ВВЕДЕНИЕ 4
1. ОБЗОР ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ
1.1. РЫНОК FOREX 5
1.2. ПЛАТФОРМА METATRADER 5 7
1.3. ЯЗЫК ПРОГРАММИРОВАНИЯ MQL5 8
1.3.1. Общие сведения об mql5 8
1.3.2. Виды приложений в mql5 8
1.3.3. Выполнение программ 9
1.3.4. События клиентского терминала 10
1.3.5. Функции для работы с техническими индикаторами 13
1.4. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ 15
1.4.1. Понятие о нейронных сетях 15
1.4.2. Топологии нейронных сетей 18
1.4.3. Методы обучения 20
1.5. МОДИФИКАЦИИ АЛГОРИТМА ОБРАТНОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ ОШИБКИ 24
1.5.1. Моментум 24
1.5.2. Ускоренный градиент Нестерова 25
1.5.3. Адаград 26
1.5.4. Ададельта 27
1.5.5. Адам 28
2. ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ И РЕЗУЛЬТАТЫ 30
2.1. ТОРГОВАЯ СТРАТЕГИЯ 30
2.2. КОНСТРУКТОР НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ 32
2.3. ВСПОМОГАТЕЛЬНЫЙ ТОРГОВЫЙ ИНДИКАТОР 35
2.4. РЕАЛИЗОВАННЫЕ ТОРГОВЫЕ СТРАТЕГИИ 37
2.4.1. Стратегия с одной нейронной сетью 37
2.4.2. Стратегия с тремя нейронными сетями 37
2.4.3. Стратегия с одной постоянно следящей за ситуацией нейронной сетью 38
2.5. АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ 39
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 42
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 43
ПРИЛОЖЕНИЕ 1 44
ПРИЛОЖЕНИЕ 2 49
ПРИЛОЖЕНИЕ 3 64
ПРИЛОЖЕНИЕ 4 70
ПРИЛОЖЕНИЕ 5 77
Финансовые рынки - неотъемлемая часть современного мира. Ежедневные обороты на них превышают годовые бюджеты многих стран. Благодаря таким оборотам их ликвидность находится на высоком уровне. На рынке Forex трейдеры могут извлечь доход спекулятивными сделками, если правильно поймут или верно отгадают, в какую сторону движется рынок. Для того, чтобы торговля на валютной бирже не превращалась в игру в рулетку, многие трейдеры и аналитики используют различные виды анализа ситуации на рынке.
В данной работе будет использоваться технический анализ. Он подразумевает, что цена уже содержит в себе все влияния внешних факторов на нее, благодаря чему можно сделать вывод, куда она пойдет дальше. Такие выводы достигаются путем различных математических преобразований котировок и интерпретацией результатов.
Также в основе данной работы лежит использование нейронных сетей. Так как ситуация на рынке постоянно изменяется, особенность нейронных сетей приспосабливаться к изменениям становится их главным преимуществом перед другими алгоритмами прогнозирования.
Целью данной работы является исследование возможностей реализации торговой системы на основе нейронной сети путем преобразования нескольких временных рядов в набор данных и осуществления прогнозирования.
Программный продукт, получившийся в ходе выполнения поставленной задачи, написан с использованием платформы MetaTrader 5 на языке программирования MQL5 (MetaQuotesLanguage).
Торговая стратегия, представленная в этой работе, не является лучшей в своем роде, но даже она при модернизации с помощью нейронных сетей начала показывать стабильные хорошие результаты. Это дает нам основания предполагать, что между европейской валютой и валютой Великобритании действительно существует фундаментальная связь, влияющая на их котировки.
Также стоит сказать, что существуют модернизации алгоритма обратного распространения ошибки и совершенно другие алгоритмы обучения, которые гораздо глубже проработаны, сложны в реализации, но выдающие во многом превосходящие показатели скорости и степени обучения. То есть, открываются перспективы получения более успешных результатов прогнозирования финансовых рынков.
В целом, можно с уверенностью сказать, что задача прогнозирования поведения как минимум некоторого сегмента рынка Forex может успешно решаться искусственными нейронными сетями.
