Neural Forecasting

Work in progressEsperimento isolatoDB in sola lettura

I modelli della tesi «Reti neurali in ambito finanziario» (MLP 10-40-1, RBF, GRNN, SVR) in versione corretta: prevedono il rendimento di domani da 10 variabili relative di oggi e di ieri (apertura, massimo e minimo rispetto alla chiusura, rendimento, volume relativo), sulla serie rettificata. Prevedere il prezzo grezzo darebbe errori piccolissimi solo perché il prezzo di domani somiglia a quello di oggi: il riferimento da battere è proprio la previsione «domani = oggi».

Configurazione

Titolo

Timeframe

Dal (opzionale)

Al (opzionale)

Quota di test

Riaddestramento

Commissione per lato (%)

Slippage per lato (%)

Soglia per stare long (%)

GRNN: aggiorna la memoria a ogni nuova osservazione

Parametri dell'MLP (tesi: 40 neuroni, sigmoide)

Neuroni nascosti

Attivazione

Regolarizzazione L2

Learning rate

Epoche max

Reti (semi)

La validazione è cronologica: normalizzazione, scelta degli iperparametri ed early stopping usano solo l'ultimo 20% del training. Il trading è solo long: la decisione si prende alla chiusura e si esegue all'apertura successiva, con commissione e slippage.