Використання нейронних сіток для формування низькоризикової стратегії торгівлі на фінансових ринках

Abstract

У статті розглянуто основну проблему використання парної торгівлі в класичному вигляді. Наведено принцип відбору трійок акцій фондового ринку для подальшого форму- вання портфеля акцій на основі групового коефіцієнта кореляції. Представлено приклад побудови нейронної сітки для визначення апроксимованої формули різниці середньозваже- ної денної зміни ціни трійки акцій та денної зміни значення індексу сектору, до якого нале- жать обрані акції, на основі властивості автокореляції.

В статье рассмотрена основная проблема использования парной торговли в класси- ческом виде. Приведен принцип отбора троек акций фондового рынка для дальнейшего формирования портфеля акций на основе группового коэффициента корреляции. Представлен пример построения нейронной сети для определения аппроксимированной формулы разницы средневзвешенного дневного изменения цены тройки акций и дневного изменения значения индекса сектора, к которому относятся выбранные акции, на основе свойства автокорреляции.

The main problem of pair trading in its classical form is considered. The selection principles for the triples of shares at stock market for further formation of shares on the basis of group corre- lation coefficient is described. The example of building a neural network to determine an approxi- mate formula of the difference in average daily change in the portfolio price of shares and daily change index, which describes the sector’s state is shown, including the selected stocks on the basis of autocorrelation.