Mi az a neurális hálózat?
A neurális hálózat egy olyan algoritmusok sorozata, amely arra törekszik, hogy felismerje a mögöttes kapcsolatokat egy adatkészletben egy olyan folyamat révén, amely utánozza az emberi agy működését. Ebben az értelemben az idegi hálózatok a természetes vagy mesterséges idegrendszerekre utalnak. A neurális hálózatok alkalmazkodni tudnak a változó bemenetekhez; így a hálózat a lehető legjobb eredményt hozza anélkül, hogy újratervezni kellene a kimeneti kritériumokat. A neurális hálózatok fogalma, amelynek gyökerei a mesterséges intelligencia, gyorsan növekszik népszerűsége a kereskedési rendszerek fejlesztésében.
A neurális hálózatok alapjai
A neurális hálózatok a pénzügyi világban segítenek olyan folyamatok fejlesztésében, mint az idősorok előrejelzése, az algoritmikus kereskedelem, az értékpapírok osztályozása, a hitelkockázat modellezése, valamint a tulajdonosi mutatók és az árderivatívák összeállítása.
Egy idegi hálózat hasonlóan működik, mint az emberi agy ideghálózata. Egy ideghálózatban egy „neuron” egy matematikai függvény, amely az információkat egy adott architektúra szerint gyűjti és osztályozza. A hálózat nagyon hasonlít a statisztikai módszerekre, például a görbe illesztésére és a regressziós elemzésre.
Egy neurális hálózat összekapcsolt csomópontok rétegeit tartalmazza. Minden csomópont perceptron és hasonló a többszörös lineáris regresszióhoz. A perceptron a többszörös lineáris regresszió által generált jelet olyan aktivációs függvénybe táplálja, amely nemlineáris lehet.
Egy többrétegű perceptronban (MLP) az perceptronok összekapcsolt rétegekben vannak elrendezve. A bemeneti réteg összegyűjti a bemeneti mintákat. A kimeneti réteg osztályozást vagy kimeneti jeleket tartalmaz, amelyekhez a bemeneti minták hozzárendelhetők. Például a minták tartalmazhatnak a biztosítékkal kapcsolatos műszaki mutatók mennyiségi listáját; a lehetséges eredmények lehetnek „vásárlás”, „tartás” vagy „eladás”.
A rejtett rétegek finomhangolják a bemeneti súlyokat, amíg a neurális hálózat hibaszintje minimális lesz. Feltételezzük, hogy a rejtett rétegek extrapolálják a bemeneti adatok azon kiemelkedő tulajdonságait, amelyek előrejelző képességgel bírnak a kimenetekre vonatkozóan. Ez leírja a szolgáltatáskivonást, amely olyan statisztikai technikákhoz hasonló hasznosságot valósít meg, mint például a főkomponens-elemzés.
Kulcs elvihető
- A neurális hálózatok egy sor algoritmus, amelyek utánozzák az emberi agy műveleteit, hogy felismerjék a hatalmas adatmennyiség közötti kapcsolatokat. A pénzügyi szolgáltatások különféle alkalmazásaiban használják őket, az előrejelzéstől és a marketingkutatástól a csalás felderítéséig és a kockázatértékelésig. A neurális hálózatok felhasználása a tőzsdei ár előrejelzésére változik.
Neurális hálózatok alkalmazása
A neurális hálózatokat széles körben használják, pénzügyi műveletekhez, vállalati tervezéshez, kereskedelemhez, üzleti elemzéshez és termékkarbantartáshoz. A neurális hálózatok széles körben elterjedtek az üzleti alkalmazásokban is, mint például az előrejelzés és marketing kutatási megoldások, a csalások felderítése és a kockázatbecslés.
Egy neurális hálózat kiértékeli az áradatokat és feltárja a kereskedelmi döntések meghozatalának lehetőségeit az adatelemzés alapján. A hálózatok megkülönböztethetik a finom nemlineáris kölcsönös függőségeket és mintákat, amelyeket a műszaki elemzés más módszerei nem képesek megkülönböztetni. A kutatások szerint az ideghálózatok pontossága az árfolyam-előrejelzések készítésében eltérő. Egyes modellek a helyes részvényárakat az idő 50–60 százalékára becsülik, mások az esetek 70 százalékában pontosak. Néhányan azt állították, hogy a hatékonyság 10 százalékos javulása minden, amit egy befektető kérhet egy idegi hálózatról.
Mindig lesznek olyan adatkészletek és feladatosztályok, amelyeket jobban lehet elemezni a korábban kifejlesztett algoritmusok felhasználásával. Nem annyira az algoritmus számít; a célzott indikátoron jól elkészített bemeneti adatok végül meghatározzák az idegi hálózat sikerének szintjét.
