Neurales Netzwerk
Was ist ein neuronales Netzwerk?
Ein neuronales Netzwerk ist eine Reihe von Algorithmen, die versuchen, zugrunde liegende Beziehungen in einer Reihe von Daten durch einen Prozess zu erkennen, der die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmt. In diesem Sinne beziehen sich neuronale Netze auf Systeme von Neuronen, entweder organischer oder künstlicher Natur.
Neuronale Netze können sich an sich ändernde Eingaben anpassen; So generiert das Netzwerk das bestmögliche Ergebnis, ohne dass die Ausgabekriterien neu gestaltet werden müssen. Das Konzept der neuronalen Netze, das seine Wurzeln in der künstlichen Intelligenz hat, gewinnt schnell an Popularität bei der Entwicklung von Handelssystemen.
Grundlagen neuronaler Netze
Neuronale Netze unterstützen in der Finanzwelt die Entwicklung von Prozessen wie Zeitreihenprognosen, algorithmischem Handel , Wertpapierklassifizierung, Kreditrisikomodellierung und der Konstruktion proprietärer Indikatoren und Preisderivate.
Ein neuronales Netzwerk funktioniert ähnlich wie das neuronale Netzwerk des menschlichen Gehirns. Ein „Neuron“ in einem neuronalen Netzwerk ist eine mathematische Funktion, die Informationen gemäß einer bestimmten Architektur sammelt und klassifiziert. Das Netzwerk hat eine starke Ähnlichkeit mit statistischen Methoden wie Kurvenanpassung und Regressionsanalyse.
Ein neuronales Netzwerk enthält Schichten miteinander verbundener Knoten. Jeder Knoten ist als Perzeptron bekannt und ähnelt einer multiplen linearen Regression. Das Perzeptron speist das durch eine multiple lineare Regression erzeugte Signal in eine Aktivierungsfunktion ein, die nichtlinear sein kann.
Mehrschichtiges Perzeptron
In einem mehrschichtigen Perzeptron (MLP) sind Perzeptrons in miteinander verbundenen Schichten angeordnet. Die Eingabeschicht sammelt Eingabemuster. Die Ausgangsschicht hat Klassifikationen oder Ausgangssignale, auf die Eingangsmuster abgebildet werden können. Beispielsweise können die Muster eine Liste von Mengen für technische Indikatoren zu einem Wertpapier umfassen; Mögliche Ausgänge könnten „Kaufen“, „Halten“ oder „Verkaufen“ sein.
Verborgene Schichten optimieren die Eingangsgewichtungen, bis die Fehlerspanne des neuronalen Netzwerks minimal ist. Es wird die Hypothese aufgestellt, dass verborgene Schichten hervorstechende Merkmale in den Eingabedaten extrapolieren, die eine Vorhersagekraft bezüglich der Ausgaben haben. Dies beschreibt die Merkmalsextraktion, die einen ähnlichen Nutzen wie statistische Techniken wie die Hauptkomponentenanalyse erzielt.
Anwendung neuronaler Netze
Neuronale Netze sind weit verbreitet, mit Anwendungen für Finanzoperationen, Unternehmensplanung, Handel, Geschäftsanalysen und Produktwartung. Neuronale Netze haben auch in Geschäftsanwendungen wie Prognose- und Marktforschungslösungen, Betrugserkennung und Risikobewertung eine breite Akzeptanz gefunden.
Ein neuronales Netzwerk wertet Preisdaten aus und deckt auf der Grundlage der Datenanalyse Möglichkeiten auf, Handelsentscheidungen zu treffen. Die Netzwerke können subtile nichtlineare Abhängigkeiten und Muster unterscheiden, die andere Methoden der technischen Analyse nicht erkennen können. Untersuchungen zufolge ist die Genauigkeit neuronaler Netze bei der Erstellung von Kursvorhersagen für Aktien unterschiedlich. Einige Modelle sagen die richtigen Aktienkurse in 50 bis 60 Prozent der Fälle voraus, während andere in 70 Prozent aller Fälle genau sind. Einige haben postuliert, dass eine 10-prozentige Verbesserung der Effizienz alles ist, was ein Investor von einem neuronalen Netzwerk verlangen kann.
Es wird immer Datensätze und Aufgabenklassen geben, die sich mit zuvor entwickelten Algorithmen besser analysieren lassen. Es kommt nicht so sehr auf den Algorithmus an; es sind die gut aufbereiteten Eingabedaten zum Zielindikator, die letztendlich den Erfolg eines neuronalen Netzes bestimmen.
Höhepunkte
Der Erfolg neuronaler Netze zur Vorhersage von Börsenkursen ist unterschiedlich.
Als solche ähneln sie eher den Verbindungen von Neuronen und Synapsen im Gehirn.
Neuronale Netze sind eine Reihe von Algorithmen, die die Operationen eines tierischen Gehirns nachahmen, um Beziehungen zwischen riesigen Datenmengen zu erkennen.
Sie werden in einer Vielzahl von Anwendungen im Finanzdienstleistungsbereich eingesetzt, von Prognosen und Marktforschung bis hin zur Betrugserkennung und Risikobewertung.
Neuronale Netze mit mehreren Prozessschichten werden als „tiefe“ Netze bezeichnet und für Deep-Learning-Algorithmen verwendet
FAQ
Was sind die Komponenten eines neuronalen Netzwerks?
Es gibt drei Hauptkomponenten: eine spätere Eingabe, eine Verarbeitungsschicht und eine Ausgabeschicht. Die Eingaben können basierend auf verschiedenen Kriterien gewichtet werden. Innerhalb der Verarbeitungsschicht, die nicht sichtbar ist, gibt es Knoten und Verbindungen zwischen diesen Knoten, die analog zu den Neuronen und Synapsen in einem Tiergehirn sein sollen.
Was ist ein wiederkehrendes neuronales Netzwerk?
Ein rekurrentes neuronales Netzwerk ist eines, das zum Analysieren von Zeitreihendaten, Ereignishistorie oder zeitlicher Ordnung geeignet ist.
Was ist ein Convolutional Neural Network?
Ein konvolutionelles neuronales Netzwerk ist eines, das zum Analysieren und Identifizieren von visuellen Daten, wie digitalen Bildern oder Fotografien, geeignet ist.
Was ist ein Deep Neural Network?
Auch als Deep-Learning-Netzwerk bekannt, ist ein tiefes neuronales Netzwerk im einfachsten Fall eines, das zwei oder mehr Verarbeitungsschichten umfasst.
