Построение торговой системы на базе модели anfis (на примере рынка forex)

Для открытия позиции на покупку или продажу по торговой системе необходимым является получение определенного сигнала. В торговой системе строящейся на основании ANFIS сети, сигналом будет являться полученный прогноз стоимости валютной пары на одну неделю вперед.

По мнению А. Леоненкова [2] применение ANFIS сетей для прогнозирования стоимости курса валют является возможным благодаря наличию неявных тенденций в динамике курсовой стоимости.

Для построения ANFIS сети будем использовать данные по курсу валютной пары GBP/JPY и USD/CAD. Как известно, искусственные нейронные сети лучше реагируют, на обработанные данные. Поэтому, в качестве обучающей выборки мы возьмём не абсолютное изменение цены, а ряды логарифмических приращений [1].

Для того чтобы оптимизировать обучение и работу сети, преобразуем все исходные ряды логарифмических приращений следующим образом:

где Xt-1 — относительное изменение валютного курса за период «?1»,.

Pt-1, Pt-2 — курс по валютной паре на дату t-1 и t-2.

Объём выборки содержит данные об изменении курса GBP/JPY и USD/CAD в недельном формате за период с 01.04.1993 г. по 31.12.2013 г. для обучающей выборки и с 01.01.2014 г. по 01.09.2016 г. для тестирующей выборки. Критериями проверки сети будут являться показатели: среднеквадратической ошибки (MSE) и средней абсолютной ошибки (MAE).

В итоги после обучения в среде MATLAB была получена ANFIS сеть, содержащая 243 правила (рис. 1).

Рис. 1. Структура сгенерированной ANFIS сети