Как спрогнозировать индекс РТС… в семь кликов «мышкой»!
c помощью программы Timing Solution
Шаг 1. Открываем окно загрузки котировок
Котировки – это файлы с историческими данными, отображающими изменения цены на ту или иную акцию, или, как в данном случае, изменения в индексе РТС[1]. Чтобы начать работу с ними, следует нажать на кнопку в левом верхнем углу главного окна программы. Это самое первое что мы должны сделать: файлы с котировками – это «пища» для программы, без них она не работает, и пока мы этого не сделаем, ее основные окна будут неактивны.
Шаг 2: Загружаем котировки
Для нашего примера возьмем достаточно сложную задачу, попытаемся понять, смогла бы программа спрогнозировать развитие ситуации в одном из самых ключевых моментов для отечественного фондового рынка – обвале рынка акций, произошедшем в России в апреле 2004 года. Итак, загружаем в Timing Solution файл с индексом РТС, в самом популярном на сегодняшний день формате Metastock (в Интернете скачать его можно здесь). Разумеется, для этого вы должны указать программе, в каком месте на жестком диске вашего ПК находится папка с котировками. В скобках заметим, что для достаточно уверенного прогнозирования, в программу следует загружать котировочные файлы глубиной не менее в 5-6 лет (или около 2000 записей, если речь идет, к примеру, о часовых котировках).
Кликнув на строке с выбранным файлом котировок, мы ждем, пока он загрузится, и затем жмем на кнопку «Выход» - и снова оказываемся в главном окне.
Шаг 3: Предварительная обработка данных
Следующий шаг – мы нажимаем на кнопку «Вычислить»: программа произведет предварительные вычисления, готовясь к основной работе. Обратите внимание, что окно программы разделено на две части – «темную» (слева) и «светлую»(справа). Если вы прекрасно видите обе эти области, то для программы правая зона закрыта: здесь она ничего не видит, с границы между двумя этими зонами для Timing Solution начинается «будущее». Сделано это специально для того, чтобы мы смогли проверить свои модели на практике. На котировках, что в левой зоне, программа будет обучать свою нейросеть (об этом чуть ниже), и затем спроецирует выявленные закономерности (в виде изгибающейся линии, очень похожей на саму линию котировок) в правую зону – в «будущее».
Шаг 4: Определяем место временной границы
Как мы уже определились выше, в своем исследовании мы попытаемся дать прогноз на апрель 2004 года. Для этого мы устанавливаем границу, с которой для программы начинается «будущее», на середину марта 2004 – примерно за месяц до кризиса, начавшегося на рынке акций. Технически это выглядит так: жмем на кнопку
и затем просто передвигаем временную границу в нужное место (строка внизу экрана отображает временную точку, в которой находится курсор).
Если проанализировать условия, сложившиеся к середине марта 2004, то на тот момент мы имели классическую для фондового рынка ситуацию: котировки стремительно растут, и инвестору нужно определиться со временем, когда фиксировать прибыль. Сможет ли программа определить этот временной рубеж?
Шаг 5: Выбираем «Fast Spectrum Solution»
Итак, теперь мы приступаем непосредственно к прогностической работе. Точнее, за нас все сделает программа: для этого мы воспользуемся одним из самых «быстрых» решений, нажав на кнопку «Fast Spectrum Solution». В данном режиме мы автоматически запускаем процесс выявления цикловых алгоритмов из котировочных данных: все, что от нас потребуется, это лишь нажать на эту кнопку, и подождать несколько секунд.
Шаг 6: Начинаем обучение нейросети
На ваших глазах программа откроет блок Спектрум, произведет необходимые вычисление, закроет его, активирует окно нейросетевого анализа, и направит курсор к клавише «Обучить!»: нам останется лишь кликнуть на нее мышкой.
Шаг 7: Получаем прогноз
Собственно, нажатием кнопки «Обучить!» мы запустили процесс получения прогноза. Как мы уже упоминали выше, программа анализирует котировки, находящиеся в «синей» зоне экрана, и на основе этих данных выдает прогноз. Нам осталось лишь подождать, пока прогностическая линия перестанет делать резкие скачки вверх-вниз и как бы «успокоится». Сколько нужно ждать? Многое зависит от того, какой глубины котировки вы загрузили: чем они объемнее, тем дольше она будет работать. Например, в нашем конкретном случае случае, программа пришла к «консенсусу» после примерно одного миллиона шагов (2-3 минуты работы на ПК c Celeron Mobile 1400), при этом использовались примерно 10-тилетние котировочные данные. Нам осталось лишь нажать на кнопку «Стоп», чтобы зафиксировать результаты работы. При необходимости, мы можем сохранить модель в базе данных: в дальнейшем ею можно воспользоваться вновь, подучив на оставшейся части данных.
Итак, что мы имеем в результате? Как видим, в данном случае программа четко спрогнозировала поведение рынка акций примерно на три месяца вперед, и все сгенерированные сигналы на покупку-продажу были абсолютно адекватны ситуации. Особо отметим, что точный прогноз по одному из самых ключевых моментов для российского рынка акций был сделан с самыми обычными настройками «по умолчанию», что лишь подчеркивает незаурядный потенциал программы. Вместе с тем цикловые модели могут очень гибко настраиваться под ваше собственное видение рынка и понимание того, как работают циклы – в ваших руках все инструменты для повышения точности прогнозов.
Рамиль Халиков.
[1] Индекс РТС показывает, как изменяются цены на акции российских компаний в целом. Какие-то акции могут расти в цене, другие – падать. Если котировки большинства компаний падают, индекс РТС снижается. Если цены на акции, в основном, растут – соответственно, повышается и его значение.