Отчеn COT и его применение в трейдинге

Рейтинг самых лучших платформ с бинарными опционами за 2020 год:
  • БИНАРИУМ
    БИНАРИУМ

    1 место, лидер рынка на протяжении 4х лет! Бесплатное обучение для новичков. Заберите свой бонус за регистрацию:

Отчеты Cot: анализ, индикатор и применение в Форекс

Открой содержание статьи

Начинающие трейдеры обычно торгуют на Форекс только по сигналам технического, и иногда фундаментального анализа. Однако в трейдинге существует еще один большой подраздел, который поможет правильно анализировать движение рынка и торговать уже на более высоком уровне. Это анализ позиций крупных игроков и инвестиционных фондов, которые обычно и задают общее направление движения рынка. В этом помогут отчеты Cot (Commitment of traders report). Рассмотрим подробнее анализ этих отчетов, а также разберемся в том, как они могут помочь в торговле на валютном рынке Форекс.

p, blockquote 1,0,0,0,0 —>

Что такое отчеты Cot?

Cot (Commitment of traders) – это отчеты трейдеров о количестве открытых длинных и коротких позиций на фьючерсном рынке. Данные отчеты выходят каждую неделю и находятся в открытом доступе. Это значит, что трейдер любой страны мира может когда угодно посмотреть эти данные и узнать, сколько и каких позиций было открыто по каждому активу за прошедшую неделю.

p, blockquote 2,0,0,0,0 —>

p, blockquote 3,0,0,0,0 —>

Отчеты Cot публикуются каждую неделю в пятницу на официальном сайте CFTC (Commodity Futures Trading Commission). Это специальная комиссия, которая следит за торговлей товарными фьючерсами. Все игроки рынка, торгующие нефтью, долларами, акциями крупных компаний и другими ценными активами должны ежедневно предоставлять комиссии CFTC отчеты об открытых позициях. Это указано в Американском законодательстве. Данный отчет необходим для того, чтобы обеспечить прозрачность работы рынка фьючерсов.

p, blockquote 4,0,0,0,0 —>

Отчет трейдеров публикуется на сайте CFTC по адресу cftc.gov. Анализ всех собранных за прошлую неделю данных комиссия проводит во вторник, а сам отчет публикуется уже в пятницу. Таким образом вы получаем данные только за прошлую неделю, то есть, с небольшим запозданием.

Какого брокера бинарных опционов выбрать?
  • БИНАРИУМ
    БИНАРИУМ

    1 место, лидер рынка на протяжении 4х лет! Бесплатное обучение для новичков. Заберите свой бонус за регистрацию:

p, blockquote 5,0,0,0,0 —>

Отчет предоставляется в текстовом формате и выглядит примерно так, как показано на рисунке ниже.

p, blockquote 6,0,0,0,0 —>

p, blockquote 7,0,0,0,0 —>

Цель данного отчета в том, чтобы собрать все данные об открытых на рынке позициях и предоставить их заинтересованным участникам. Cot отлично показывают общую тенденцию на рынке. Также он помогает оценить, в какие активы сейчас предпочитают вкладываться крупные игроки, а какие активы теряют свою ценность. Отметим также, что в отчетах представлены данные о торговле не только фьючерсами, но и опционами.

p, blockquote 8,0,0,0,0 —>

Рекомендуем также ознакомиться с макроэкономическими индикаторами. Применяя эти данные в комплексе, вы сможете создать свою прибыльную стратегию торговли по новостям.

p, blockquote 9,0,0,0,0 —>

Из чего состоит отчет cot?

На рынке присутствуют разные игроки. Есть крупные спекулянты, компании, инвесторы с большими депозитами, а есть мелкие игроки. Они вносят разный вклад в формирование тенденции на рынке, поэтому было бы не логичным объединять всех в одну группу. В связи с этим комиссия CFTC решила разделить всех участников рынка на три большие категории, а затем уже давать отчет по каждой из них. Это позволяет оценить силу влияния трейдеров каждой группы на цену актива.

p, blockquote 10,0,1,0,0 —>

В отчетах Cot все трейдеры поделены на 3 большие группы: мелкие игроки, крупные спекулянты и операторы (хэджеры). Участники каждой категории имеют свои особенности поведения на рынке. Зная эти особенности можно спрогнозировать, в каком направлении игроки попытаются сдвинуть рынок в ближайшее время.

p, blockquote 12,0,0,0,0 —>

  • Non Reportable Positions. В данной группе собраны данные о позициях мелких трейдеров, которые торгуют незначительными суммами. Можно сказать, это «толпа» игроков, работающих с мелкими депозитами. Они не могут сдвинуть рынок и как правило, просто следуют по направлению его движения, подчиняясь общим законам.
  • Non-Commercial. Крупные игроки. В эту категорию входят банки, а также отдельные трейдеры с большими капиталами, инвестиционные фонды и другие финансовые организации. Отчет по данной категории поделен на две группы – Short (Короткие позиции) и Long (Длинные позиции).
  • Commercial. В эту группу входят хеджеры или, как их еще называют, операторы. Это коммерческие представители крупных мировых компаний. Как правило, они торгуют на бирже не с целью получения кратковременной выгоды, а с целью сдвига рынка в своих интересах. Например, одна крупная компания может пытаться искусственно занизить цену акций другой компании, создавая состояние перепроданности активов на рынке. То есть, хэджеры торгуют не столько для заработка на бирже, сколько для поддержания своих собственных интересов. Именно они обычно задают основное движение рынка.

Помимо этого в отчете имеется показатель Total – это сумма позиций, которые открыли крупные игроки и операторы за прошлую неделю. Total делится на две категории – Short (сумма коротких позиций) и Long (сумма длинных позиций).

p, blockquote 13,0,0,0,0 —>

Пункт отчета Changes From отображает разницу между показателями отчетной и предшествующей ей неделей. Здесь вы можете посмотреть, какое количество позиций добавилось или убавилось по сравнению с предыдущим отчетным периодом.

p, blockquote 14,0,0,0,0 —>

p, blockquote 15,0,0,0,0 —>

Как торговать на основе данных cot?

Существует множество методик работы с данными отчета трейдеров. Самый простой пример торговли по Cot – это открытие сделок в соответствии с общей тенденцией рынка. Это значит, что трейдер принимает решение о входе в рынок в зависимости от того, в какую сторону идет смещение баланса на выбранном им фьючерсе. Для фильтрации сигналов рекомендуется использовать трендовый индикатор MTF SuperTrend, настроив его на определение тенденции на старших периодах.

p, blockquote 16,0,0,0,0 —>

Например, трейдер выбрал торговлю акциями ценных бумаг какой-либо компании. Теперь ему необходимо открыть Cot по данному активу и проанализировать ситуацию на рынке:

p, blockquote 17,0,0,0,0 —>

  • Если крупные игроки и хэджеры открывают длинные позиции, значит, необходимо последовать их примеру и также открыть ордер на покупку актива.
  • Если же операторы и спекулянты крупных фирм массово закрывают длинные позиции и открывают короткие, то следует поступить точно также и работать в сторону продажи актива.

Таким образом отчеты Cot помогают нам узнать о том, какие сделки заключают крупные игроки в данный период времени. После этого остается лишь последовать их примеру. Это самый простой способ торговли по анализу Cot.

p, blockquote 18,0,0,0,0 —>

Пример анализа отчетов Cot

Для правильной оценки состояния рынка важно научиться понимать данные отчета Cot. Это не сложно, если вы разбираетесь в основных понятиях трейдинга. Рассмотрим пример отчета на таком необычном активе, как какао. Для этого откроем график мировых продаж какао за последние 3 года. Таймфрейм графика – недельный.

p, blockquote 19,0,0,0,0 —>

p, blockquote 20,0,0,0,0 —>

Мы видим основной график цены актива. В подвальной области под графиком расположены 3 цветные линии – именно они отражают данные Cot. Расшифровка цветов:

p, blockquote 21,1,0,0,0 —>

  • Синяя линия показывает на покупательскую активность самых крупных игроков – хэджеров (категория «Commercial» в отчете).
  • Зеленая линия отображает активность крупных спекулянтов (категория «Non-Commercial» в отчете).
  • Красная линия указывает на активность мелких участников рынка («Non Reportable Positions» в отчете).

На основании движения линий относительно графика цены актива можно сделать выводы о реакции каждой категории участников на изменения рынка.

Рассмотрим поведение всех групп участников по отдельности.

p, blockquote 23,0,0,0,0 —>

Обратите внимание на синюю линию – это кривая хэджеров. Как видите, ее движение полностью противоположно движению цены на основном графике. Это еще раз доказывает тот факт, что операторы всегда торгуют только в своих интересах. Например, если на основном графике цена актива падает и все начинают продавать, то операторы, наоборот, открывают позиции на покупку для того, чтобы выровнять цену. Таким образом они страхуют риски своих компаний.

p, blockquote 24,0,0,0,0 —>

Теперь обратим внимание на зеленую линию. Это крупные спекулянты с большими депозитами, главная цель которых – заработать на инвестициях и спекуляциях активами. Как видите, графики коррелируют между собой. Это говорит о том, что крупные игроки обычно следуют за долгосрочными трендами, стараясь как можно больше заработать при этом.

p, blockquote 25,0,0,0,0 —>

Посмотрим на красную линию. Первое, что бросается в глаза – это небольшие колебания кривой. Это говорит о том, что мелкие трейдеры не способны оказывать влияние на общее движение рынка. К тому же, в большинстве случаев их сделки ошибочны. Например, по графику видно, что участники данной категории часто входят в рынок уже в конце сильного тренда, либо почти в момент разворота цены.

p, blockquote 26,0,0,0,0 —>

Индикатор сот для анализа отчета трейдеров

Для удобства анализа отчета был создан индикатор Cot. После установки в терминал он появляется под рабочим графиком и отражает движение цены за выбранный отрезок времени. Индикатор также оснащен цветными линиями, которые показывают активность всех участников рынка.

p, blockquote 27,0,0,0,0 —>

p, blockquote 28,0,0,0,0 —>

Сразу отметим, что торговля на маленьких таймфреймах (ниже D1) здесь будет неуместна. Анализ отчетов Cot показывает общую тенденцию. Для торговли на кратковременных колебаниях цены в пределах одного дня лучше использовать стандартные приемы технического и фундаментального анализа.

p, blockquote 29,0,0,0,0 —>

Скачивание и настройка

Скачать индикатор Cot можно по следующей ссылке. В архиве присутствует файл самого индикатора, а также текстовые документы с информацией о настройках и версии программы.

p, blockquote 30,0,0,0,0 —>

После скачивания установите индикатор в терминал по стандартной инструкции. Запустите программу, откройте через главное меню «Каталог данных», затем папку «MQL» и папку «Indicators». Переместите в нее файл индикатора и перезапустите терминал.

p, blockquote 31,0,0,1,0 —>

Чтобы добавить инструмент на график, необходимо дважды щелкнуть п его названию левой кнопкой мыши в меню «Навигатор».

p, blockquote 32,0,0,0,0 —>

Индикатор может работать только с таймфреймами D1 и W1. Для анализа можно использовать только валютные пары EUR/USD, AUD/USD, NZD/USD, USD/CHF, GBP/USD, USD/JPY и USD/CAD.

Инструмент рассчитывает данные по формуле, которая очень похожа на формулу расчета показаний стохастического осциллятора. Таким образом сигналы индикатора Cot немного схожи с сигналами стохастика. Разница лишь в том, что у стохастика имеется 2 линии, одна из которых с быстрым периодом, а другая с медленным. У индикатора Cot тоже всего две линии, но первая показывает количество открытых позиций на покупку, а вторая – количество активных позиций на продажу.

p, blockquote 34,0,0,0,0 —>

Параметры настроек лучше оставить без изменений. Единственные значения, которые можно поменять – это Function Show и Mirror Data. Для последнего следует установить значение -1, а для первого 2. При таких показателях короткие и длинные позиции будут находиться на графике в правильном расположении.

p, blockquote 35,0,0,0,0 —>

Как применять индикатор при торговле на Форекс?

Инструмент показывает зону перепроданности и перекупленности на графике. По мнению одного из ведущих трейдеров мира Ларри Вильямса, когда индикатор показывает значение от 75% и выше, это является сигналом к покупке. Если же значение индикатора равно 25% или меньше, то это сигнал к открытию позиции на продажу.

p, blockquote 36,0,0,0,0 —>

При этом важно, какая линия пересекла уровень 75% или 25%. Если это синяя кривая, значит, речь идет об активность хэджеров, если зеленая – то об активности крупных инвесторов. Красную кривую в расчет обычно не берут, так как она показывает активность мелких игроков, которые не могут оказывать влияние на рынок.

p, blockquote 37,0,0,0,0 —>

Желательно принимать во внимание только те сигналы, которые дает синяя или зеленая линия индикатора, в зависимости от торговой стратегии.

Данный индикатор можно также использовать в качестве обычного осциллятора. Опытные трейдеры рекомендуют сочетать его с инструментом MACD, который хорошо показывает тренд на рынке.

p, blockquote 39,0,0,0,0 —>

Отчеты трейдеров Cot – это еще один важный инструмент, который помогает анализировать общую тенденцию на рынке. С их помощью можно спрогнозировать движение цены в ближайшее время. Однако как и любой прогнозирующий инструмент, его лучше использовать в качестве дополнения к своей основной стратегии.

Практическое применение нейронных сетей в трейдинге

Введение

В данной статье я хочу поднять тему применения нейронных сетей при создании торговых роботов. Это в узком понимании этой проблемы. В более широком аспекте – попытаться ответить на ряд вопросов и рассмотреть несколько проблем:

  1. Возможно, ли построить прибыльную систему используя машинное обучение?
  2. Что мы можем получить от нейронной сети?
  3. Логическое обоснование обучения нейронных сетей на принятие решения.
  4. Нейронная сеть это сложно или просто?
  5. Как интегрировать нейронную сеть в торговый терминал?
  6. Как тестировать нейронную сеть? Этапы тестирования.
  7. Об обучающих выборках.

1. Возможно, ли построить прибыльную систему используя машинное обучение?

Наверное, каждый новичок, который приходит на валютный рынок и пытается реально на нем торговать, не имея какой либо системы – брал в руки лист бумаги и рисовал на нем таблицу понравившихся индикаторов. Далее напротив каждого из этих индикаторов ставил либо плюсики и минусики, либо стрелочки, либо проценты вероятности движения цены исходя из графика индикатора в терминале. Потом он подводил итог своим наблюдениям и принимал определенное решение на вхождение в рынок в определенном направлении, а если продвинулся еще дальше, то и решение входить ли в рынок вообще или оставаться вне него.

И здесь мы задумаемся – а, что же происходит в самой совершенной нейронной сети – нашем мозге. А, оказывается все довольно просто – пронаблюдав эти индикаторы, у нас в голове складывается образ, какого-то одного, общего индикатора подающего нам сигнал, на основе которого мы и принимаем решение. А если хотите, то цепочка сигналов складывается в индикатор. И тут нам приходится задуматься – если мы изучаем индикаторы в определенный момент времени и заглядываем в прошлое максимум на несколько периодов – как нам исследовать эти индикаторы одновременно на протяжении нескольких предшествующих лет и на основании этого исследования построить единый индикатор с дальнейшей возможностью его оптимизации.

Итак, мы получили ответ на второй вопрос — что мы можем получить от нейронной сети в результате ее обучения? И даже в большей мере надо вопрос перефразировать – что мы хотим получить от нейронной сети в результате ее обучения? А логически подумав, мы можем ответить и на первый вопрос положительно. Поскольку технически и программно это сделать — возможно. Как это реализуется на практике, вы можете увидеть в видеоролике на моем канале в https://youtu.be/5GwhRnSqT78. А так же посмотреть плейлист с видео онлайн теста нейросетевых модулей на этом же канале https://youtu.be/3wEMQOXJJNk

2. Логическое обоснование обучения нейронных сетей на принятие решения

Прежде чем приступать к разработке любой торговой системы, мы задаемся вопросом — на каких принципах данная система будет функционировать? У нас есть два основополагающих принципа – использования флетов и продолжение тенденции. Не будем рассматривать более узкие производные от них – внутри дневная торговля или нет, на фундаментальных данных, на новостях, на открытии рынков и т.д. Мне пришлось сталкиваться с описанием нейросетевых продуктов, где их авторы в примерах использования предлагали прогнозирование каких либо курсов – акций, валют и т.д.

1. График отклика нейросети обученной на прогнозе цены

Рассмотрев график отклика нейронной сети обученной на прогноз цены, мы видим, хоть он и повторяет график цен, но на один шаг от него отстает. Причем это не зависит – прогнозируем ли мы ценовые данные или производные от них. Исходя из этого, мы можем это заключение постулировать. Например – “То, что для нас – вчера, для нейронной сети – сегодня”. Согласитесь, что здесь, в принципе, ни о какой полезности речи идти не может. Однако отмечу, что данный вариант, при определенной доработке мы так же можем использовать.

Но мы, конечно, хотели бы использовать постулат – “То, что для НС сегодня, для нас – завтра”. Машина времени, какая то. Однако мы понимаем, что все-таки, самая лучшая нейронная сеть – это наш мозг. И то, мы можем использовать этот постулат максимум с 50% успехом (если мы говорим о вероятности да или нет), а то и хуже. Но ведь есть еще и третий вариант – “То, что для НС– вчера, для нас – сегодня”. Или так – “ То, что для нас сегодня, для НС– вчера”. Разберем, что для нас означают эти постулаты в трейдинге:

  • первый — мы совершаем сделку и завтра получаем ответ от НС — открылись в правильном направлении или нет. Хотя мы это уже знаем и без НС;
  • второй — мы получаем информацию от НС, совершаем сделку и завтра видим, правильная рекомендация была или нет;
  • третий — мы получаем информацию от НС- когда нам надо совершить ту или иную сделку вернее надо ли нам совершать сделку в настоящий момент, и в каком направлении.

Первый вариант, естественно мы отбрасываем сразу. А вот второй и третий для торговли подходят. Однако второй вариант – вариант как бы заглядывания в будущее. Утрировано этот вариант торговли заключается в том, что мы получаем сигнал от НС в определенный момент времени – например по закрытию дня с прогнозом как закроется следующий день (и в данный момент времени нас не интересует движение цены до закрытия сделки). Реализовать его для чисто механической торговли на данном этапе сложно (для прибыльной торговли). Смысл третьего варианта, заключается в том, что мы отслеживаем отклик НС на протяжении торговой сессии и покупаем либо продаем его интерпретируя. И здесь нам надо понять основное.

Какой из вариантов мы сможем реализовать зависит от того как мы будем обучать нейронную сеть. И согласитесь, что третий вариант реализовать все-таки легче. Если во втором – мы будем использовать, какую либо информацию с прицелом на получение результата на следующий день – его закрытия (день выбран как пример, естественно может быть какой либо другой период), то в третьем варианте мы используем информацию, пришедшую за шаг до принятия решения – куда двинется цена в этот момент времени. В своих системах я придерживаюсь третьего варианта.

3. Нейронная сеть это сложно или просто?

Если мы говорим о разработке системы торговли с помощью нейронных сетей, то естественно возникает вопрос – а где же нам взять саму нейронную сеть, как ее обучить и интегрировать в торговый терминал. На данном этапе я пока использую готовые НС “NeuroSolutions” и Matlab. Эти платформы позволяют выбрать подходящую вам нейронную сеть, обучить и довести ее до исполняемого файла с подходящим вам интерфейсом. В результате сама программа нейронной сети может выглядеть вот так —

2. Модуль нейронной сети, созданный в среде Matlab

3. Модуль нейронной сети, разработанный с помощью Neuro Solutions

Изучая возможности применения нейронных сетей на финансовых рынках, я пришел к заключению, что сети необходимо использовать не только в качестве основного поставщика сигналов на принятие решения, но также и как прекрасную возможность разгрузить программную часть эксперта торгового терминала. Представьте, что вы решили написать эксперт, который будет использовать десяток индикаторов, плюс эти же индикаторы с различными параметрами, плюс их надо будет анализировать и сравнивать на какой-то временной глубине, плюс вы будете использовать несколько временных окон.… Получится довольно таки перегруженный эксперт для реальной торговли, и что немаловажно его будет сложно протестировать.

Но мы можем переложить функцию терминала, по расчету индикаторов на нейронную сеть, обучив их определенным образом. И далее обучать нейронную сеть уже на этих индикаторах. То есть от эксперта нам понадобиться передать в модуль нейронной сети только относительные ценовые данные, которые используются в формулах индикаторов. И впоследствии принять от нейронной сети несколько “единичек” и “ноликов” и сравнив их принять решение.

Давайте посмотрим на примере стохастического осциллятора — что у нас получится. Вот такие ценовые данные мы будем использовать в качестве входов, и в качестве одного обучающего примера мы будем использовать сам индикатор.

4. Ценовые данные

После обучения нейронной сети, она нам выдаст вот такой результат.

5. Отклик нейросети

Для лучшего визуального исследования мы перенесем эти данные в виде индикатора в торговый терминал.

6. Стохастик и нейросетевой индикатор

В верхнем окне мы наблюдаем индикатор построенный терминалом, а ниже – нейронной сетью.Даже визуально можно понять, что индикатор, построенный нейронной сетью, имеет все характеристики стандартного индикатора – уровни, пересечения, развороты, дивергенции и т.д. Хотя мы для обучения сети не использовали ни одной сложной формулы.

Таким образом, мы можем нарисовать вот такую блок схему торговой системы.

7. Блок-схема торговой системы

Блоки “MT4” – это наш торговый эксперт. Файл цен – “Input_mat”. Файл сигнала – “Open1,2,3”. Примеры этих файлов представлены в следующем разделе.

Основная работа у нас предстоит с блоками “Net1” и “Net2”. Подготавливая их, нам надо будет использовать несколько скриптов и экспертов для подготовки исторических данных и для тестирования сигналов от этих блоков нашим торговым экспертом. Но на самом деле, когда наша система готова как комплекс – ее модификация, развитие, экспериментирование с ней не занимает много времени. В качестве примера вы можете просмотреть видео https://youtu.be/k_OLEKJCxPE . То есть — подготовка файлов, обучение “Net1” и “Net2” и первый этап тестирования на котором мы можем оптимизировать нашу систему, занимают 10 минут.

4. Интеграция нейронной сети в торговый терминал

Интеграция нейронной сети и торгового терминала особой проблемы не составляет. Этот вопрос я решил путем передачи информации, через файлы создаваемые терминалом и программой нейронной сети. Если, кто-то скажет, что это замедляет действия системы на принятие решения, то я остановлюсь на основных достоинствах такого способа передачи информации. Ну, во-первых – информация передаваемая терминалом минимальна – всего несколько десятков байт. Посмотрите на строку файла, который записывается терминалом.

8. Файл нормализованных цен

Хотя сам способ передачи информации программно нам дает возможность открываться только на следующем тике после прихода сигнала от нейронной сети. Но если система не использует супер краткосрочные моменты совершения сделок – это не существенно. Забегая вперед, отмечу, что в данной статье я рассматриваю систему “по ценам открытия”. И опять-таки, забегая вперед и исходя из вышесказанного – мы приходим к выводу, что системы с таким способом передачи информации требуют тестов либо по контрольным точкам, либо по всем тикам. Тесты систем на нейронных сетях на контрольных точках и всех тиках практически идентичны. Хотя ранее, при разработке традиционных торговых роботов, я сталкивался с проблемой значительного ухудшения итогов торгов при переходе на тест по всем тикам.

Но основным достоинством такого способа передачи информации является то, что мы на каждом этапе можем контролировать передаваемые и получаемые данные. Это я считаю одним из основ дальнейшей успешной торговли с использованием нейронной сети. И кажущаяся громоздкость подготовки самой нейросетевой системы, в результате оборачивается достоинством при реальной работе. Так как мы уменьшим до минимума вероятность получения программной ошибки либо ошибки логико структурной схемы системы. Все-таки сама система перед ее применением требует поэтапного тройного тестирования. На этом мы остановимся подробнее позднее.

На рисунке ниже мы видим файлы “Input_mat” и “Bar”. Эти файлы формируются торговым терминалом. Файлы “Open1,2,3” формируются программой НС. Единственное небольшое неудобство заключается в том, что в программе НС нам надо явно задавать пути, к этим файлам исходя из того, в каком качестве мы используем эксперт – тестируя его или реально с его помощью торгуя.

9. Файлы сформированные нейросетевым модулем и экспертом

Файл “Bar” – вспомогательный и используется в качестве счетчика.

В файлы “Open1,2,3” мы непосредственно получаем отклик НС. Первая строка – предшествующий отклик. Вторая – отклик в реальном времени. Данный формат является частным случаем. В зависимости от условий ведения торгов он может отличаться. Как и само количество файлов откликов. В данном случае это обусловлено тем, что в самом модуле НС используется три сети, обученные на разных временных отрезках.

10. Отклик НС модуля в файлах Open 1,2,3

5. Как тестировать нейронную сеть? Этапы тестирования

При подготовке торговых систем на основе нейронных сетей я использую три этапа тестирования. Первый этап я назвал быстрым тестированием. Это основной этап подготовки системы в смысле ее общей работоспособности. На этом этапе мы систему можем оптимизировать, и на оптимизацию у нас не уходит много времени. Здесь мы используем скрипт или эксперт для подготовки файла исторических данных после “истории”, на которой мы обучали нейронную сеть и по текущее время. Потом мы по этим данным получаем отклики от сети с помощью скрипта из среды матлаб и по ним строим индикатор. С помощью этого индикатора мы и оптимизируем наши НС отклики на вхождение в рынок и выход из него. На рисунке ниже приведен пример этого индикатора. Этот индикатор является интерпретацией 52 производных от 12 пользовательских индикаторов. Хотя это могут быть и стандартные индикаторы терминала.

11. Индикатор построенный по откликам нейросети

Далее мы можем оптимизировать нашу стратегию торговли.

12. Результаты тестирования откликов нейросети

Второй этап проведения тестов заключается в том, что мы должны обучить и записать нейронные сети в среде Matlab с помощью Neural Network Toolbox.

13. Neural Fitting

14. Полученные нейросети

Получить отклик от этих нейронных сетей из командного окна.

15. Получаем отклики от нейронных сетей

Таким образом, мы получим еще один индикатор, причем он должен быть идентичным предыдущему и естественно идентичным должен быть тест стратегии, построенной на его основе.

Если у нас все получится – то можно двигаться далее.

И протестировать эти НС с помощью скрипта модуля нейронной сети, который мы будем использовать в системе. Протестировать их на каком либо временном отрезке по контрольным точкам. Если этот тест совпадет с идентичным временным отрезком предыдущего теста индикатора – то мы движемся в правильном направлении. Мы запускаем этот скрипт в среде Matlab. И одновременно наш рабочий эксперт в торговом терминале.

16. Запустим скрипт в рабочей среде Matlab

17. Запустим эксперт в терминале

Получим примерно такой результат.

18. Результат тестирования скрипта Matlab и эксперта MT4

Далее нам надо оформить интерфейс пользователя и скомпилировать модуль нейронной сети и протестировать его предыдущим способом.

19. Тестируем скомпилированный нейросетевой модуль

Если мы получим схожий с предыдущим результат, то можно приступать к реальной торговле по нашей нейросетевой системе.

5. Об обучающих выборках

В зависимости от того на каких обучающих выборкам мы будем подготавливать нейронную сеть – мы получим различные индикаторы отклика сети. И, следовательно, строить различные стратегии торгов. А комбинация различных стратегий даст нам более стабильный конечный результат. Один вариант я представил в предыдущих разделах. Там мы делали выборку по экстремумам торгового периода. Приведу еще один пример.

20. Индикатор откликов нейронной сети обученной по иной выборке

В данном случае я обучал две нейронные сети. Одну на покупку, вторую на продажу. Тренировку проводил на выборках, когда минимальная цена достигнута, а максимальная еще нет. И наоборот. В двух индикаторах представленных на рисунке – интерпретированы двенадцать пользовательских индикаторов. Максимумы красной линии показывают, когда достигнута минимальная цена. Максимумы серой – максимальная цена. Как мы видим, теперь есть возможность оптимизировать данные индикаторы либо отдельно каждый или в паре. Например – по пересечению друг с другом, по разнице значений, по пересечению определенных уровней и т.д.

Согласитесь, что двенадцать индикаторов оптимизировать гораздо сложнее.

Заключение

На тему применения нейронных сетей в трейдинге написано много статей. Литературы, в которой бы полностью раскрывалась данная тема на предмет доведения системы построенной на нейронных сетях до реального ее применения очень мало. Да и многие описания предназначены в основном для пользователей со специальными знаниями в программировании. В одной статье, да и в нескольких, данную тему раскрыть сложно. Но я попытался это сделать без нагромождения теоретического и специального материала в книге “Нейросетевая торговая система. MetaTrader 4 + MATLAB. Пошаговая разработка. Издание второе”.

Нейронные сети в трейдинге на Форекс

В данном материале мы расскажем про нейронные сети в трейдинге, их плюсы и минусы, а также затронем тему их применения на рынке Форекс.

Не так давно в форекс-экспертах начали применять нейронные сети. Их можно считать последним нововведением, которое было сделано участниками трейдинга.

Вообще термин нейронные сети – был позаимствован из области искусственного интеллекта. С технической точки зрения это понятие означает имитацию механизмов работы человеческого мозга. Главной особенностью является то, что нейронные сети в трейдинге имеют навык обучения на основании того, что уже было сделано.

Суть нейронных сетей

Применение нейронных сетей на рынке Форекс даёт возможность изъять из нескольких потоков данных один результат.

Перед тем, как осуществлять применение нейронных сетей в трейдинге, сначала их нужно обучить находить и корректировать паттерны. Отметим, что процесс обучения, а также тестирование – достаточно ёмкий процесс. Но в будущем эта сеть сможет эффективно прогнозировать тенденцию, отталкиваясь от полученных навыков. То есть, сеть будет постоянно сравнивать новые данные с уже имеющимися в её базе. По результатам этого сопоставления будет делаться прогноз.

В качестве обучения (тренировки) нейронные сети Форекс применяют в анализе сразу два вида данных: для обучения и тестирования.

Преимущества нейронных сетей

Существенным плюсом нейросетей является тот факт, что обучение у них происходит на постоянной основе за счёт новых данных и уже имеющихся прогнозов.

Отметим, что нейросети в дополнение ко всему умеют комбинировать технические и фундаментальные данные, что позволяет их оптимально применять.

Таким образом, нейронные сети Форекс обладают определёнными навыками, позволяющими определять на рынке неучтённые паттерны Price Action и применять их в составлении прогнозных данных, добиваясь максимально точного результата.

Недостатки нейронных сетей

На выходе нейросети могут предоставлять такую же информацию, которую они получают на входе. Недостаток также кроется в применении интеллекта без человеческих эмоций. Ведь на рынке могут происходить высокая волатильность по тем или иным валютным парам, что вызвано внезапным эмоциональным фактором.

Кстати, в наше время написано много автоматических торговых роботов, которые в своей работе применяют нейронные сети Форекс. Вместе с тем, их не стоит считать Граалем, которые все так ищут и не могут найти. Есть основное правило, без которого применение нейронных сетей в трейдинге будет не эффективным. Постоянно нужно заниматься обучением системы, тестировать её и проводить должную оптимизацию советника. Только так можно достичь успеха.

Нейронные сети не работают?

Существует определённая категория трейдеров Форекс, которые убеждены, что нейросети попросту не работают.

Нейронные сети уже давно успешно применяются во всех сферах деятельности человека. Также её используют для прогнозирования.

Что мешает дать точный прогноз по акциям и валютам, если суждение будет верным, что история повторяется. Таким образом, стоит показать нейронной сети исторические данные, и она сможет прогнозировать движение активов, беря за основу данные с истории.

Однако на практике нейронная сеть прогнозирует с точностью не более 50-60%. Иными словами, это как угадывать цифры с одного до двух.

То есть, как только будет найден паттерн на рынке, то его отработка может быт такой же, как это было ранее, а может отработаться совсем по-другому. Нейронные сети в трейдинге без преувеличения можно отнести к методам технического анализа, поскольку они ищут закономерности на определённом временном промежутке, отталкиваясь от исторических данных.

Заключение

Сегодня на рынке Форекс можно найти специальные платформы, в основе которых заложена нейронные сети Форекс и технология, позволяющая обучать её по конкретной торговой системе, чтобы в дальнейшем прогнозировать движение активов на рынке. Что касается актуальности применения таких интеллектуальных помощников, то использовать их нужно. Однако, как в случае с торговыми советниками, везде нужен контроль их деятельности. Ведь машина — это не человек и думать она всё-таки не умеет.

Отметим, что новичкам в трейдинге лезть в нейронные сети Форекс не имеет смысла. Главное самим научиться прибыльно торговать, и после определённого результата пробовать создавать нейросеть.

Все самое лучшее от Академии
только нашим подписчикам

Брокеры бинарных опционов с бонусами за регистрацию:
  • БИНАРИУМ
    БИНАРИУМ

    1 место, лидер рынка на протяжении 4х лет! Бесплатное обучение для новичков. Заберите свой бонус за регистрацию:

Добавить комментарий