316-317 / 568
, דור לוי
פליקס ויסמן
' דר: מנחה
עמית
שטקל
הנדסת חשמל
חיזוי משברים בשוק ההון בלמידת מכונה
מטרת הפרויקט היא לבצע חיזוי משברים בשוק ההון
.
המערכת
הינה מערכת תומכת החלטה אשר מטרתה לספק למשקיע
אינדיקציה על משבר הצפוי להתרחש בעתיד הקרוב ולהתריע על
כך פרק זמן סביר מראש
.
עיקרי התכנון
:
מאגר המידע של המנותח בפרויקט נמצא בשוק ההון האמריקאי
.
לאחר קליטה
,
סינון ועיבוד האותות
הבורסאיים הרלוונטיים למימוש המערכת פותח מודל למידת מכונה המבוסס על אלגוריתם
MLP
אשר
מבצע חיזוי של הרווח
/
ההפסד היחסי בכל יום מסחר
.
החיזוי מתבצע לאורך תקופה של שנה אחת
בלבד ובסופה של כל שנת מסחר מתעדכן המודל בתוספת המידע של השנה האחרונה
.
דרישות עיקריות
:
•
הסתברות להתראת שווא קטנה מ
- 25%.
False alarm ratio =
≤ 25%
•
יחס התראת אמת אל מול פספוס משבר קטן מ
- 20%.
Probability of Miss−detection
=
Negative
∙ 100 ≤ 20%
•
הגדלת היחס רווח לסיכון של הסוחר
תוצר הפרויקט
:
לב הפרויקט הוא האלגוריתם ובו נמצא התוצר העיקרי של הפרויקט שבסופו של דבר אמור לתת לנו
את האינדיקציות על חיזוי המשברים והפקת האותות למסחר בטוח ומתן המלצות למסחר רווחי עבור
המשתמש
.
תקופת החיזוי בכל התהליך הינה שנת מסחר אחת בלבד
.
ובסיומה של כל שנה נעדכן את
סט הלמידה בתוספת השנה שעברה ונבצע חיזוי לשנה נוספת
.
תהליך זה נובע משום שאופן
התנהגותו של שוק ההון אינו סטציונרי ויכולת החיזוי של המודל לטווח ארוך אינה יעילה דיו
.
בתמונה
:
אות התראה שהפקנו לאורך
10
. שנים
תוצאות התוצר
:
•
False alarm ratio = 13.369%
•
Probability of miss-detection = 19.317%
•
Profit/Risk ratio = 0.417