Сочетание выходов с искусственным интеллектом

из "Энциклопедия торговых стратегий "

При сравнении стандартной стратегии выхода, использованной при изучении моделей входа (средний убыток составлял 2243 со сделки, стандартное отклонение 304), с лучшей из разработанных стратегий выхода (убыток со сделки 1236, т.е. на 44% ниже), нельзя не отметить улучшения, при том что многие из наиболее эффективных (пусть и неприбыльных) моделей входа, несомненно, принесли бы прибыль при сочетании с наилучшей стратегией выхода. [c.360]
С помощью вышеописанных методов могут быть разработаны более сложные выходы, не рассмотренные в данной главе. Например, нейронную сеть можно использовать для генерации не только собственно выходов, но и для определения уровней защитных лимитных остановок. Для этого же можно применить генетические алгоритмы. [c.362]
Нейронные сети хорошо себя зарекомендовали как прогностический инструмент для получения сигналов входа. В пределах выборки прибыль была невероятной, вне пределов выборки — гораздо выше прибыли случайных входов (хотя торговля портфелем в целом была убыточной). Таким образом, была продемонстрирована реальная прогностическая ценность. Использование подобных прогнозов для того, чтобы закрывать позиции до разворота рынка, должно повысить эффективность торговли, даже если это коснется весьма небольшого количества сделок. То же самое относится и к правилам, полученным генетическими методами. При этом не следует ожидать чудесного роста эффективности, поскольку в любом случае система будет генерировать немного дополнительных сигналов выхода, которые будут влиять на считанные сделки, возможно, в положительную сторону. Таким образом, общее улучшение будет невелико. Поскольку для нижеприведенных тестов правила разрабатываются заново, то, возможно, будет обнаружено больше случаев эффективного применения сигналов выхода, чем было обнаружено для сигналов входа. [c.362]

Вернуться к основной статье