Искусственная нейронная сеть для цен закрытия акций компании «Facebook»

На сегодняшний день существует не одна библиотека работы с искусственными нейронными сетями. Это обусловлено во многом растущей популярностью данного типа аппроксимирующих моделей. С чем же это связано? Во-первых, динамично развивающиеся CPU и GPU. Развитие технологий, отвечающих за большую скорость и больший объем памяти центрального процессора и видеопроцессора, дали возможность ученым и практикам со всего света заниматься обработкой и анализом больших объемов информации, наличие которых связано с множеством факторов, таких как мощные серверы, развитие языков программирования, связанных с базами данных и т.д. Во-вторых, развитие баз данных, языков программирования позволило ученым и практикам расширить возможности для обработки и анализа информации. В-третьих, практическое применение нейронных сетей можно встретить все чаще. Например, «Siri», компании «Apple» или русский аналог «Алиса» компании «Yandex». Примером также может служить система распознавания лиц, используемая на множестве смартфонов, наибольшую популярность получившая в модели «Iphone X» компании «Apple». Примеров использования нейронных сетей становится все больше, порой это ограничивается только размахом человеческой фантазии.
В экономике с помощью нейронных сетей на сегодняшний день можно решать задачи регрессии и классификации. В данной работе предлагается пример задачи регрессии, решаемой с помощью нейронной сети.
В качестве основных задач данной работы можно выделить поэтапный разбор построения нейронной сети для прогнозирования временных рядов в среде R с описанием команд, анализ результатов возможных прогнозов и влияния одних временных рядов на другие с помощью графических возможностей языка программирования R [2].
Загружаем необходимые библиотеки как для упрощения построения нейронной сети, так и для дополнительных графических возможностей. Например, библиотека ’NeuralNetTools' дает возможность представить нейронную сеть в довольно удобной форме (см. ниже). Пакеты 'nnet' и 'neuralnet' загружаем специально для построения искусственной нейронной сети. Во-первых, нам необходимо установить библиотеки в среду R, т.к. библиотеки искусственных нейронных сетей не входят в базовый набор среды [6].
install.packages('NeuralNetTools',repos = "http://cran.us.r-project.org")
install.packages('neuralnet',repos = "http://cran.us.r-project.org")
library(NeuralNetTools)
library(neuralnet)
getwd()
setwd("~/r/NN1")
Условно все данные для анализа можно рассмотреть в виде списка, представленного ниже в программном коде. Всего было рассмотрено 3 компании: «Facebook», «Nike», «Boeing» за период с 06.12.2012 по 06.12.2017 гг. [8]. Всего за данный период времени по каждой бумаге представлены данные за 1260 торговых сессий. С целью диверсификации рисков внутри портфеля ценных бумаг акции рассматривались только так называемых «голубых фишек» и из разных отраслей.
Загружаем данные из рабочей директории.
mydata <- read.csv('nn_base1.csv', sep = ';', header = T, dec = ',')

str(mydata)
## 'data.frame': 1260 obs. of 19 variables:
plot(mydata$FBClose., type = 'l')
На рис. 1 представлен курс акций компании «Facebook». Под курсом акций в данном случае понимается цена закрытия акции компании.
Для корректной работы стоит убрать некоторые переменные из ряда факторов. Для решения данной ситуации в исходном наборе данных у нас присутствуют взаимозаменяемые переменные «Close» и «Adj.Close». Переменная «Adj.Close» представляет собой цены закрытия с поправкой на выплаченные дивиденды. Отказываясь от переменной «Adj.Close», избавляемся от двойного счета.
mydata <- mydata[,-c(1,6,12,18)]
Обращаемся к нашей таблице напрямую и смотрим названия переменных, которые остались после устранения переменной «Adj.Close».
attach(mydata)
names(mydata)
## [1] "NOpen" "NHigh" "NLow" "NClose." "NVolume" "FBOpen"
## [7] "FBHigh" "FBLow" "FBClose." "FBVolume" "BOpen" "BHigh"
## [13] "BLow" "BClose." "BVolume"
Преодолев этап преобразования и подготовки данных для прогнозирования, создаем модель искусственной нейронной сети [5]. Она будет содержать входной слой, один скрытый слой, состоящий из 13 нейронов, а также выходной слой, в котором мы будем получать результаты прогнозирования [1].
n <- names(mydata)
f <- as.formula(paste('FBClose. ~', paste(n[!n %in% 'FBClose.'], collapse = '+')))
model <- neuralnet(f,
data = mydata,
hidden = 13
)