Глава 13. Нейронные сети

13.1. Архитектура нейронных сетей

Повседневная практика финансовых рынков находится в интересном противоречии с академической точкой зрения, согласно которой изменения цен финансовых активов происходят мгновенно, без каких-либо усилий эф­фективно отражая всю доступную информацию. Существование сотен мар­кет-мейкеров, трейдеров и фондовых менеджеров, работа которых состоит в том, чтобы делать прибыль, говорит о том, что участники рынка вносят оп­ределенный вклад в общую информацию. Более того, так как эта работа сто­ит дорого, то и объем привнесенной информации должен быть значитель­ным.

Существование сотен маркет-мейкеров, трейдеров и фондовых менедже­ров на финансовых рынках говорит о том, что все они обрабатывают финан­совую информацию и принимают решения.

Труднее ответить на вопрос о том, как конкретно на финансовых рын­ках возникает и используется информация, которая может приносить при­быль. Исследования почти всегда показывают, что никакая устойчивая стратегия торговли не дает постоянной прибыли, и это, во всяком случае, так, если учитывать еще и расходы на совершение сделок. Хорошо извест­но также, что участники рынка (и весь рынок в целом) могут принимать совершенно различные решения исходя из сходной или даже неизменной информации.

Участники рынка в своей работе, по-видимому, не ограничиваются ли­нейными состоятельными правилами принятия решений, а имеют в запасе несколько сценариев действий, и то, какой из них пускается в ход, зависит подчас от внешних незаметных признаков. Один из возможных подходов к многомерным и зачастую нелинейным информационным рядам финансового рынка заключается в том, чтобы по возможности подражать образцам пове­дения участников рынка, используя такие методы искусственного интеллек­та, как экспертные системы или нейронные сети.

На моделирование процессов принятия решений этими методами было потрачено много усилий. Оказалось, однако, что экспертные системы в сложных ситуациях хорошо работают лишь тогда, когда системе присуща внутренняя стационарность (т.е. когда на каждый входной вектор имеется единственный не меняющийся со временем ответ). Под такое описание в какой-то степени подходят задачи комплексной классификации или распре­деления кредитов, но оно представляется совершенно неубедительным для финансовых рынков с их непрерывными структурными изменениями. В слу­чае с финансовыми рынками едва ли можно утверждать, что можно достичь полного или хотя бы в определенной степени адекватного знания о данной предметной области, в то время как для экспертных систем с алгоритмами, основанными на правилах, это - обычное требование.

Нейронные сети предлагают совершенно новые многообещающие воз­можности для банков и других финансовых институтов, которым по роду своей деятельности приходится решать задачи в условиях небольших апри­орных знаний о среде. Характер финансовых рынков драматическим обра­зом меняется с тех пор, как вследствие ослабления контроля, приватизации и появления новых финансовых инструментов национальные рынки слились в общемировые, а в большинстве секторов рынка возросла свобода финансо­вых операций. Очевидно, что сами основы управления риском и доходом не могли не претерпеть изменений, коль скоро возможности диверсификации и стратегии защиты от риска изменились до неузнаваемости.

Одной из сфер применения нейронных сетей для ряда ведущих банков стала проблема изменений позиции доллара США на валютном рынке при большом числе неизменных объективных показателей. Возможности такого применения облегчаются тем, что имеются огромные базы экономических данных, - ведь сложные модели всегда прожорливы в отношении инфор­мации.

Котировки облигаций и арбитраж - еще одна область, где задачи рас­ширения и сужения риска, разницы в процентных ставках и ликвидности, глубины и ликвидности рынка являются благоприятным материалом для мощных вычислительных методов.

Еще одной проблемой, значение которой в последнее время возрастает, является моделирование потоков средств между институциональными инве­сторами. Падение процентных ставок сыграло решающую роль в повышении привлекательности инвестиционных фондов открытого типа и индексных фондов, а наличие опционов и фьючерсов на их акции позволяет приобре­тать их с полной или частичной гарантией.

Очевидно, что задача оптимизации в условиях, когда число частичных ограничений равновесия бесконечно (например, на фьючерсном и наличном рынке любого товара в любом секторе рынка играют роль перекрестные раз­ности процентных ставок), становится проблемой чрезвычайной сложности, все более выходящей за рамки возможностей любого трейдера.

В таких обстоятельствах трейдеры и, следовательно, любые системы, стремящиеся описать их поведение, в каждый момент времени должны бу­дут сосредоточивать внимание на уменьшении размерности задачи. Хорошо известно такое явление, как ценная бумага повышенного спроса.

Когда речь идет о финансовом секторе, можно с уверенностью утвер­ждать, что первые результаты, полученные при применении нейронных се­тей, являются весьма обнадеживающими, и исследования в этой области нужно развивать. Как это уже было с экспертными системами, может потре­боваться несколько лет, прежде чем финансовые институты достаточно уве­рятся в возможностях нейронных сетей и станут использовать их на полную мощность.

Характер разработок в области нейронных сетей принципиально от­личается от экспертных систем: последние построены на утверждениях типа «если..., то...», которые нарабатываются в результате длительного процесса обучения системы, а прогресс достигается, главным образом, за счет более удачного использования формально-логических структур. В основе нейронных сетей лежит преимущественно-поведенческий подход к решаемой задаче: сеть «учится на примерах» и подстраивает свои пара­метры при помощи так называемых алгоритмов обучения через механизм обратной связи.