Autonomní systém pro analýzu finančního trhu

Transkript

1 Autnmní systém pr analýzu finančníh trhu Milan Jakel Ústav infrmatiky, Slezská univerzita v Opavě Bezručv náměstí 13, Opava, Česká republika milan@jakel.cz Abstrakt Autnmní systém pr analýzu finančníh trhu (ASAFT) představuje invaci v přístupu k analýze a prgnózvání kapitálvéh trhu zalženém na umělé inteligenci. ASAFT je multiagentvý systém, jehž každá kmpnenta (agent) simuluje (prgnózuje) chvání jednh úspěšnéh bchdníka. Jádrem každéh z agentů se předpkládá pravidlvý systém ve spjení s umělu neurnvu sítí s vhdnu architekturu neb jiným prstředkem umělé inteligence. Výpčetní výsledky dstatečně velkéh mnžství takvýcht agentů slučíme v celkvu prgnózu. 1 Charakteristika kapitálvéh trhu Kapitálvý trh tak, jak tent pjem pužíváme v tmt příspěvku, je trh směny peněz a cenných papírů. Jedná se cenné papíry, které představují pdíl na splečnsti (akcie) neb práv na ddání zbží za dhdnutu cenu (kmdity) a jiné. Kapitálvý trh je běžně rganizván prstřednictvím burzy cenných papírů. Burza zajišťuje párvání pptávky s nabídku, směnu mezi nimi a určuje (kótuje) aktuální tržní cenu. Průběh tržní ceny v čase je emergentní. Pklesy a růsty jsu dalek razantnější a častější [1], než by měly z racinálníh phledu [1] být. investři. Prfitují z rzdílu nákupní a prdejní ceny cennéh papíru. Spekulace, které bchdníci prvádějí, jsu zalženy na jejich djmu, že mají více infrmací, než statní účastníci trhu [1]. Tent psychlgický jev se nazývá iluze kntrly [1]. Spekulativní bchdvání s cennými papíry mívá antagnistický charakter. Jestliže jeden prfituje, tak jiný bchdník většinu ztrácí. 1.1 Svíčkvé grafy Pr každý časvý úsek (angl. time frame) průběhu ceny cennéh papíru jsu v prstředí uvedeny 4 cenvé údaje: O pen tevírací cena cena v prvním kamžiku časvéh úseku, H high nejvyšší cena během časvéh úseku, L lw nejnižší cena během časvéh úseku, C clse zavírací cena cena v psledním kamžiku časvéh úseku. Pr každý časvý úsek máme k dispzici 4-řici hdnt (O, H, L, C). Tyt 4 hdnty graficky znázrňujeme ve frmě tzv. svíček. Fig. 2. Bílá svíčka cena v rámci časvéh úseku rstla. Zdrj: [2] Fig. 1. Průběh tržní ceny se jeví jak emergentní ( iracinální ) Zdrj: [2] Trhu se účastní bchdníci. Tit bchdníci zastupují banky, pjišťvny, fndy a neb jsu t privátní Fig. 3. Černá svíčka cena v rámci časvéh úseku klesala. Zdrj: [2]

2 Osa X svíčkvéh grafu je časvá, sa Y je cenvá. Svíčkvý graf vizualizuje průběh ceny v p sbě jducích časvých úsecích. 2.2 Emergentní mdel, rzsah disertační práce Nejprve k názvu tét kapitly. Vycházíme z hyptézy, že kapitálvý trh se chvá především emergentně. Racinálně již méně. Hledáme tedy takvý mdel, který umžňuje bchdníkvi bezprstředně reagvat na emergentní průběhy tržní ceny. Pdívejme se na kapitálvý trh z phledu multiagentvých systémů [4]. Jedntlivé bchdníky pvažujme za agenty. Burzvní servery a zpravdajsví za prstředí, ve kterém agenti existují. Vycházíme z těcht tvrzení: Fig. 4. Příklad svíčkvéh grafu. Zdrj: [2] 2 Mdely a prgnózvání kap. trhu Pr úspěch bchdníka je klíčvá správná prgnóza buducíh vývje ceny danéh cennéh papíru. Mdely kapitálvéh trhu čast vycházejí z úvahy, že i když jsu na trhu přítmny především emergentní phyby ceny, tak cena z dluhdbéh hlediska směřuje k hdntě, kteru lze určit racinálně. 2.1 Racinální mdel Metda zvaná vnitřní hdnta akcie [3] je zalžena na myšlence, že finanční hdnta splečnsti je dána jejími finančními (účetními) výsledky. Tent mdel předpkládá, že cena akcie na burze se z dluhdbéh hlediska přibližuje k její vnitřní hdntě. Na základě sučasné finanční a eknmické krize lze předpkládat, že pdbné mdely mhu mít jisté nedstatky. Tržní cena ttiž není výsledkem jen racinálních úvah typů výpčet vnitřní hdnty, ale také důsledkem emcí bchdníků [1]. U bchdníků nejčastěji prjevují tyt dvě emce [1]: chamtivst, strach ze ztráty. V [1] je vysvětlen bilgický princip faktu, že běžný lidský mzek vnímá ztrátu 2x intenzivněji než prfit. Ztráta způsbuje bchdníkvi 2x hlubší negativní pcity, než jsu pzitivní pcity ze stejně velkéh prfitu. Dále se v [1] ukazuje, že průběh intenzity emcí není lineární s rstucím bjemem prfitu resp. ztráty a u každéh jedince bývá individuální. výsledkem výpčtu výše zmíněnéh multiagentvéh systému je aktuální tržní cena, nejlépe vhdnu reprezentací prstředí je prstředí sam sbě [4]. Hledáme jednduchý mdel, který: jak své vstupy uvažuje puze histrický průběh tržní ceny až p sučasnst, umžňuje prgnózvání buducíh průběhu ceny, které je zalžen především na předchzím chvání bchdníků (jejich chvání bývá výsledkem jejich emcí), nebere v úvahu vnější ani vnitřní parametry cennéh papíru, se kterým se bchduje. Disertační práce Autnmní systém pr analýzu finančníh trhu se zabývá sestrjením takvéh mdelu s pmcí prstředků umělé inteligence na principu multiagentvých systémů. 3 Systém Japnské svíce Systém Japnské svíce [5] je určen pr krátkdbé prgnózvání průběhu tržní ceny. Prgnóza vychází puze z histrických cenvých údajů. V úvahu se bere cenvý průběh za jeden až tři pslední časvé úseky. Systém vygeneruje bchdní signál, jestliže sekvence pslední 1 až 3 svíček dpvídá sekvenci vzrvé. Fig. 5. Vzrvá jednsvíčkvá sekvence Kladiv. Zdrj: [2]

3 Jestliže se bjeví jednsvíčkvá sekvence Kladiv, systém prgnózuje růst ceny. Sekvence Kladiv se rzpzná pdle dluhéh spdníh kntu a maléh až žádnéh těla svíčky [5]. Frmálně tyt pdmínky ppíšeme následně: O < C... pen je menší než clse, jedná se růstvu svíčku, H = C... high je stejně velký jak clse, tj. svíčka nemá žádný hrní knt, L < O... lw je menší než pen, tj. svíčka má spdní knt, (O L) > (C O)... délka spdníh kntu je větší než délka těla svíčky. Fig. 6. Vzrvá jednsvíčkvá sekvence Medvědí zavírací Marubzu. Zdrj: [2] Jestliže se bjeví jednsvíčkvá sekvence Medvědí zavírací Marubzu, systém prgnózuje pkles ceny. Fig. 7. Vzrvá dvusvíčkvá sekvence Oběšenec. Zdrj: [2] Jestliže se bjeví dvusvíčkvá sekvence Oběšenec, systém prgnózuje pkles ceny. V [5] se uvádí něklik desítek vzrvých sekvencí a prgnóz. Frmální vyjádření pr všechny sekvence Japnských svící sestavíme bdbně, jak jsme je výše uvedli pr sekvenci Kladiv. Obchdní signál tedy vzniká, jakmile jsu splněny frmální pdmínky jedné ze sekvencí Japnských svící. Výsledek psuzvání splnění frmálních pdmínek bude ve dvustavvé lgice. O každé situaci na trhu tedy systém Japnské svíce jednznačně prhlásí, zda je a neb není platným bchdním signálem. Systém Japnských svící bere v úvahu všechny 4 cenvé hdnty z každéh časvéh úseku. Mnžství jiných systémů prvádí výpčty na základě jen 1 hdnty. Ať už přím pdle uzavírací ceny a neb pdle průměru z uzavírací, nejvyšší a nejnižší ceny. Chvání bchdníků během danéh časvéh úseku zjistíme právě psuzváním všech 4 hdnt O pen, H high, L lw, C clse. Tt pvažuji za výhdu Japnských svící prti jiným systémům. 3.1 Levé a pravé strany pravidel Úlhu identifikace výskytu sekvence Japnských svící v průběhu tržní ceny jsme frmálně specifikvali. Japnské svíce jsu z frmálníh phledu pravidlvý systém, který bsahuje pravidla ve smyslu: výskyt sekvence 1 až 3 Japnských svící prgnóza buducíh průběhu tržní ceny. Zatímc na levé straně pravidla přípuštíme puze 2 stavy (dpvídá neb nedpvídá vzrvé sekvenci), pravá strana pravidla je zatížena neurčitstí: někdy se cena phybuje prgnózvaným směrem, jindy ve směru pačném, někdy trvá prgnózvaný cenvý phyb více časvých úseků, jindy méně, někdy je změna ceny výrazná, jindy nikli. 3.2 Zpracvání neurčitstí Systém Japnských svící prgnózuje buducí vývj s jistu míru neurčitsti. V půvdním textu [5] se tat neurčitst neřeší. Autr pnechává její zpracvání na bchdníkvi a jeh risk-managementu. Fig. 8. Svíčkvý graf s vyznačením sekvencí systému Japnské svíce: 2x Kladiv, 2x Medvědí zavírací Marubzu. Zdrj: [2] Prveďme následujícím způsbem zpětný test (angl. backtest). V cenvém grafu zkumanéh cennéh papíru vyhledejme zpětně výskyty každéh z bchdních signálů v dstatečně velkém pčtu. C je dstatečně velký pčet je neurčité. Záleží na bdbí, p které budeme trh zpětně testvat. Jestliže zvlíme příliš krátké

4 bdbí (např. méně než měsíc), může se stát, že zahrneme příliš malý, nereprezentativní vzrek. Jestliže zvlíme příliš dluhé bdbí (např. více než půl rku), může se stát, že zahrneme vzrek takvéh chvání trhu, které se již v sučasné dbě vůbec nevyskytuje. Také záleži na veliksti časvéh úseku, který představuje jedna svíčka. Čím kratší časvý úsek, tím více může být ve zkumaném bdbí bchdních signálů. Pdstatu zpětnéh testu je vytvření statistickéh přehledu všech chvání trhu, která následvala p vzniku bchdníh signálu. Pr každý bchdní signál evidujeme: typ sekvence Japnských svící (Kladiv, Oběšenec,...), maximální kurz v příznivém směru (MFE, angl. maximum favrable excursin), klik časvých úseků trval trhu, než dsáhl MFE, maximální kurz v nepříznivém směru (MAE, angl. maximum adverse excursin), klik časvých úseků trval trhu, než dsáhl MAE. Identifikace kurzů MFE a MAE znamená identifikaci lkálních maxim a minim v průběhu tržní ceny. Trh se nachází v lkálním maximu, resp. minimu, jestliže pté následuje výrazná krekce. Za výraznu krekci můžeme značit takvu krekci, kdy djde k prtisměrnému phybu kurzu pdstatnu část cenvéh rzpětí mezi cenu v kamžiku vygenervání tržníh signálu a cenu v kamžiku zahájení krekce. Ke každému bchdnímu signálu tak lze na základě zpětnéh testu prgnózvat něklik variant buducíh vývje tržní ceny. Příklad prgnózy: signál Kladiv (prgnóza: růst ceny), s pravděpdbnstí 47%: příznivý vývj kurzu +8 bdů za 4 časvé úseky, nepříznivý vývj -6 bdů za 6 časvých úseků, s pravděpdbnstí 24%: příznivý vývj kurzu +17 bdů za 5 časvých úseků, nepříznivý vývj -7 bdů za 5 časvých úseků, s pravděpdbnstí 29%: příznivý vývj kurzu +2 bdy za 7 časvých úseků, nepříznivý vývj -13 bdů za 4 časvé úseky. Pr zjedndušení uvádíme ceny nikli v měnvých jedntkách, ale v bdech. 4 Multiagentvst autnmníh systému V předchzích kapitlách jsme ppsali agenta, princip jeh fungvání a výstupy, které pskytuje. V multiagentvém systému ASAFT bude existvat více pdbných agentů. Jedntlivé agenty budu ttžným pstupem rzpznávat výskyt sekvencí Japnských svící. Každý z nich však bude sledvat prstředí v jiných časvých úsecích. Zpětný test každéh z agentů vyprdukuje jiné výsledky. 4.1 Běh systému, prgnózvání Kupříkladu se ASAFT sestává z 5 agentů, kteří pracují na následujících časvých úsecích: 3 minutvý, 15 minutvý, 1 hdinvý, 5 hdinvý, 1 denní časvý úsek (č.ú.). Představme si, že systém vygenerval následující prgnózu: agent na 3 min. č. ú.: pravděpdbnst 70%, příznivý +15 bdů za 6 č.ú. = 18 min. agent na 3 min. č. ú.: pravděpdbnst 30%, nepříznivý -7 bdů za 4 č.ú. = 12 min. agent na 15 min. č. ú.: pravděpdbnst 65%, příznivý +27 bdů za 5 č.ú. = 1 hd. 15 min. agent na 15 min. č. ú.: pravděpdbnst 35%, nepříznivý -19 bdů za 2 č.ú. = 30 min. agent na 1 hd. č. ú.: pravděpdbnst 60%, příznivý +61 bdů za 5 č.ú. = 5 hd. agent na 1 hd. č. ú.: pravděpdbnst 40%, nepříznivý -34 bdů za 3 č.ú. = 3 hd. agent na 5 hd. č. ú.: pravděpdbnst 65%, příznivý +54 bdů za 1 č.ú. = 5 hd. agent na 5 hd. č. ú.: pravděpdbnst 35%, nepříznivý -36 bdů za 1 č.ú. = 5 hd. agent na 1 denním č. ú.: pravděpdbnst 55%, příznivý +74 bdů za 1 č.ú. = 24 hd. agent na 1 denním č. ú.: pravděpdbnst 45%, nepříznivý -41 bdů za 1 č.ú. = 24 hd. Ve výše uvedeném příkladě vidíme, že agenti pracující na různých časvých úsecích bčas vygenerují i prtichůdné prgnózy na stejné bdbí v buducnsti. Také může nastat situace, že agent v jednm časvém úseku vygeneruje např. růstvý bchdní signál s platnstí 6 č.ú. a následně p 3 č.ú. vygeneruje prtichůdný pklesvý bchdní signál. 4.2 Otázky dalšíh řešení disertační práce V rámci dalšíh řešení disertační práce vyvstávají tázky, se kterými se bracím na účastníky knference: jaký prstředek umělé inteligence je vhdný pr zpracvání zpětnéh testu (MFE/MAE analýzy cenvých průběhů), následné vyhdncvání výsledků a přiřazvání neurčitstí k prgnózám?

5 jakým prstředkem slučit dílčí prgnózy jedntlivých agentů v celkvu prgnózu buducíh vývje? jak se vypřádat s prtichůdnými bchdními signály jednak v rámci jednh agenta, jednak dvu agentů pracujících na různých časvých úsecích? Literatura [1] Ing. Vladimír Baláž, DrSc.: C se nám skutečně hní v hlavě při investvání, FndMarket.cz, [2] X-Trade Brkers: Vzdělávací materiály, X-Trade Brkers, [3] Ing. Daniel Gladiš, MBA, CFA: Naučte se investvat, Grada Publishing, Praha [4] Ing. Aleš Kubík: Inteligentní agenty, Cmputer press, Brn [5] Steve Nisn: Japanese Candlestick Charting Techniques, Secnd Editin, Amazn.cm,