Что такое нейронная сеть?
Нейронная сеть представляет собой серию алгоритмов, которые стремятся распознать основные взаимосвязи в наборе данных посредством процесса, который имитирует работу человеческого мозга. В этом смысле нейронные сети относятся к системам нейронов, как органических, так и искусственных по своей природе. Нейронные сети могут адаптироваться к изменению ввода; таким образом, сеть генерирует наилучший возможный результат без необходимости пересмотра критериев вывода. Концепция нейронных сетей, которая имеет свои корни в искусственном интеллекте, быстро набирает популярность при разработке торговых систем.
Основы нейронных сетей
Нейронные сети в мире финансов помогают в разработке таких процессов, как прогнозирование временных рядов, алгоритмическая торговля, классификация ценных бумаг, моделирование кредитного риска и построение собственных индикаторов и производных цен.
Нейронная сеть работает аналогично нейронной сети человеческого мозга. «Нейрон» в нейронной сети - это математическая функция, которая собирает и классифицирует информацию в соответствии с конкретной архитектурой. Сеть сильно напоминает статистические методы, такие как подбор кривой и регрессионный анализ.
Нейронная сеть содержит слои взаимосвязанных узлов. Каждый узел является персептроном и похож на множественную линейную регрессию. Перцептрон подает сигнал, генерируемый множественной линейной регрессией, в функцию активации, которая может быть нелинейной.
В многослойном персептроне (MLP) персептроны расположены в взаимосвязанных слоях. Входной слой собирает входные шаблоны. Выходной слой имеет классификации или выходные сигналы, с которыми могут отображаться входные шаблоны. Например, шаблоны могут содержать список величин для технических индикаторов безопасности; потенциальные результаты могут быть «купить», «держать» или «продать».
Скрытые слои настраивают входные веса до тех пор, пока погрешность нейронной сети не станет минимальной. Предполагается, что скрытые слои экстраполируют характерные признаки во входных данных, которые имеют прогностическую силу в отношении выходных данных. Это описывает извлечение признаков, которое выполняет утилиту, аналогичную статистическим методам, таким как анализ главных компонентов.
Ключевые вынос
- Нейронные сети представляют собой серию алгоритмов, которые имитируют операции человеческого мозга для распознавания взаимосвязей между огромными объемами данных. Они используются в различных приложениях в финансовых услугах, от прогнозирования и маркетинговых исследований до выявления мошенничества и оценки рисков. Использование нейронных сетей для прогнозирования цен на фондовом рынке варьируется.
Применение нейронных сетей
Широко используются нейронные сети с приложениями для финансовых операций, планирования предприятий, торговли, бизнес-аналитики и обслуживания продуктов. Нейронные сети также получили широкое распространение в бизнес-приложениях, таких как решения для прогнозирования и маркетинговых исследований, выявления мошенничества и оценки рисков.
Нейронная сеть оценивает ценовые данные и открывает возможности для принятия торговых решений на основе анализа данных. Сети могут различать тонкие нелинейные взаимозависимости и шаблоны, которые другие методы технического анализа не могут. Согласно исследованиям, точность нейронных сетей при прогнозировании цен на акции различна. Некоторые модели предсказывают правильные цены акций в 50–60% случаев, тогда как другие точны в 70% случаев. Некоторые утверждают, что повышение эффективности на 10% - это все, что инвестор может просить у нейронной сети.
Всегда будут наборы данных и классы задач, которые лучше проанализировать с помощью ранее разработанных алгоритмов. Не так важен алгоритм; это хорошо подготовленные исходные данные по целевому индикатору, которые в конечном итоге определяют уровень успеха нейронной сети.
