WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     || 2 |
ТОРА-Центр. Статьи экспертов и сотрудников фирмы ТОРА-Центр. Стр. 1 из 3 НЕЙРОННЫЕ СЕТИ В РОССИИ : ЗА ПОЛЧАСА ДО ВЕСНЫ Андрей Масалович Со дня публикации статьи "Нейронные сети-оружие финансиста" (PC Week RE, N 1, 1995) прошло всего два меся любопытных событий, произошедших за это время, заставляет вновь вернуться к теме нейронных сетей - семейс аналитических систем, новых для российского рынка.

Напомним, что речь идет о весьма популярных на Западе программах прогнозирования и распознавания образов математическом аппарате теории нейронных сетей. Благодаря своей уникальной способности обучаться на прим потоке зашумленной и противоречивой информации приметы ранее встреченных образов и ситуаций, нейронные почете у финансистов и военных, медиков и политиков - у всех, кому по роду деятельности приходится заниматьс прогнозированием и анализом сложных ситуаций.

Однако это мощное оружие, столь распространенное "у них", до последнего времени было совершенно неизвест том, что нейронные сети и нейрокомпьютеры, с начала восьмидесятых годов успешно применяемые для распозн ракет, обнаружения подводных лодок и управления "интеллектуальными прицелами", вполне естественно вписал стратегических технологий, запрещенных к экспорту в страны Восточного блока. И барьеры экспортных ограниче которые без труда просочилось несколько сотен компьютеров VAX, оказались - увы - практически непрозрачными нейрокомпьютеров. Поэтому даже после падения Берлинской стены, когда в страны СНГ буквально хлынул поток товаров, распространение нейросетевых изделий шло предельно медленно - слишком новым был инструмент, сл "барьер вхождения".

Ситуация чудесным образом изменилась весной 1995 года. Нейросетевые пакеты стали "пробовать на зуб" банки компании, оптовые торговцы и чековые фонды, программисты и медики и многие, многие другие. Как говорится, " Разумеется, надо сделать скидку на то, что многие приобрели нейропакеты просто на пробу, а иные и вовсе - "чт концов, две тысячи долларов для банка не деньги). Однако уже существуют - и множатся - примеры эффективно нейронных сетей в самых разных областях. Цель данной статьи - познакомить читателя с первыми шагами нейро просторам российского рынка.

Нейронные сети в финансовых прогнозах Сфера финансовых приложений нейронных сетей практически безгранична. Любая задача, связанная с манипул финансовыми инструментами - будь то валюта или ценные бумаги - сопряжена с риском и требует тщательного р прогнозирования. Как изменятся завтра котировки основных валют Вернет ли кредит внешне благополучная фи подобрать прибыльный и вместе с тем надежный "портфель инвестора" Эти и сотни других вопросов приходитс решать аналитическим отделам финансовых (да и не только финансовых) компаний, привлекая все виды аналит инструментов. Не случайно четвертую часть рынка нейросетевых продуктов (напомним, что объем мирового рын ежегодно прирастает на 40% и в 1994 году преодолел рубеж 600 млн. долларов) составляют финансовые прилож И свой путь на рынок России нейронные сети начали именно с финансовой сферы. Из полусотни нейросетевых п пакетов, проданных за последний квартал в России, подавляющее большинство (около сорока) были приобретен применений, причем двадцать - банками. А после того, как на нейронные сети обратили свой благосклонный взор Инкомбанк, Автобанк и ЭлексБанк, процесс их дальнейшего распространения, похоже, перешел в режим самоген (оказывается, аргументы типа "хочу ножик как у Сережки" в ходу не только у детишек). Многие фирмы берут нейр только для решения конкретных задач, но и просто чтоб не отстать от конкурентов в освоении нового оружия.

В чем "изюминка" нейронных сетей, делающая их столь привлекательными для всевозможных задач прогнозиров распознавания Не вдаваясь в детали, можно сказать, что в настоящее время известны четыре принципиально решению задач анализа.

Во-первых, вы можете использовать классические методы анализа (например, корреляционные) - если данные в их объем относительно невелик. Во-вторых, можно построить экспертную систему, используя правила типа "если можно воспользоваться методами модной сейчас нечеткой логики, оперируя качественными характеристиками ти "надежный", "немного" и т.п. И, наконец, в-четвертых, когда объем входных данных огромен, об их взаимосвязях малейшего представления, к тому же часть информации искажена, а часть утеряна - в этих случаях на помощь п сети. Ваша задача лишь перечислить факторы, существенным образом влияющие на прогнозируемую величину, достаточное число примеров, описывающих поведение этих величин в прошлом. Нейронная сеть сама "настроит совокупность примеров, сведя к минимуму суммарную ошибку прогнозирования. Более того, анализ настроенной находить скрытые зависимости между входными и выходными данными, зачастую остающиеся "за кадром" тради Предполагая, что характер взаимосвязи между заданными параметрами еще некоторое время существенно не и можете использовать настроенную и обученную сеть для краткосрочного (а иногда и долгосрочного) прогнозиров "Ну-у-у, для нас-то это точно не подойдет...",- разочарованно протянет читатель, уже было заинтригованный холо "абсолютного оружия". Финансовый рынок у нас определяется исключительно курсом рубля, а рубль непредсказу загадочный парламент, своеобразные налоги, грандиозные финансовые пирамиды, простая до слез реклама - и что делает бизнес "по-российски" похожим на американские горки. Это все истинная правда, но позвольте внести http://ebook/library/ns/nn_fin.htm 17.06.ТОРА-Центр. Статьи экспертов и сотрудников фирмы ТОРА-Центр. Стр. 2 из уточнения.

Во-первых, рубль как и всякая другая валюта (включая всевозможные купоны, левы и тугрики) вполне прогнозиру компьютеры помощнее да дюжина профессионалов. Игра на мировом валютном рынке давно превратилась в вой суперкомпьютеров. Истории, подобные легенде о Соросе, дерзкой игрой заработавшем за день миллиард, посте прошлое. И когда вы читаете в Financial Times, что йена уронила доллар еще на два пункта - это значит лишь, что суперкомпьютер какого-нибудь "Сакура-банка" переиграл своего конкурента из Chase Manhattan (или наоборот).

Во-вторых, не такие уж мы исключительные. В истории все уже было - и локальные конфликты, и смуты междуца скандалы вокруг дутых корпораций. Сценарии их развития и влияние на финансовый рынок хорошо изучены. Кро годы выработана целая система макроэкономических индикаторов, типа индекса Доу-Джонса или S&P 500, своео "барометров" текущего состояния рынка. Многие из этих параметров исправно фиксируются с 1901 года, а базы д последних месяцев сами являются предметом бойкой торговли. Вы можете возразить, что для России таких пока заведено. Поверьте, они появятся в самом ближайшем будущем. Раньше, чем вы получите очередные дивиденд ваучера.

Наконец, в-третьих (и это главное), состояние финансового рынка определяется не одним - пусть доминирующим целой совокупностью процессов разной природы, обладающих различной инерционностью. К примеру, курс долл за один час (что уже и проделывал), однако ожидания брокеров, отражаемые в котировках фьючерсов на следую меняться гораздо медленнее. И если вы владеете инструментом для оценки скорости этого процесса (каким явля сети) и имеете хорошие нервы, у вас будет достаточно времени, чтобы успеть подготовиться и грамотно сыграть что для вас важнее - предсказывать "черные вторники" или получать стабильную прибыль Давайте рассмотрим использование нейронной сети в финансовом прогнозировании на конкретном примере - пр валютных фьючерсов. Фирма, уже успешно применявшая нейросетевой пакет Brain Maker Pro для своих внутрен 1995 года решила попробовать его для прогнозирования котировок фьючерсов на МТБ. В качестве объекта прогн выходного параметра нейронной сети - была выбрана котировка фьючерсного контракта на $1000 с июньской дат Входными параметрами для обучения сети являлись изменения курсов фьючерсов на май, июнь и июль за после биржевых дня (при этом динамика последнего дня учитывалась как отдельный параметр, вычисляемый по специ курс доллара к рублю за четыре дня. Обучающие данные включали сорок последних биржевых дней (два месяца половиной тысяч шагов обучающего алгоритма (что заняло примерно 3 минуты счета) нейронная сеть стала впол реагировать на весь набор предъявляемых примеров - т.е. обучилась.

После этого сеть использовали в течение десяти дней для предсказания сегодняшнего курса фьючерсов на июнь тот момент, когда становился известен текущий курс доллара и последняя котировка майского фьючерса. Как пра июньским фьючерсам оставалось около часа. Результат оказался неожиданно точен - сеть ни разу не ошиблась тенденций изменения (падение или рост) и в девяти случаях из десяти отклонение реального курса от прогнозиру более 10 рублей. (Приводимые данные реальны и доступны для проверки).

Разумеется, подобную методику можно использовать и для игры на ГКО и для валютного дилинга и для многих д Однако данный пример достаточно характерен, поскольку показывает некоторые любопытные правила работы с сетями. Во-первых, как показывает опыт, нейронные сети, при всей внешней простоте их пользовательского инте инструмент тонкий и начинают слушаться своих владельцев лишь спустя 2-3 недели интенсивного освоения и "пр вторых, не оправдывает себя погоня за дешевизной при выборе инструментальных средств. Можно, конечно раб "студенческой" версией нейропакета ценой в три сотни долларов, однако для настройки на новую задачу необход профессиональный пакет типа BrainMaker Pro, OWL или им подобные. В-третьих, аналитические средства нейро новые возможности для исследования параметров задачи, поскольку настроенная сеть аккумулирует в себе скры закономерности предметной области. Например, в рассмотренном примере с фьючерсами нейропакет был также анализа влияния сегодняшнего колебания курса доллара на котировки фьючерсов с отложенным сроком исполне весьма необычная закономерность : на отметке +30 рублей за торги наступает своего рода "насыщение" ожидани дальнейший рост курса уже не сказывается на котировках фьючерсов (в принципе, это можно объяснить, однако зависимость традиционными аналитическими методами весьма проблематично).

А как же быть с ответственностью за принятие решений - ведь цена ошибки в финансовых операциях запредельн Советуем (вслед за американцами) применять следующую методику : если нейропакет показывает приближение а ваш брокер наоборот, уверен, что все пойдет гладко - доверьтесь брокеру. В случае его ошибки вы не проиграе вероятно, достаточно опытен и вместе с ним ошибется большинство конкурентов) - ваш нейропакет, правильно п финансовый крах, подскажет и выигрышную стратегию игры. В случае ошибки пакета вы также не проиграете - то отметите про себя, что нельзя бездумно доверяться компьютеру. А кроме того, есть масса задач, где цена разово высока и есть время для корректировки. Так, специалисты Инкомбанка всерьез подумывают об использовании не выбора наиболее оптимальных мест для открытия новых филиалов. С методологической точки зрения такой под - сеть безусловно облегчит выбор среди хороших вариантов, а заведомо плохие в состоянии отбросить сам экспе Если же сформулировать одной фразой место нейронных сетей в арсенале ваших финансовых инструментов, мо это - подсказчик для опытного аналитика. Нейронная сеть не поможет неудачнику, однако игру хорошего брокера блестящей Нейронные сети на товарном рынке http://ebook/library/ns/nn_fin.htm 17.06.ТОРА-Центр. Статьи экспертов и сотрудников фирмы ТОРА-Центр. Стр. 3 из Возможно ли применение столь сложных продуктов как нейропакеты в торговле, где наука сводится к формуле "к продал за два" Западный опыт показывает - не только возможно, но и весьма прибыльно. Представьте себе, чт недвижимостью и вам надо правильно оценить новую квартиру. Пятьсот долларов вверх - и непроданная квартир вашей фирме мертвым грузом. Пятьсот долларов вниз - и квартира "уйдет" в первый же день, оставив вас мучить неужели опять продешевил Для нейронной сети решение такой задачи - пара пустяков. Подбор входных парам прост - это стандартный набор вопросов, которые вы задаете при выборе квартиры - район, этаж, площадь кухни обучения - сколько угодно. Вероятность ошибки достаточно мала, поскольку заведомый сбой сети вы увидите сра интересное, это справедливо не только для западного рынка, но и для нашего, родного. Все больше и больше фи задумываться над ценовой стратегией, ища "золотую середину" между высокой прибылью и большим оборотом.

программистов (из чисто спортивного интереса) настроила нейронную сеть на оценку подержанных автомобилей абсолютно безнадежное дело - одну и ту же иномарку можно выставить за 20 тыс. долларов, а можно и за 35. Де поначалу сеть "пошла в разнос". Однако довольно быстро аналитический блок нейропакета показал, что существ "островки стабильности" в этом царстве произвола. Ими оказались практически все модели ВАЗ. Цену на любую независимо от возраста и пробега пакет предсказывал с точностью до 100 долларов. Этот пример показывает, чт может помочь и там, где задача в целом не поддается решению. Пакет позволит выделить те параметры, управл добиваться лучших результатов (и, соответственно, увеличивать прибыль).

Первыми освоили нейронные сети аналитики фирмы "ОГО", известной как крупный поставщик зерновых культур.

торговые операции с десятками видов зерновых в тридцати странах. В задачи аналитического отдела входят не т долгосрочные прогнозы урожая зерновых и потребности в них в отдельных регионах, но также ежедневный расче культурам. При этом цена каждого вида товара, предлагаемая для завтрашних торгов, должна быть такой, чтобы покупке и продаже были примерно равны. Ошибка в два-три цента может привести к дисбалансу спроса и предло многотысячным убыткам. А учитывать приходится не только текущую ситуацию на бирже зерна, но и завтрашние Понятно, почему аналитики крупных фирм зачастую демонстрируют больший профессионализм, чем штатные ко структур власти. Надо сказать, что аналитические отделы крупных торговых фирм идеально подходят для внедре пакетов. Жесткая конкуренция, насыщенный рынок, высокая цена ошибки, необходимость постоянной корректиро отличная "питательная среда" для нейросетевых пакетов.

Pages:     || 2 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.