Батудаев С. Ю.

Государственный банк внешнеэкономической деятельности Туркменистана (Туркменистан)

ПОСТРОЕНИЕ ТОРГОВОЙ СИСТЕМЫ НА БАЗЕ МОДЕЛИ ANFIS (НА ПРИМЕРЕ РЫНКА FOREX)

Для открытия позиции на покупку или продажу по торговой системе необходимым является получение определенного сигнала. В торговой системе строящейся на основании ANFIS сети, сигналом будет являться полученный прогноз стоимости валютной пары на одну неделю вперед.

По мнению А. Леоненкова [2] применение ANFIS сетей для прогнозирования стоимости курса валют является возможным благодаря наличию неявных тенденций в динамике курсовой стоимости.

Для построения ANFIS сети будем использовать данные по курсу валютной пары GBP/JPY и USD/CAD. Как известно, искусственные нейронные сети лучше реагируют, на обработанные данные. Поэтому, в качестве обучающей выборки мы возьмём не абсолютное изменение цены, а ряды логарифмических приращений [1].

Для того чтобы оптимизировать обучение и работу сети, преобразуем все исходные ряды логарифмических приращений следующим образом:

где X_t-1 – относительное изменение валютного курса за период «−1»,

P_t-1, P_t-2 – курс по валютной паре на дату t-1 и t-2.

Объём выборки содержит данные об изменении курса GBP/JPY и USD/CAD в недельном формате за период с 01.04.1993 г. по 31.12.2013 г. для обучающей выборки и с 01.01.2014 г. по 01.09.2016 г. для тестирующей выборки. Критериями проверки сети будут являться показатели: среднеквадратической ошибки (MSE) и средней абсолютной ошибки (MAE).

В итоги после обучения в среде MATLAB была получена ANFIS сеть, содержащая 243 правила (рис. 1).

Рис. 1. Структура сгенерированной ANFIS сети

1. Правила торговой системы на основе модели ANFIS:

а) открытие сделки на покупку, если относительное изменение цены больше 0,02;

б) открытие сделки на продажу, если относительное изменение цены больше ǀ-0,02ǀ.

Покупка или продажа будут осуществляться каждый вторник в 8:40 утра по времени GMT+2 только после получения соответствующего сигнала на продажу или покупку.

2. Правила управления капиталом.

Каждая торговая позиция будет открываться с риском в размере 1 % от торгового капитала. Ограничение убытков (stop loss) – в размере 100 пунктов, без учета спреда. Фиксация прибыли (take profit) – в размере 600 пунктов. «Плавающий» ордер (trailing stop) – в размере 200 пунктов.

Результаты тестирования торговой системы представлены на рисунке 2. Как видно, рост торгового капитала происходит равномерно без резких подъемов и падений, что свидетельствует о стабильности торговой системы, максимальная «просадка» которой составила 2,97 %.

Рис. 2. Изменение баланса торгового капитала при тестировании торговой системы

Полученные результаты свидетельствуют о том, что торговая система оказалась достаточно устойчивой, а соотношения риск/потенциальная прибыль удовлетворяют заданным условиям.

Список использованных источников:

1. Калан Р. Основные концепции нейронных сетей / Р. Калан. – М. : Вильямс, 2001. – 220 с.

2. Леоненков А. В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH / А. В. Леоненков. – СПб. : БХВ Петербург, 2005. – 736 с.