Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Применение нейросетей к анализу финансовых рынков / Создание математических моделей прогнозирования тенденций финансовых рынков, реализуемых при помощи нейросетевых алгоритмов..doc
Скачиваний:
127
Добавлен:
01.05.2014
Размер:
110.08 Кб
Скачать

4. Описание функций, полученных в рамках теории детерминированного хаоса.

Во всех вышеперечисленных экспериментах, в которых наблюдался хаос и различные виды перехода к нему, присутствовала возможность проведения достаточного числа наблюдений как при плавно изменяющихся, различных значениях внешних управляющих параметров, так и при одних и тех же. При работе же с финансовыми рынками такая возможность, естественно, полностью исключена. Можно выявить достаточно полный набор критериев, оказывающих в данный момент влияние на некоторый финансовый инструмент, и разработать общее правило, согласно которому из этих критериев будут формироваться внешние параметры. Но из-за постоянного, хаотичного изменения критериев, а соответственно и управляющих параметров, для получения результатов, наглядно доказывающих, что действительно данная система является хаотической, при переходе к хаосу наблюдаются следующие явления и систему с достаточной точностью можно описать следующей моделью, требуется значительное время наблюдения. И тут возникает следующее серьезное осложнение: модель, описывающая поведение цен на финансовых рынках, может претерпеть сильное изменение даже за очень короткий промежуток времени.

Для всех функций подразумевается, что y [0, 1]. Т.о. в общем случае необходимо предварительное преобразование данных.

Функции, полученные на основе (9):

В общем случае можно представить как

- yn+1= f(yn, x, a``) = yn* f1(x, a``) - yn2 * f2(x, a``), (16)

где f1(x, a``) и f2(x, a``) везде положительны.

Область значений yn+1ограничена интервалом:

[0, max{f1(x, a``)}/min{ f2(x, a``) }], если max{f1(x, a``)}/min{ f2(x, a``) }<1, в противном случае правая граница равна [0, 1].

В качестве функций f(x, a``) предложены следующие:

m

- f(x, a``) = ((a``i * xi))v, (17)

i=1

где v - некоторая четная, целочисленная, большая нуля константа;

m

- f(x, a``) = c1 / (c2+ ((a``i * xi))v), (18)

i=1

где v, с1, c2- некоторые константы, v - четная, целочисленная и большая нуля, с1>0, c2>0;

m

- f(x, a``) = c1 / (LN(c2+ ((a``i * xi))v)) + c3), (19)

i=1

где v, с1, c2, c3- некоторые константы, v - четная, положительная и целочисленная, с1>0, c2>=1, c3>0;

m

- f(x, a``) = c / [1 + EXP(-(a``i * xi))], (20)

i=1

где с - некоторая константа, большая нуля.

Функции, полученные на основе (11):

В общем случае можно представить как

- yn+1= f(yn, x, a``) = f1(x, a``) + yn* f2(x, a``) + yn2* f3(x, a``), (21)

где область значений f2(x, a``) и f3(x, a``) положительна.

Левая граница области значений yn+1равна min{f1(x, a``)}, если min{f1(x, a``)>0, и 0 в обратном случае; правая граница равна max{f1(x, a``)}+max{f2(x, a``)}+max{f3(x, a``)}, если max{f1(x, a``)}+max{f2(x, a``)}+max{f3(x, a``)}<1 и 1 в обратном случае.

Здесь для реализации f2(x, a``) и f3(x, a``) предложены функции (17)-(20), а для реализации f1(x, a``):

m m

- f(x, a``) = [EXP((a``i * xi)) - с1] / [EXP((a``i * xi)) + с2], (22)

i=1 i=1

где с1и c2- некоторые константы, большие нуля;

m

- f(x, a``) = COS((a``i * xi)), (23)

i=1

m

- f(x, a``) = SIN((a``i * xi)). (24)

i=1

Функции, полученные на основе (15):

В общем случае можно представить как

- yn+1= f(yn, x, a``) = f1(x, a``) - yn* f2(x, a``) + yn-1* f3(x, a``), (25)

где область значений f1(x, a``) и f2(x, a``) положительна, а |f3(x, a``)| < 1.

Левая граница области значений yn+1равна min{f1(x, a``)} - max{ f2(x, a``) }, если min{f1(x, a``)} - max{ f2(x, a``) } > 0, и 0 в противном случае; правая граница равна max{f1(x, a``)} + max{ f3(x, a``) }, если max{f1(x, a``)} + max{ f3(x, a``) } < 1 и 1 в противном случае.

Здесь для реализации f1(x, a``) и f2(x, a``) предложены функции (17)-(20), а для реализации f3(x, a``) - (22) при c1=c2=1.

В любом случае, кроме всех перечисленных требований к функциям f1(x, a``), f2(x, a``) и f3(x, a``), они должны быть определены таким образом, чтобы область значений f(yn, x, a``) охватывала все возможные для данной выборки значения y.