является максимизация прибыли, логично настраивать нейросеть именно на этот конечный результат. Например, при игре по описанной выше схеме для обучения нейросети можно выбрать следующую функцию ошибки обучения, усредненную по всем примерам из обучающей выборки:

.

Здесь доля капитала в игре введена в качестве дополнительного выхода сети, настраиваемого в процессе обучения. При таком подходе, первый нейрон, , с функцией активации даст вероятность возрастания или убывания курса, в то время как второй выход сети даст рекомендованную долю капитала в игре на данном шаге.

Поскольку, однако, в соответствии с предыдущим анализом, эта доля должна быть пропорциональна степени уверености предсказания, можно заменить два выхода сети - одним, положив , и ограничиться оптимизацией всего одного глобального параметра минимизирующего ошибку:

Тем самым, появляется возможность регулировать ставку в соответствии с уровнем риска, предсказываемым сетью. Игра с переменными ставками приносит большую прибыль, чем игра с фиксированными ставками. Действительно, если зафиксировать ставку, определив ее по средней предсказуемости, то скорость роста капитала будет пропорциональна , тогда как если определять оптимальную ставку на каждом шаге, то - пропорциональна .

Дата добавления: 2015-03-31