Результаты тестирования нейронных выходов на различных рынках

В табл. 15-3 приводятся результаты торговли с использованием оптималь­ной МССВ и дополнительного нейронного сигнала выхода на различных рынках. Было использовано оптимальное значение порога (54) согласно табл. 15-2.

Значительная прибыль как в пределах, так и вне пределов выборки была получена только на рынке живых свиней. Ряд рынков (например, немецкая марка и иена) показали значительную прибыль в пределах вы­борки, но были убыточны вне ее пределов. В длинных позициях рынки NYFE и неэтилированного бензина были прибыльны как в пределах, так и вне пределов выборки — это можно объяснить и статистическим арте­фактом, поскольку в пределах выборки в длинных позициях многие рын­ки приносили прибыль.

Методология тестирования генетического компонента   выходов

Поскольку практически очевидна необходимость отдельных наборов пра­вил для длинных и коротких позиций, мы провели два теста. В первом тес­те система генерирует случайные входы в длинные позиции (сигналы к открытию коротких позиций игнорируются), а для выходов применяется МССВ, а также отдельные правила, которые разрабатываются генетичес­ким алгоритмом. Во втором тесте все входы в длинные позиции игнори­руются, открываются только короткие позиции. Делается попытка раз­работать правила, хорошо работающие в качестве дополнения к МССВ для коротких сделок.

Вышеприведенный код демонстрирует логику как входов, так и выхо­дов. Параметр modeltype управляет выбором длинных или коротких по­зиций для тестирования. Параметры ptlim и mmstp задают соответствен­но целевую прибыль и защитную остановку; они фиксированы на тех же уровнях, что и в предыдущем тесте нейронной сети. Каждое из трех правил рассчитывается как серия значений ИСТИНА/ЛОЖЬ, и если все три принимают значение ИСТИНА, то подается сигнал на выход exitsig . В текст программы добавлен оператор if , который подает сигнал на выход по цене закрытия, если (if ) все три правила дают значение ИСТИНА (exitsig = ИСТИНА). Эволюция правил для длинных и коротких позиций проводи­лась аналогично эволюции правил для входов, описанной в гл. 1 2 . Исполь­зовались 12 хромосом с тремя генами-правилами каждая. Для получения правил выхода из длинных и коротких позиций проводится эволюция 2500 поколений с использованием OptEvolve . Затем для тестирования в преде­лах и вне пределов выборки отбирались по 10 лучших длинных и корот­ких решений.