Нейронные сети, прогнозирование и случайности

Нейронные сети, прогнозирование и случайности.

Все события, происходящие вокруг нас, имеют вероятностную природу. Ни одно явление не может быть предсказано с достаточной уверенностью. Случайность и время – это разные стороны одной медали. У случайности есть одна характерная особенность – она может прийти только из будущего. А значит, если нет будущего, нет и случайности. Время постоянно перемалывает случайность, словно мясорубка, и сама природа случайности скрывается за горизонтом времени. Само же будущее подобно столу для игры. Роль времени возрастает, если решения необратимы. Фондовый рынок – это та среда, где принимаются необратимые решения. Информации о будущих ценах на финансовые активы у человека нет. Поэтому необратимые решения на фондовом рынке всегда принимаются на основе несовершенной информации. Фондовый рынок полон случайностей и тот, кто не умеет жить в дружбе со случайностями, обречен на фиаско.

Горизонт времени(Рисунок 1) – это граница, за которой начинается будущее. До горизонта времени имеют место свершившиеся события. А, как известно, все свершившиеся события могут быть объяснены причинно-следственными связями. Другими словами, все, что свершилось можно объяснить теми или иными причинами, которые имели место до горизонта времени. А вот горизонт времени – это объект интересный сам по себе. Горизонт можно уподобить нейтральной пограничной полосе. Для биржевой практики эта нейтральная полоса расположена в стакане котировок. Между bid и ask также наблюдается нейтральная полоса. Из этой нейтральной полосы, ограниченной bid и ask, появляются будущие цены на биржевые активы. Именно поэтому за спредом, как за нейтральной полосой, лежит будущее. А будущее биржевых цен – это набор случайных событий. Нейтральную полосу bid и ask следует рассматривать, как предвестник случайных событий.

Все, что лежит за горизонтом времени – это бесконечное множество случайных распределений биржевых цен. Из будущего могут появиться тысячи отдельных и случайно распределенных вариантов биржевых цен. События будущего времени не могут быть объяснены причинно-следственной логикой. А то, что лежит до горизонта времени – это единственное, конечное, реализовавшееся случайное распределение биржевых цен. Нейтральная полоса – это спред в стакане биржевых котировок. Какие ценовые «чертики» из этого спреда выскочат, не знает никто.

Исторически сложившиеся цены на биржевые активы, или другими словами все то, что расположено до горизонта времени – есть «застывший», реализовавшийся, случайный результат биржевых событий. Этот результат может быть подвергнут анализу любыми существующими методами.

(с) Юрий Чеботарёв

Очень просто найти причинно-следственные связи среди уже совершившихся событий. Что и делают аналитики. Однако, при прогнозировании будущего это не работает. Слишком много случайностей.

Я экспериментировал с нейронными сетями, или как говорят в народе, искусственным интеллектом. На истории прогнозирует идеально, а на новых данных - 50/50.

Тут возникает та же проблема, что и со стратегиями, в которых параметры оптимизируются на истории. Чем больше параметров, тем больше проблема переоптимизации, или подгонки под историю, когда все супер на истории с оптимизированными параметрами, а на реале все быстро ломается, а то и сразу не работает.

А нейросеть - это, по сути, стратегия(или часть её) с огромным количеством оптимизируемых параметров (сколько весов синапсов, столько и параметров, даже посчитать трудновато). Вот и получается, классика подгонки под историю, переобученность.

Все ломается о то, что рынок - это нестационарный и во многом случайный процесс, то есть, невозможно с достаточной точностью и ожидаемой ошибкой прогнозировать будущее не основе прошлых данных. События, происшедшие в прошлом на графике, уже не повторятся в той же последовательности в будущем. То есть, математическая формула, пусть даже столь сложная, как нейросеть, не будет работать как прогнозатор. Потому, что прошлое - лишь один из оеализовавшихся вариантов событий, случайным образом расставленный во времени. Где-то терракт, где-то подняли ставку, где-то кризис, где-то кого-то арестовали. Эти события случаются не редко, но как их спрогнозировать?..

Нейросеть хорошо работает со стационарными процессами - молелирование чего-то, когда из множества параметров следует другое. Например, рассчет броска мяча с заданной силой, ветром, гравитацией и пр. Но если в уравнение добавить кого-то, кто будет по желанию ловить этот мяч сразу после броска, или менять его траекторию - то всё, у нас в модели случайная составляющая, и рассчет теряет актуальность.

Нейросеть будет столь же эффективна, как оптимизация стратегии с подгонкой параметров индикаторов. Работает, но далеко не грааль.

Лучше всего - это стратегии вообще без оптимизируемых параметров. Потому многие переходят с индикаторов на торговлю по паттернам на графике - там нет оптимизируемых параметров, и поэтому стратегия устойчива и стабильна. Достаточно ее создать, и она будет работать. А если перестанет - то изначальные идеи были заблуждением.

В прочем, на нейросеть у меня есть еще идеи для экспериментов. Если взять график арбитража коррелирующих инструментов, то там есть некоторая синусоидная составляющая, а с синусоидными графиками сеть еще может как-то работать.

Комментарии: