Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе
Технический анализ и нейронные сети
В последнее десятилетие наблюдается устойчивый рост популярности технического анализа - набора эмпирических правил, основанных на различного рода индикаторах поведения рынка. Технический анализ сосредотачивается на индивидуальном поведении данного финансового инструмента, вне его связи с остальными ценными бумагами (Pring, 1991).
Такой подход психологически обоснован сосредоточенностью брокеров именно на том инструменте, с которым они в данный момент работают. Согласно Александру Элдеру (A.Elder), известному специалисту по техническому анализу (по своей предыдущей специальности - психотерапевту), поведение рыночного сообщества имеет много аналогий с поведением толпы, характеризующимся особыми законами массовой психологии. Влияние толпы упрощает мышление, нивелирует индивидуальные особенности и рождает формы коллективного, стадного поведения, более примитивного, чем индивидуальное. В частности, стадные инстинкты повышают роль лидера, вожака. Ценовая кривая, по Элдеру, как раз и является таким лидером, фокусируя на себе коллективное сознание рынка. Такая психологическая трактовка поведения рыночной цены обосновывает применение теории динамического хаоса. Частичная предсказуемость рынка обусловлена относительно примитивным коллективным поведением игроков, которые образуют единую хаотическую динамическую систему с относительно небольшим числом внутренних степеней свободы.
Согласно этой доктрине, для предсказания рыночных кривых необходимо освободиться от власти толпы, стать выше и умнее ее. Для этого предлагается выработать систему игры, апробированную на прошлом поведении временного ряда и четко следовать этой системе, не поддаваясь влиянию эмоций и циркулирующих вокруг данного рынка слухов. Иными словами, предсказания должны быть основаны на алгоритме, т.е. их можно и даже должно перепоручить компьютеру (LeBeau, 1992). За человеком остается лишь создание этого алгоритма, для чего в его распоряжении имеются многочисленные программные продукты, облегчающие разработку и дальнейшее сопровождение компьютерных стратегий на базе инструментария технического анализа.
Следуя этой логике, почему бы не использовать компьютер и на этапе разработки стратегии, причем не в качестве ассистента, рассчитывающего известные рыночные индикаторы и тестирующего заданные стратегии, а для извлечения оптимальных индикаторов и нахождения оптимальных стратегий по найденным индикаторам. Такой подход - с привлечением технологии нейронных сетей - завоевывает с начала 90-х годов все больше приверженцев (Beltratti, 1995, Бэстенс, 1997), т.к. обладает рядом неоспоримых достоинств.
Во-первых, нейросетевой анализ, в отличие от технического, не предполагает никаких ограничений на характер входной информации. Это могут быть как индикаторы данного временного ряда, так и сведения о поведении других рыночных инструментов. Недаром нейросети активно используют именно институциональные инвесторы (например, крупные пенсионные фонды), работающие с большими портфелями, для которых особенно важны корреляции между различными рынками.
Во-вторых, в отличие от теханализа, основанного на общих рекомендациях, нейросети способны находить оптимальные для данного инструмента индикаторы и строить по ним оптимальную опять же для данного ряда стратегию предсказания. Более того, эти стратегии могут быть адаптивны, меняясь вместе с рынком, что особенно важно для молодых активно развивающихся рынков, в частности, российского.
Нейросетевое моделирование в чистом виде базируется лишь на данных, не привлекая никаких априорных соображений. В этом его сила и одновременно - его ахиллесова пята. Имеющихся данных может не хватить для обучения, размерность потенциальных входов может оказаться слишком велика. Далее в этой лекции мы покажем как для преодоления этих типичных в области финансовых предсказаний трудностей можно воспользоваться опытом, накопленным техническим анализом.
