Red neuronal
¿Qué es una red neuronal?
Una red neuronal es una serie de algoritmos que se esfuerza por reconocer las relaciones subyacentes en un conjunto de datos a través de un proceso que imita la forma en que opera el cerebro humano. En este sentido, las redes neuronales se refieren a sistemas de neuronas, ya sean de naturaleza orgánica o artificial.
Las redes neuronales pueden adaptarse a los cambios de entrada; por lo que la red genera el mejor resultado posible sin necesidad de rediseñar los criterios de salida. El concepto de redes neuronales, que tiene sus raíces en la inteligencia artificial, está ganando popularidad rápidamente en el desarrollo de sistemas comerciales.
Conceptos básicos de las redes neuronales
Las redes neuronales, en el mundo de las finanzas, ayudan en el desarrollo de procesos tales como el pronóstico de series temporales, el comercio algorítmico , la clasificación de valores, el modelado de riesgo crediticio y la construcción de indicadores propios y derivados de precios.
Una red neuronal funciona de manera similar a la red neuronal del cerebro humano. Una "neurona" en una red neuronal es una función matemática que recopila y clasifica información de acuerdo con una arquitectura específica. La red tiene un gran parecido con los métodos estadísticos, como el ajuste de curvas y el análisis de regresión.
Una red neuronal contiene capas de nodos interconectados. Cada nodo se conoce como perceptrón y es similar a una regresión lineal múltiple. El perceptrón alimenta la señal producida por una regresión lineal múltiple en una función de activación que puede ser no lineal.
Perceptrón multicapa
En un perceptrón multicapa (MLP), los perceptrones están dispuestos en capas interconectadas. La capa de entrada recopila patrones de entrada. La capa de salida tiene clasificaciones o señales de salida a las que se pueden asignar patrones de entrada. Por ejemplo, los patrones pueden comprender una lista de cantidades para indicadores técnicos sobre un valor; los productos potenciales podrían ser "comprar", "mantener" o "vender".
Las capas ocultas ajustan las ponderaciones de entrada hasta que el margen de error de la red neuronal es mínimo. Se supone que las capas ocultas extrapolan características sobresalientes en los datos de entrada que tienen poder predictivo con respecto a las salidas. Esto describe la extracción de características, que logra una utilidad similar a las técnicas estadísticas como el análisis de componentes principales.
Aplicación de Redes Neuronales
Las redes neuronales se utilizan ampliamente, con aplicaciones para operaciones financieras, planificación empresarial, comercio, análisis empresarial y mantenimiento de productos. Las redes neuronales también han obtenido una adopción generalizada en aplicaciones comerciales, como soluciones de pronóstico e investigación de mercados, detección de fraudes y evaluación de riesgos.
Una red neuronal evalúa los datos de precios y descubre oportunidades para tomar decisiones comerciales basadas en el análisis de datos. Las redes pueden distinguir sutiles interdependencias no lineales y patrones que otros métodos de análisis técnico no pueden. Según la investigación, la precisión de las redes neuronales al hacer predicciones de precios para acciones difiere. Algunos modelos predicen los precios de las acciones correctos del 50 al 60 por ciento de las veces, mientras que otros son precisos en el 70 por ciento de todos los casos. Algunos han postulado que una mejora del 10 por ciento en la eficiencia es todo lo que un inversor puede pedir de una red neuronal.
Siempre habrá conjuntos de datos y clases de tareas que se analizarán mejor utilizando algoritmos desarrollados previamente. No es tanto el algoritmo lo que importa; son los datos de entrada bien preparados en el indicador objetivo los que finalmente determinan el nivel de éxito de una red neuronal.
Reflejos
El éxito de las redes neuronales para la predicción del precio del mercado de valores varía.
Como tales, tienden a parecerse a las conexiones de las neuronas y las sinapsis que se encuentran en el cerebro.
Las redes neuronales son una serie de algoritmos que imitan las operaciones del cerebro de un animal para reconocer las relaciones entre grandes cantidades de datos.
Se utilizan en una variedad de aplicaciones en servicios financieros, desde pronósticos e investigación de mercado hasta detección de fraude y evaluación de riesgos.
Las redes neuronales con varias capas de proceso se conocen como redes "profundas" y se utilizan para algoritmos de aprendizaje profundo.
PREGUNTAS MÁS FRECUENTES
¿Cuáles son los componentes de una red neuronal?
Hay tres componentes principales: una entrada posterior, una capa de procesamiento y una capa de salida. Las entradas pueden ponderarse en función de varios criterios. Dentro de la capa de procesamiento, que está oculta a la vista, hay nodos y conexiones entre estos nodos, destinados a ser análogos a las neuronas y sinapsis en el cerebro de un animal.
¿Qué es una red neuronal recurrente?
Una red neuronal recurrente está adaptada para analizar datos de series de tiempo, historial de eventos u ordenamiento temporal.
¿Qué es una red neuronal convolucional?
Una red neuronal convolucional está adaptada para analizar e identificar datos visuales como imágenes digitales o fotografías.
¿Qué es una red neuronal profunda?
También conocida como red de aprendizaje profundo, una red neuronal profunda, en su forma más básica, es aquella que involucra dos o más capas de procesamiento.
