Модели на основе японских подсвечников: результаты процедуры Back Testing

Модели на основе японских подсвечников: результаты процедуры Back Testing

Model: Japanese Candlestick style model (file CandleStick_1_b.HYP)

Analyzed Data: Dow Jones Industrial 1970- November 2004

Target: Relative Price Oscillator (1,10,10)

Technique applied: Calculate the correlation between the target and projection line 7 bars after LBC

Goal: finding the best training interval length

Back Testing: результаты

Мы провели процедуру Back Testing для следующих учебных интервалов: в 700, 1000, 2000, 3000, 5000, 7000 и 10000 баров.Граница LBC была перемещена 100 раз, в каждом случае на на 9 ценовых баров вперед.

Перед нами оценка прогноза, сделанного одной из нейросетевых моделей:

Здесь также приводятся результаты линейного прогноза:

Лучшая комбинация:

Значения приведенной таблицы означают, что в данной модели нейросеть лучше всего работает с 32 единицами (hidden). Данная нейросетевая модель была обучена на 10 000 ценовых барах перед LBC (это итоги торгов примерно за 20 лет) Коэффициент корреляции был рассчитан для 7 ценовых баров после LBC (в то время как горизонт предсказания этой модели - также 7 ценовых баров). Корреляция признана уверенной в 70 случаях, и недостаточной - в 30 случаях. Контрольная группа - +50/-50. Значение квадрата Chi - 8.0 означает с вероятностью в 99.5 %, что этот факт не случаен.

Перед вами итоговая таблица:

Training Interval	700 (3y)	1000 (4y)	1500 (6y)	2000 (8y)	3000 (12y)	4000 (16y)	5000 (20y)
Neural Net	+59 / -41 ChSq=1.6	+60 / -40 ChSq=2.0	+61 / -39 ChSq=2.4	+60 / -40 ChSq=2.0	+60 / -40 ChSq=2.0	+63 / -37 ChSq=3.4	+70 / -30 ChSq=8.0
Linear Model	+55 / -45 ChSq=0.5	+55 / -45 ChSq=0.5	+58 / -42 ChSq=1.3	+55 / -45 ChSq=0.5	+57 / -43 ChSq=1.0	+54 / -46 ChSq=0.3	+53 / -47 ChSq=0.2

Здесь Вы можете увидеть все данные информационной таблицы

Заключение

Лучшая линия прогноза была обеспечена нейросетевой моделью. Это подчеркивает важность в данном случае нелинейных процессов.
Использование учебных интервалов в 3 и 12 лет не приводит к значимым изменениям результатов.
При использовании учебного интервала между 16 и 20 годами, результат прогноза становится значительно лучше. На этом временном интервале ясно проявляются некоторые нелинейные эффекты, которые все еще "невидимы" для меньших учебных отрезков.