Банковский Форекс. На рынке – с 1996 года. До 2016 года обслуживание всех клиентов осуществлялось от лица банка с лицензией Банка России (АО «Нефтепромбанк»). В начале 2016 года был проведен ребрендинг и перевод обслуживания частных клиентов в международную компанию NPBFX Limited с лицензией IFSC. В банке продолжается обслуживание корпоративных клиентов.

ГлавнаяОбучениеБиблиотека трейдераИванов Д. Прогнозирование финансовых рынков с использованием искусственных нейронных сетей — 2.2. Описание текущей рыночной ситуации. Представление входных данных. 2.2.1. Перемасштабирование графика цены в единичный интервал

2.2. Описание текущей рыночной ситуации. Представление входных данных. 2.2.1. Перемасштабирование графика цены в единичный интервал

При прогнозировании валютных рынков при помощи ИНС в качестве входной информации могут выступать: ценовая динамика и ее производные (значения индикаторов, значимые уровни и т.п.) и рыночные (часто макроэкономические) показатели. В рамках данной работы ставится задача прогнозирования финансовых временных рядов, таким образом, в качестве входной информации будет использоваться ценовая динамика.

В первую очередь, необходимо отметить, что перед тем как начать тренировать ИНС, входную информацию необходимо должным образом подготовить, т.е. в качестве входов и выходов нейросети не следует выбирать сами значения котировок [37]. Каждый набор входных переменных обучающего, тестового и рабочего множеств, составляющих «образ», должен обладать свойством инвариантности. Выходные сигналы, формирующиеся на выходах скрытых и выходных нейронов и подающиеся на выходы нейронов следующих слоев, лежат в интервале их активационных функций. Таким образом, логично полагать, что и входные сигналы должны также лежать в интервале активационных функций нейронов 1-го скрытого слоя.

Рассмотрим простейший способ формирования входных образов для обучения ИНС. Основным понятием при работе с рассматриваемым здесь видом входной информации является «окно» («глубина погружения»), т.е. то количество периодов времени, которое попадает в «образ», формируемый на входе сети. При работе с часовой динамикой курсов окно размером n будет означать, что исследователя интересует динамика курса за последние n часов. Чтобы ИНС работала с «образами» такого окна, при проектировании архитектуры сети необходимо выделить n входных нейронов.

Суть метода формирования входных образов заключается в следующем. Предположим, что данные каждого из образов лежат в диапазоне [Min..Max], тогда наиболее простым способом нормирования будет

После такого преобразования каждый «образ», состоящий из n последовательных цен, нормируется так, что все значения «образа» лежат в интервале от 0 до 1. При этом истинные значения утрачиваются, и все входные записи укладываются в гиперкуб [0,1]n. (см. рис. 2.2).

Таким образом, при любом уровне цен гарантируется инвариантность преобразования входной записи. Такое перекодирование не лишено смысла, так как трейдер-человек обычно оценивает данные временного ряда в относительном выражении с помощью стандартных приемов.

Содержание Далее  

Один из лучших Форекс-брокеров – компания «RoboForex». ECN-счета с депозитом от $10. Возможность торговать акциями Amazon, Facebook, Siemens и еще более чем 12.000 активов через платформу «R Trader» с депозитом от $100. Разрешены скальпинг, пипсовка, любые советники и стратегии. Имеется бесплатный конструктор торговых стратегий.