Нейронна мережа
Що таке нейронна мережа?
Нейронна мережа – це низка алгоритмів, які намагаються розпізнати основні взаємозв’язки в наборі даних за допомогою процесу, що імітує роботу людського мозку. У цьому сенсі нейронні мережі відносяться до систем нейронів, органічних або штучних за своєю природою. Нейронні мережі можуть адаптуватися до змінних входів; таким чином мережа дає найкращий можливий результат без необхідності переробляти критерії виводу. Концепція нейронних мереж, корінням якої є штучний інтелект, стрімко набирає популярність у розвитку торгових систем.
Ключові винос
- Нейронні мережі – це ряд алгоритмів, що імітують операції людського мозку для розпізнавання взаємозв’язків між величезними обсягами даних.
- Вони використовуються у різноманітних додатках у фінансових послугах – від прогнозування та маркетингових досліджень до виявлення шахрайства та оцінки ризиків.
- Використання нейронних мереж для прогнозування цін на фондовому ринку змінюється.
Основи нейронних мереж
Нейронні мережі у світі фінансів допомагають у розробці такого процесу, як прогнозування часових рядів, алгоритмічна торгівля, класифікація цінних паперів, моделювання кредитного ризику та побудова власних показників та похідних цін.
Нейронна мережа працює подібно до нейронної мережі людського мозку. «Нейрон» у нейронній мережі – це математична функція, яка збирає та класифікує інформацію відповідно до конкретної архітектури. Мережа сильно нагадує статистичні методи, такі як підгонка кривих та регресійний аналіз.
Нейронна мережа містить шари взаємопов’язаних вузлів. Кожен вузол є персептроном і схожий на багаторазову лінійну регресію. Персептрон подає сигнал, що виробляється багаторазовою лінійною регресією, у функцію активації, яка може бути нелінійною.
У багатошаровому персептроні (MLP) персептрони розташовані взаємопов’язаними шарами. Вхідний рівень збирає шаблони введення. Вихідний рівень має класифікації або вихідні сигнали, на які можуть вказувати шаблони введення. Наприклад, моделі можуть містити перелік величин для технічних показників про цінний папір; потенційні результати можуть бути “купувати”, “утримувати” або “продавати”.
Приховані шари тонко налаштовують вхідні зважування, поки похибка нейронної мережі не стане мінімальною. Існує гіпотеза, що приховані шари екстраполюють суттєві риси у вхідних даних, які мають прогнозуючу силу щодо виходів. Це описує вилучення особливостей, яке забезпечує корисність, подібну до статистичних методів, таких як аналіз основних компонентів.
Застосування нейронних мереж
Нейронні мережі широко використовуються, із додатками для фінансових операцій, планування підприємств, торгівлі, бізнес-аналітики та обслуговування продуктів. Нейронні мережі також набули широкого поширення в таких бізнес-додатках, як прогнозування та маркетингові дослідження, виявлення шахрайства та оцінка ризиків.
Нейронна мережа оцінює дані про ціни та розкриває можливості для прийняття торгових рішень на основі аналізу даних.Мережі можуть розрізняти тонкі нелінійні взаємозалежності та закономірності, інші методи технічного аналізу не можуть.Згідно з дослідженнями, точність нейронних мереж при прогнозуванні цін на акції відрізняється.Деякі моделі прогнозують правильні ціни на акції від 50 до 60 відсотків часу, тоді як інші є точними в 70 відсотках усіх випадків.Деякі стверджують, що підвищення ефективності на 10 відсотків – це все, що інвестор може вимагати від нейронної мережі.
Завжди існуватимуть набори даних та класи завдань, які краще аналізувати, використовуючи раніше розроблені алгоритми. Важливий не стільки алгоритм; саме добре підготовлені вхідні дані щодо цільового показника в кінцевому рахунку визначають рівень успіху нейронної мережі.