Sieć neuronowa
Co to jest sieć neuronowa?
Sieć neuronowa to seria algorytmów, które starają się rozpoznać podstawowe relacje w zbiorze danych poprzez proces naśladujący sposób działania ludzkiego mózgu. W tym sensie sieci neuronowe odnoszą się do systemów neuronów o charakterze organicznym lub sztucznym. Sieci neuronowe mogą dostosowywać się do zmieniających się danych wejściowych; tak więc sieć generuje najlepsze możliwe wyniki bez konieczności przeprojektowywania kryteriów wyjściowych. Koncepcja sieci neuronowych, która ma swoje korzenie w sztucznej inteligencji, szybko zyskuje na popularności w rozwoju systemów transakcyjnych.
Kluczowe wnioski
- Sieci neuronowe to seria algorytmów, które naśladują operacje ludzkiego mózgu w celu rozpoznania relacji między ogromnymi ilościami danych.
- Są wykorzystywane w różnych zastosowaniach w usługach finansowych, od prognozowania i badań marketingowych po wykrywanie oszustw i ocenę ryzyka.
- Wykorzystanie sieci neuronowych do prognozowania cen giełdowych jest zróżnicowane.
Podstawy sieci neuronowych
Sieci neuronowe w świecie finansów pomagają w rozwoju takich procesów jak prognozowanie szeregów czasowych, handel algorytmiczny, klasyfikacja papierów wartościowych, modelowanie ryzyka kredytowego oraz konstruowanie własnych wskaźników i cenowych instrumentów pochodnych.
Sieć neuronowa działa podobnie do sieci neuronowej ludzkiego mózgu. „Neuron” w sieci neuronowej to funkcja matematyczna, która zbiera i klasyfikuje informacje zgodnie z określoną architekturą. Sieć jest bardzo podobna do metod statystycznych, takich jak dopasowywanie krzywych i analiza regresji.
Sieć neuronowa zawiera warstwy połączonych ze sobą węzłów. Każdy węzeł jest perceptronem i jest podobny do wielokrotnej regresji liniowej. Perceptron przekazuje sygnał wytwarzany przez wielokrotną regresję liniową do funkcji aktywacji, która może być nieliniowa.
W perceptronie wielowarstwowym (MLP) perceptrony są ułożone w połączonych ze sobą warstwach. Warstwa wejściowa zbiera wzorce wejściowe. Warstwa wyjściowa ma klasyfikacje lub sygnały wyjściowe, do których mogą być mapowane wzorce wejściowe. Na przykład wzorce mogą zawierać listę ilości wskaźników technicznych dotyczących papieru wartościowego; potencjalne wyniki to „kup”, „trzymaj” lub „sprzedaj”.
Warstwy ukryte dostrajają wagi wejściowe, aż margines błędu sieci neuronowej będzie minimalny. Zakłada się hipotezę, że warstwy ukryte ekstrapolują najistotniejsze cechy danych wejściowych, które mają moc predykcyjną w odniesieniu do wyników. Opisuje wyodrębnianie cech, które realizuje narzędzie podobne do technik statystycznych, takich jak analiza głównych składników.
Zastosowanie sieci neuronowych
Szeroko stosowane są sieci neuronowe z aplikacjami do operacji finansowych, planowania przedsiębiorstwa, handlu, analiz biznesowych i konserwacji produktów. Sieci neuronowe zyskały również szerokie zastosowanie w zastosowaniach biznesowych, takich jak prognozowanie i rozwiązania do badań marketingowych, wykrywanie oszustw i ocena ryzyka.
Sieć neuronowa ocenia dane cenowe i odkrywa możliwości podejmowania decyzji handlowych na podstawie analizy danych. Sieci potrafią rozróżniać subtelne nieliniowe współzależności i wzorce, których inne metody analizy technicznej nie mogą. Według badań dokładność sieci neuronowych w prognozowaniu cen akcji jest różna. Niektóre modele przewidują prawidłowe ceny akcji w 50-60% przypadków, podczas gdy inne są dokładne w 70% przypadków. Niektórzy twierdzą, że 10-procentowa poprawa wydajności to wszystko, o co inwestor może wymagać od sieci neuronowej.
Zawsze będą istniały zbiory danych i klasy zadań, które można lepiej przeanalizować przy użyciu wcześniej opracowanych algorytmów. Nie tyle liczy się algorytm; to dobrze przygotowane dane wejściowe dotyczące docelowego wskaźnika ostatecznie decydują o poziomie sukcesu sieci neuronowej.