Νευρικό σύστημα
Ένα νευρωνικό δίκτυο είναι μια σειρά αλγορίθμων που προσπαθούν να αναγνωρίσουν τις υποκείμενες σχέσεις σε ένα σύνολο δεδομένων μέσω μιας διαδικασίας που μιμείται τον τρόπο που λειτουργεί ο ανθρώπινος εγκέφαλος. Με αυτή την έννοια, τα νευρικά δίκτυα αναφέρονται σε συστήματα νευρώνων, είτε οργανικών είτε τεχνητών. Τα νευρικά δίκτυα μπορούν να προσαρμοστούν στην αλλαγή εισόδου. έτσι ώστε το δίκτυο να παράγει το καλύτερο δυνατό αποτέλεσμα χωρίς να χρειάζεται να επανασχεδιάσει τα κριτήρια παραγωγής. Η έννοια των νευρωνικών δικτύων, η οποία έχει τις ρίζες της στην τεχνητή νοημοσύνη, κερδίζει γρήγορα δημοτικότητα στην ανάπτυξη των εμπορικών συστημάτων.
Βασικά στοιχεία των νευρωνικών δικτύων
Τα νευρωνικά δίκτυα στον κόσμο της χρηματοδότησης βοηθούν στην ανάπτυξη μιας τέτοιας διαδικασίας όπως η πρόβλεψη χρονοσειρών, το αλγοριθμικό εμπόριο, η ταξινόμηση τίτλων, η μοντελοποίηση του πιστωτικού κινδύνου και η κατασκευή ιδιόκτητων δεικτών και παραγώγων τιμών.
Ένα νευρωνικό δίκτυο λειτουργεί παρόμοια με το νευρικό δίκτυο του ανθρώπινου εγκεφάλου. Ένας "νευρώνας" σε ένα νευρικό δίκτυο είναι μια μαθηματική συνάρτηση που συλλέγει και ταξινομεί πληροφορίες σύμφωνα με μια συγκεκριμένη αρχιτεκτονική. Το δίκτυο παρουσιάζει μεγάλη ομοιότητα με τις στατιστικές μεθόδους όπως η προσαρμογή καμπύλης και η ανάλυση παλινδρόμησης.
Ένα νευρωνικό δίκτυο περιέχει στρώματα διασυνδεδεμένων κόμβων. Κάθε κόμβος είναι ένα perceptron και είναι παρόμοιο με μια πολλαπλή γραμμική παλινδρόμηση. Το perceptron τροφοδοτεί το σήμα που παράγεται από μια πολλαπλή γραμμική παλινδρόμηση σε μια λειτουργία ενεργοποίησης που μπορεί να είναι μη γραμμική.
Σε ένα πολυεπίπεδο perceptron (MLP), τα perceptrons είναι διατεταγμένα σε αλληλοσυνδεόμενα στρώματα. Το στρώμα εισόδου συγκεντρώνει τα πρότυπα εισόδου. Το στρώμα εξόδου έχει ταξινομήσεις ή σήματα εξόδου στα οποία μπορούν να χαρτογραφηθούν τα πρότυπα εισόδου. Για παράδειγμα, τα σχέδια μπορεί να περιλαμβάνουν έναν κατάλογο ποσοτήτων για τεχνικούς δείκτες σχετικά με μια ασφάλεια. τα δυνητικά αποτελέσματα θα μπορούσαν να είναι "αγοράσουν", "κατέχουν" ή "πωλούν".
Τα κρυμμένα στρώματα ρυθμίζουν με ακρίβεια τους διορθωτικούς συντελεστές εισόδου έως ότου το περιθώριο σφάλματος του νευρικού δικτύου είναι ελάχιστο. Υποτίθεται ότι τα κρυμμένα στρώματα εξάγουν τα σημαντικότερα χαρακτηριστικά στα δεδομένα εισόδου που έχουν πρόβλεψη για τις εξόδους. Αυτό περιγράφει την εξαγωγή χαρακτηριστικών, η οποία επιτυγχάνει μια χρησιμότητα παρόμοια με τις στατιστικές τεχνικές όπως η ανάλυση κύριων συστατικών.
Βασικές τακτικές
- Τα νευρικά δίκτυα είναι μια σειρά αλγορίθμων που μιμούνται τις λειτουργίες ενός ανθρώπινου εγκεφάλου για να αναγνωρίζουν τις σχέσεις μεταξύ τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων.
- Χρησιμοποιούνται σε ποικίλες εφαρμογές στις χρηματοπιστωτικές υπηρεσίες, από την πρόβλεψη και την έρευνα μάρκετινγκ έως την ανίχνευση της απάτης και την εκτίμηση των κινδύνων.
- Η χρήση των νευρωνικών δικτύων για την πρόβλεψη των χρηματιστηριακών τιμών ποικίλλει.
Εφαρμογή των νευρωνικών δικτύων
Τα νευρικά δίκτυα χρησιμοποιούνται ευρέως, με εφαρμογές για χρηματοοικονομικές λειτουργίες, επιχειρηματικό σχεδιασμό, εμπορία, ανάλυση επιχειρήσεων και συντήρηση προϊόντων. Τα νευρωνικά δίκτυα έχουν επίσης αποκτήσει ευρεία υιοθεσία σε επιχειρηματικές εφαρμογές, όπως λύσεις έρευνας πρόβλεψης και μάρκετινγκ, ανίχνευση απάτης και εκτίμηση κινδύνου.
Ένα νευρωνικό δίκτυο αξιολογεί τα δεδομένα τιμών και αποκαλύπτει ευκαιρίες για λήψη εμπορικών αποφάσεων βάσει της ανάλυσης δεδομένων. Τα δίκτυα μπορούν να διακρίνουν τις λεπτές μη γραμμικές αλληλεπιδράσεις και τα πρότυπα που άλλες μέθοδοι τεχνικής ανάλυσης δεν μπορούν. Σύμφωνα με την έρευνα, η ακρίβεια των νευρωνικών δικτύων στην πρόβλεψη των τιμών για τα αποθέματα διαφέρει. Ορισμένα μοντέλα προβλέπουν τις σωστές τιμές των μετοχών από 50 έως 60 τοις εκατό του χρόνου, ενώ άλλες είναι ακριβείς στο 70 τοις εκατό όλων των περιπτώσεων. Ορισμένοι δήλωσαν ότι μια βελτίωση της αποδοτικότητας κατά 10% είναι το μόνο που ένας επενδυτής μπορεί να ζητήσει από ένα νευρικό δίκτυο.
Θα υπάρχουν πάντοτε σύνολα δεδομένων και κλάσεις εργασιών που αναλύονται καλύτερα με τη χρήση προηγουμένως αναπτυγμένων αλγορίθμων. Δεν είναι τόσο σημαντικός ο αλγόριθμος. είναι τα καλά προετοιμασμένα δεδομένα εισόδου για τον στοχοθετημένο δείκτη που καθορίζει τελικά το επίπεδο επιτυχίας ενός νευρικού δικτύου.
Σύγκριση επενδυτικών λογαριασμών Όνομα παροχέα Περιγραφή Αποκάλυψη διαφημιζόμενου × Οι προσφορές που εμφανίζονται σε αυτόν τον πίνακα προέρχονται από συνεργασίες από τις οποίες η Investopedia λαμβάνει αποζημίωση.