Retea neurala
Ce este o rețea neuronală?
O rețea neuronală este o serie de algoritmi care încearcă să recunoască relațiile subiacente într-un set de date printr-un proces care imită modul în care funcționează creierul uman. În acest sens, rețelele neuronale se referă la sisteme de neuroni, fie de natură organică, fie artificială. Rețelele neuronale se pot adapta la intrarea în schimbare; deci rețeaua generează cel mai bun rezultat posibil fără a fi nevoie să reproiectați criteriile de ieșire. Conceptul de rețele neuronale, care își are rădăcinile în inteligența artificială, câștigă rapid popularitate în dezvoltarea sistemelor de tranzacționare.
Chei de luat masa
- Rețelele neuronale sunt o serie de algoritmi care imită operațiunile unui creier uman pentru a recunoaște relațiile dintre cantități mari de date.
- Acestea sunt utilizate într-o varietate de aplicații în serviciile financiare, de la prognoze și cercetări de marketing până la detectarea fraudei și evaluarea riscurilor.
- Utilizarea rețelelor neuronale pentru predicția prețului bursier variază.
Bazele rețelelor neuronale
Rețelele neuronale, în lumea finanțelor, ajută la dezvoltarea unor astfel de procese precum prognoza seriilor temporale, tranzacționarea algoritmică, clasificarea valorilor mobiliare, modelarea riscului de credit și construirea indicatorilor proprietari și a instrumentelor derivate de preț.
O rețea neuronală funcționează similar cu rețeaua neuronală a creierului uman. Un „neuron” dintr-o rețea neuronală este o funcție matematică care colectează și clasifică informațiile în funcție de o arhitectură specifică. Rețeaua are o asemănare puternică cu metodele statistice, cum ar fi ajustarea curbei și analiza de regresie.
O rețea neuronală conține straturi de noduri interconectate. Fiecare nod este un perceptron și este similar cu o regresie liniară multiplă. Perceptronul alimentează semnalul produs de o regresie liniară multiplă într-o funcție de activare care poate fi neliniară.
Într-un perceptron multi-stratificat (MLP), perceptronii sunt aranjați în straturi interconectate. Stratul de intrare colectează tiparele de intrare. Stratul de ieșire are clasificări sau semnale de ieșire la care tiparele de intrare pot fi mapate. De exemplu, tiparele pot cuprinde o listă de cantități pentru indicatorii tehnici despre o garanție; rezultatele potențiale ar putea fi „cumpărați”, „dețineți” sau „vindeți”.
Straturile ascunse reglează fin ponderările de intrare până când marja de eroare a rețelei neuronale este minimă. Se presupune că straturile ascunse extrapolează caracteristici saliente în datele de intrare care au putere predictivă în ceea ce privește ieșirile. Aceasta descrie extragerea caracteristicilor, care realizează o utilitate similară tehnicilor statistice, cum ar fi analiza componentelor principale.
Aplicarea rețelelor neuronale
Rețelele neuronale sunt utilizate pe scară largă, cu aplicații pentru operațiuni financiare, planificarea întreprinderii, tranzacționarea, analiza afacerii și întreținerea produselor. Rețelele neuronale au câștigat, de asemenea, adoptarea pe scară largă în aplicațiile de afaceri, cum ar fi soluțiile de prognoză și cercetare de marketing, detectarea fraudelor și evaluarea riscurilor.
O rețea neuronală evaluează datele despre prețuri și descoperă oportunitățile de a lua decizii comerciale pe baza analizei datelor. Rețelele pot distinge interdependențe neliniare subtile și modele pe care alte metode de analiză tehnică nu le pot face. Conform cercetărilor, precizia rețelelor neuronale în efectuarea predicțiilor de preț pentru stocuri diferă. Unele modele prezic prețurile corecte ale acțiunilor 50-60 la sută din timp, în timp ce altele sunt corecte în 70 la sută din toate cazurile. Unii au susținut că o îmbunătățire cu 10% a eficienței este tot ce poate solicita un investitor de la o rețea neuronală.
Vor exista întotdeauna seturi de date și clase de sarcini care vor fi analizate mai bine prin utilizarea algoritmilor dezvoltați anterior. Nu contează atât algoritmul; datele de intrare bine pregătite pe indicatorul vizat determină în cele din urmă nivelul de succes al unei rețele neuronale.