Hva er et nevralt nettverk?
Et nevralt nettverk er en serie algoritmer som prøver å gjenkjenne underliggende forhold i et datasett gjennom en prosess som etterligner måten den menneskelige hjernen opererer på. I denne forstand refererer nevrale nettverk til systemer med nevroner, enten organiske eller kunstige. Nevrale nettverk kan tilpasse seg endrede innspill; slik at nettverket genererer best mulig resultat uten å måtte redesigne utdanningskriteriene. Begrepet nevrale nettverk, som har sine røtter i kunstig intelligens, får raskt popularitet i utviklingen av handelssystemer.
Grunnleggende om nevrale nettverk
Nevrale nettverk, i finansverdenen, hjelper deg med å utvikle prosesser som tidsserieprognoser, algoritmisk handel, verdipapirklassifisering, kredittrisikomodellering og konstruere proprietære indikatorer og kursderivater.
Et nevralt nettverk fungerer på samme måte som den menneskelige hjernens nevrale nettverk. En "nevron" i et nevralt nettverk er en matematisk funksjon som samler inn og klassifiserer informasjon i henhold til en spesifikk arkitektur. Nettverket ligner sterkt på statistiske metoder som kurvepassing og regresjonsanalyse.
Et nevralt nettverk inneholder lag med sammenkoblede noder. Hver node er en perceptron og ligner på en multippel lineær regresjon. Perceptronet fører signalet produsert ved en multippel lineær regresjon til en aktiveringsfunksjon som kan være ikke-lineær.
I en flerlagd perceptron (MLP) er perceptroner anordnet i sammenkoblede lag. Inngangslaget samler inndatamønstre. Utgangslaget har klassifiseringer eller utsignaler som inngangsmønstre kan kartlegge. For eksempel kan mønstrene omfatte en liste over mengder for tekniske indikatorer om en sikkerhet; potensielle output kan være "kjøpe", "holde" eller "selge."
Skjulte lag finjusterer inngangsvektene til nevrale nettverkets feilmargin er minimal. Det antas at skjulte lag ekstrapolerer fremtredende funksjoner i inndatadataene som har forutsigbar kraft angående utgangene. Dette beskriver funksjonsekstraksjon, som oppnår et verktøy som ligner statistiske teknikker som hovedkomponentanalyse.
Viktige takeaways
- Nevrale nettverk er en serie algoritmer som etterligner operasjonen til en menneskelig hjerne for å gjenkjenne forhold mellom enorme datamengder. De brukes i en rekke bruksområder i finansielle tjenester, fra prognoser og markedsføringsundersøkelser til bedragerier og risikovurdering. Bruk av nevrale nettverk for prediksjon av aksjemarkedet varierer.
Bruk av nevrale nettverk
Nevrale nettverk brukes bredt, med applikasjoner for finansdrift, virksomhetsplanlegging, handel, forretningsanalyse og produktvedlikehold. Nevrale nettverk har også fått en utbredt adopsjon i forretningsapplikasjoner som prognoser og markedsføringsforskningsløsninger, bedragerier og risikovurdering.
Et nevralt nettverk evaluerer prisdata og avdekking muligheter for å ta handelsbeslutninger basert på dataanalysen. Nettverkene kan skille subtile ikke-lineære avhengigheter og mønstre andre metoder for teknisk analyse ikke kan. Ifølge forskning er nøyaktigheten av nevrale nettverk når det gjelder å lage prisvarsler for aksjer. Noen modeller forutsier de riktige aksjekursene 50 til 60 prosent av tiden, mens andre er nøyaktige i 70 prosent av alle tilfeller. Noen har antydet at en forbedring av effektiviteten på 10 prosent er alt en investor kan be om fra et nevralt nettverk.
Det vil alltid være datasett og oppgaveklasser som en bedre analysert ved å bruke tidligere utviklede algoritmer. Det er ikke så mye algoritmen som betyr noe; det er de godt forberedte inputdataene på målindikatoren som til slutt bestemmer suksessnivået for et nevralt nettverk.
