Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе
Выбор функционала ошибки
Для обучения нейросети недостаточно сформировать обучающие наборы входов-выходов. Необходимо также определить ошибку предсказаний сети. Среднеквадратичная ошибка, используемая по умолчанию в большинстве нейросетевых приложений, не имеет большого "финансового смысла" для рыночных рядов. Поэтому в отдельном разделе мы рассмотрим специфичные для финансовых временных рядов функции ошибки и покажем их связь с возможной нормой прибыли.
Например, для выбора рыночной позиции надежное определение знака изменения курса более важно, чем понижение среднеквадратичного отклонения. Хотя эти показатели и связаны между собой, сети оптимизированные по одному из них будут давать худшие предсказания другого. Выбор адекватной функции ошибки, как мы покажем далее в этой лекции, должен опираться на некую идеальную стратегию и диктоваться, например, максимизацией прибыли (или минимизацией возможных убытков).
Для обучения нейросети недостаточно сформировать обучающие наборы входов-выходов. Необходимо также определить ошибку предсказаний сети. Среднеквадратичная ошибка, используемая по умолчанию в большинстве нейросетевых приложений, не имеет большого "финансового смысла" для рыночных рядов. Поэтому в отдельном разделе мы рассмотрим специфичные для финансовых временных рядов функции ошибки и покажем их связь с возможной нормой прибыли.
Например, для выбора рыночной позиции надежное определение знака изменения курса более важно, чем понижение среднеквадратичного отклонения. Хотя эти показатели и связаны между собой, сети оптимизированные по одному из них будут давать худшие предсказания другого. Выбор адекватной функции ошибки, как мы покажем далее в этой лекции, должен опираться на некую идеальную стратегию и диктоваться, например, максимизацией прибыли (или минимизацией возможных убытков).
Если принять, что целью предсказаний финансовых временных рядов является максимизация прибыли, логично настраивать нейросеть именно на этот конечный результат. Например, при игре по описанной выше схеме для обучения нейросети можно выбрать следующую функцию ошибки обучения, усредненную по всем примерам из обучающей выборки:
Здесь доля капитала в игре введена в качестве дополнительного выхода сети, настраиваемого в процессе обучения. При таком подходе, первый нейрон,
Поскольку, однако, в соответствии с предыдущим анализом, эта доля должна быть пропорциональна степени уверености предсказания, можно заменить два выхода сети - одним, положив
Тем самым, появляется возможность регулировать ставку в соответствии с уровнем риска, предсказываемым сетью. Игра с переменными ставками приносит большую прибыль, чем игра с фиксированными ставками. Действительно, если зафиксировать ставку, определив ее по средней предсказуемости, то скорость роста капитала будет пропорциональна
