CC BY
30
mz
Экономические науки
ватности). Для оптимального учета особенностей каждой /^-модели строится обобщенная модель как линейная комбинация ц-моделей оптимальной сложности:
^=2Жху,-> /=1
где у; - ^-модели оптимальной сложности, к - число-частных описаний, У - обобщенная модель, % - коэффициенты, определяющие вклад ¡-ой,и—модели.
Комбинирование прогнозов уже применялось ранее [5]. Вклад каждой ^-модели определяется как величина, обратная значению критерия селекции, т.е. сумме квадратов навязок, вычисленных на проверочной последовательности ц2-
Оптимальное число ^-моделей в обобщенной модели определяется следующим образом, На каждом этапе синтеза модели (т.е. для = 1,2, ...М) отыскивается указанное число лучших ¿/-моделей, Далее находится такое к, при котором обобщенная модель дает наиболее точные прогнозы на проверочной последовательности при обучении на я 1.
Алгоритм ориентирован на обработку временных рядов, отражающих динамику различных процессов. Внешние воздействия на изучаемые системы, эволюция как самой системы, так и внешней (по отношению к ней) среды приводят к необходимости разрабатывать адаптивные методы прогноза, учитывающие эффект «старения» информации. С этой целью в алгоритме для каждой /л-модели из числа отобранных лучших отыскивается такой интервал обучения, по которому получаются наиболее точные прогнозы на проверочной последовательности. С учетом найденных оптимальных интервалов обучения находится оптимальное число ^-моделей оптимальной сложности, определяющих обобщенную модель.
Построенная модель верифицируется на последовательности Яз. В процессе прогноза осуществляется самонастройка как моделей оптимальной сложности, входящих в обобщенную модель, так и весов % Этот метод представляет собой двухуровневую самообучающуюся систему синтеза прогностических моделей; на первом уровне осуществляется выбор наиболее перспективных /^-моделей, а на втором определяется оптимальное подмножество /^-моделей и вклад каждой из них в результирующий прогноз.
Проверка качества синтезированных моделей осуществляется в три этапа.
1. Проверка автокоррелированности остатков по критерию Дарбина - Уотсона [3].
2. С помощью ранговой корреляции Спирмена проводится проверка на гомоскедастичность [3]. Следует подчеркнуть, что игнорирование автокоррелированности остатков и проверки дисперсии на постоянство приводит к неоправданно завышенным оценкам показателей качества синтезированных моделей.
3. Оценивается пригодность модели по «классическим» критериям [6]. Эти критерии рассчитываются на
qb qi + q2 и qi + q2+q3. Очевидно, будет справедливым также требовать, чтобы соответствующие значения перечисленных выше критериев были достаточно близки на Яъ qi+ q2 и qi+q2+q3. Последнее требование означает, что синтезированная модель должна одинаково хорошо (плохо) работать на разных частях исходного ряда наблюдений.
Рассмотрим далее в качестве иллюстрации два варианта применения описанного выше алгоритма для построения автоматической торговой системы:
1. Прямой алгоритм. На основе поступающих в режиме реального времени тиковых данных строится бар фиксированной величины. Вырабатывается прогноз на один вар вперед для выбранной валютной пары на основе описанного выше метода. Далее вычисляется погрешность прогноза. Будем считать открытие транзакции целесообразным, если величина изменения цены по сравнению с предыдущим баром превосходит сумму погрешности прогноза и величины спрэда, в противном случае в данном баре открывать транзакцию смысла не имеет. Очевидно, что минная операция (Buy) открывается, если ожидается существенное увеличение цены и короткая (Sell) при прогнозе существенного снижения цены, Открытая транзакция сопровождается ATR Trailing Stop, в котором, вообще говоря, анализируются бары другой размерности.
В конце бара повторяем прогноз цены на следующий бар. Если направление прогноза совпадает с направлением открытой операции, то алгоритм продолжает свою работу без изменений, в противном случае ужесточаем стоп-лосс.
Все сказанное выше ни в коей мере не исключает комбинированного использования других алгоритмов (индикаторов, осцилляторов и т.д.), параллельного анализа на наличие тренда на барах другого размера и т.д. [4,8,9]. В настоящее время задача принятия решений в техническом анализе при комбинированном использовании нескольких алгоритмов решается простым большинством, Более обоснованно, оправданно и более эффективно синтез решающего правила осуществлять с помощью коллектива алгоритмов. Здесь под объединением алгоритмов понимается суммирование решений. При этом равноправный вклад каждого алгоритма в окончательное решение может привести к решению низкого качества за счет неудовлетворительных рекомендаций некоторых алгоритмов [7]. Для повышения качества принимаемых решений необходимо ранжировать алгоритмы, то есть определить вклад каждого алгоритма в окончательное решение. Вес для каждого алгоритма и их оптимальное число можно, например, оценить эмпирически па основе результатов тестирования по историческим данным, опираясь на качество вырабатываемых сигналов [2].
Как показал сравнительный анализ, использование средней цены и предварительная обработка данных позволяют на 20% повысить эффективность вырабатывае-
[$J Экономические науки
мых прогнозов. Апробация алгоритма проводилась по тиковым данным за 2004 год.
2. «Классический» алгоритм игры в диапазоне
цен. Идея данного алгоритма проста и интуитивно правдоподобна, так как опирается на базовое определение цены в баре. Д именно, задавшись конкретным размером бара, воспользуемся описанным выше методом синтеза эмпирических моделей оптимальной сложности -построим прогнозы максимальной (High) и минимальной (Low) на следующий бар. Таким образом, мы получим некий ожидаемый коридор цен на ближайший бар вперед. Далее продолжаем следить за ценой. Отсчет времени ведем от начала бара. Положим, для определенности, что через некоторое время (меньшее величины бара) цена текущая достигла верхней границы коридора, то есть в данном баре величина High зафиксирована, значит (по определению) далее должен быть достигнут Low данного бара, а это означает, что целесообразно открыться в Sell. И, наоборот, при касании нижней границы прогнозируемого коридора открываемся в Buy - в надежде, что в пределах данного бара должен реализоваться High.
Правила игры по «классическому» алгоритму: а) проводится предварительная обработка данных; б) при наличии выраженного тренда алгоритм требует уточнения: когда коридор «идет вверх», разумно только покупать и только продавать при убывающем тренде; в) устанавливается Trailing Stop и Take Profit; г) после касания границы диапазона цен необходимо получить подтверждение о развороте тенденции другим методом [4,8.9] -используется принцип комбинирования решений; д) убедиться, что ширина коридора цен превосходит сумму спрэда и ошибки прогноза; е) в конце бара, если направление тенденции соответствует ранее открытой операции, то операция пролонгируется на следующий бар.
К закаче прогноза коридора цен с помощью эмпирических моделей можно подойти по-другому: построить прогнозы средней цены, а на основе получен-
ных прогнозов простроить коридор цен одним из способов, изложенных Элдером [9].
Описанные алгоритмы были апробированы на тиковых данных за 2004 год по динамике курсов всех основных валютных пар. По результатам тестирования они не уступают, а зачастую и превосходят известные инструменты. Таким образом, предлагаемые алгоритмы могут использоваться в качестве функциональных блоков автоматических торговых систем.
Библиографический список
1. Брусиловский П.М, Герцекович Д.Л. Принцип внешнего дополнения - универсальный принцип обработки данных мониторинговых систем II География и природные ресурсы.- Новосибирск: Наука, 1983. - № 1. - С. 133-139.
2. Герцекович Д.А. Программа синтеза эмпирических моделей по коллективу частных описаний.- Информ. листок о научно-техническом достижении № 81-20. -Иркутск, ЦНТИ, 1981. - С. 1-4.
3. Доугерти К. Введение в эконометрику. - М., 1997.- 402 с.
4. ЛеБо Ч.и Лукас Д. В. Компьютерный анализ фьючерсных рынков. - М.: Альпина, 1999,- 304 с.
5. Добров Г.М. Прогнозирование науки и техники. -М.: Наука, 1977. - 208 с.
6. Наставление по службе прогнозов. - Л.: Гидроме-теоиздат, 1972. - 4.4. - 135 с.
7. Растригин Л.А.. Эренштейн Р.Х. Принятие решений коллективом решающих правили в задачах распознавания образов II Автоматика и телемеханика . -2000. - № 9. - С. 133-144.
8. Швагер Дж. Технический анализ. Полный курс. -М.: Альпина, 2001. - 768 с.
9. Элдер А. Как играть и выигрывать на бирже.- М.: Диаграмма, 2003. - 352 с,
Статья принята к публикации 29.11.06
Е.А. Ростокина
Когнитивные истоки логического значения высказываний с кооперативом _____
Проблема зависимости семантической организации и строения языковой единицы от общих принципов восприятия мира человеческим сознанием признаётся одной из центральных в когнитивной лингвистике [4, с, 31]. Настоящая статья посвящена описанию когнитивных истоков логического значения1 высказываний с компара-тивом.
В компаративных построениях зафиксирован сложный ступенчатый процесс структурирования действительности, в основе которого лежит операция сравнения. В изучаемой единице находит материальное воплощение та содержательная информация об окружающем мире, которая стала продуктом человеческой обработки первоначально на уровне чувственно-сенситивного постижения действительности, а затем на уровне абстрактно-логического мышления в процессе вторичной категоризации знания, связанной с процессом речепорождения.
Сравнение как мыслительная основа структурирования действительности
Мир континуален. Однако человеческому сознанию свойственно разбивать его на дискретные фрагменты и организовывать эти фрагменты в систему. В основе такого мыслительного процесса лежит операция сравнения.
На уровне чувственно-сенситивного познания (познания действительности непосредственно с помощью органов чувств) осуществляется первичное деление мира. На данном этапе человек мысленно изолирует какой-либо фрагмент действительности от окружения. В основе вычленения отдельных восприятий лежит операция сравнения, которая представляет собой скорее механический, сенсомоторный, чем с необходимостью осознаваемый индивидом акт сознания. Хосе Ортега-и-Гассет пишет: «...Если бы в мире существовали только синие предметы, то нам было бы очень трудно получить ясное представление об этом цвете. Собака лучше чует движущийся предмет, так как сила его запаха при движении колеблется. <...> Те, кто живёт рядом с водопадом, не слышат его шума. Однако, если он прекратится, они услышат неслышное: тишину» [6, с. 71]. Фрагмент действительности становится доступным нашему восприятию лишь в сравнении с другим фрагментом, он есть те различия, которые человек ему приписывает. «Сама по себе тишина ничто, она обретает для нас реальность благодаря своему отличию от шума» [6, с. 71]. В акте срав-
1 Логическое значение представляет собой некий семантический инвариант для ряда разнообразных лексических значений.
нения на чувственно-сенситивном уровне индивид отождествляет и различает фрагменты и сущности2 мира [3, с. 14].
На уровне абстрактно-логического осмысления реальности происходит её вторичное деление: на первично вычлененные фрагменты действительности накладывается «классификационная сетка». «Классификационная сетка» - результат ряда последовательных логических операций сравнения. Человек сопоставляет фрагменты действительности, выделяя их общие и отличительные признаки. На основе общих признаков фрагменты объединяются в класс, фрагменты в составе класса, в свою очередь, также можно сравнивать и «помещать» в более широкое образование. «Заворачивать» одно в другое мы можем до тех пор, пока имеются общие признаки между сравниваемыми единицами. Таким образом, на уровне абстрактно-логического отражения мира происходит категоризация вычлененных фрагментов на базе устанавливаемых между ними отношений сходства и различия.
В отличие от сенсомоторной операции сравнения, самая элементарная операция логического сравнения требует напряжения, усилия сознания. Чем больше степень отличия соположенных участков действительности друг от друга, тем сильнее возникающее напряжение сознания [8, с. 63 - 64]. Операция логического сравнения всегда связана с определённой целью и, как следствие, в той или иной мере субъективна. Отчасти она обусловлена особенностями личности воспринимающего реальность, его отношением к воспринимаемому, его интересами, потребностями. Целенаправленно анализируя действительность, человек акцентирует внимание на важном для него в конкретной ситуации фрагменте, характеризует его со стороны существенных в данной ситуации признаков и сравнивает с другими фрагментами. Подчеркнём, что выбор единицы, по отношению к которой производится сравнение определённого участка реальности, теперь зависит от конкретной задачи производимого сравнения, обусловленной многими факторами, в том числе и прагматическими. Это некий произвол того, кто занят сопоставлением,
Таким образом, чувственно отражаемая действительность предстает как беспредельная совокупность фрагментов, которые не существуют самостоятельно, но
2 Поясним, что слова «фрагмент» и «сущность» не являются синонимами. Так, к примеру, я вчера и я сегоАИЯ - разные фрагменты действительности, но одна и та же сущность; цветок и дом - разные фрагменты действительности и разные сущности.
