Retea neurala
O rețea neuronală este o serie de algoritmi care încearcă să recunoască relațiile de bază 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 schimbarea intrării; astfel încât rețeaua să genereze cel mai bun rezultat posibil, fără a fi necesară redesenarea criteriilor de ieșire. Conceptul de rețele neuronale, care își are rădăcinile în inteligența artificială, câștigă rapid popularitate în dezvoltarea sistemelor de tranzacționare.
Bazele rețelelor neuronale
Rețelele neuronale, în lumea finanțelor, ajută la dezvoltarea unui astfel de proces cum ar fi previziunea seriilor de timp, tranzacționarea algoritmică, clasificarea valorilor mobiliare, modelarea riscului de credit și construirea de indicatori proprietari și instrumente derivate de preț.
O rețea neuronală funcționează similar cu rețeaua neuronală a creierului uman. Un „neuron” într-o rețea neuronală este o funcție matematică care colectează și clasifică informațiile în conformitate cu o arhitectură specifică. Rețeaua are o asemănare puternică cu metodele statistice, cum ar fi montarea curburilor 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 introduce semnalul produs de o regresie liniară multiplă într-o funcție de activare care poate fi neliniară.
Într-un perceptron cu mai multe straturi (MLP), perceptrele sunt dispuse în straturi interconectate. Stratul de intrare colectează tiparele de intrare. Stratul de ieșire are clasificări sau semnale de ieșire la care pot fi mapate tiparele de intrare. De exemplu, tiparele pot cuprinde o listă de cantități pentru indicatorii tehnici despre o securitate; rezultatele potențiale pot fi „cumpărați”, „rețineți” sau „vindeți”.
Straturile ascunse reglează ponderile de intrare până când marja de eroare a rețelei neuronale este minimă. Se consideră ipoteză că straturile ascunse extrapolează caracteristici importante în datele de intrare care au putere predictivă cu privire la ieșiri. Aceasta descrie extragerea caracteristicilor, care realizează o utilitate similară tehnicilor statistice, cum ar fi analiza componentelor principale.
Cheie de luat cu cheie
- Rețelele neuronale sunt o serie de algoritmi care imită operațiile unui creier uman pentru a recunoaște relațiile dintre cantități vaste de date.
- Sunt utilizate într-o varietate de aplicații în servicii financiare, de la prognoză și cercetare de marketing până la detectarea fraudei și evaluarea riscurilor.
- Utilizarea rețelelor neuronale pentru predicția prețurilor bursiere variază.
Aplicarea rețelelor neuronale
Rețelele neuronale sunt utilizate pe scară largă, cu aplicații pentru operațiuni financiare, planificare a întreprinderilor, tranzacționare, analize de afaceri și întreținere de produse. Rețelele neuronale au obținut, de asemenea, o adopție pe scară largă în aplicații de afaceri, precum soluții de prognoză și cercetare de marketing, detectarea fraudei și evaluarea riscurilor.
O rețea neuronală evaluează datele despre prețuri și descoperă oportunitățile de luare a deciziilor comerciale pe baza analizei datelor. Rețelele pot distinge interdependențe subtile neliniare și tipare pe care alte metode de analiză tehnică nu le pot. Conform cercetărilor, acuratețea rețelelor neuronale în ceea ce privește realizarea predicțiilor de preț pentru stocuri diferă. Unele modele prezic prețurile corecte ale stocurilor de 50 până la 60% din timp, în timp ce altele sunt corecte în 70% din toate cazurile. Unii au estimat că o îmbunătățire de 10% a eficienței este tot ce poate solicita un investitor de la o rețea neuronală.
Întotdeauna vor exista seturi de date și clase de sarcini pe care o mai bine analizată folosind algoritmi dezvoltați anterior. Nu contează atât algoritmul; datele de intrare bine pregătite ale indicatorului vizat determină în cele din urmă nivelul de succes al unei rețele neuronale.
Compararea conturilor de investiții Denumirea furnizorului Descrierea divulgatorului de publicitate × Ofertele care apar în acest tabel provin din parteneriate de la care Investopedia primește compensații.