Réseau neuronal

Qu'est-ce qu'un réseau de neurones ?

Un réseau de neurones est une série d'algorithmes qui s'efforcent de reconnaître les relations sous-jacentes dans un ensemble de données grâce à un processus qui imite le fonctionnement du cerveau humain. En ce sens, les réseaux de neurones font référence à des systèmes de neurones, de nature organique ou artificielle.

Les réseaux de neurones peuvent s'adapter aux changements d'entrée ; ainsi le réseau génère le meilleur résultat possible sans avoir besoin de reconcevoir les critères de sortie. Le concept de réseaux de neurones, qui trouve ses racines dans l'intelligence artificielle, gagne rapidement en popularité dans le développement des systèmes de trading.

Bases des réseaux de neurones

Les réseaux de neurones, dans le monde de la finance, aident au développement de processus tels que la prévision de séries chronologiques, le trading algorithmique,. la classification des titres, la modélisation du risque de crédit et la construction d'indicateurs propriétaires et de dérivés de prix.

Un réseau de neurones fonctionne de manière similaire au réseau de neurones du cerveau humain. Un « neurone » dans un réseau de neurones est une fonction mathématique qui collecte et classe des informations selon une architecture spécifique. Le réseau présente une forte ressemblance avec les méthodes statistiques telles que l'ajustement de courbe et l'analyse de régression.

Un réseau de neurones contient des couches de nœuds interconnectés. Chaque nœud est connu sous le nom de perceptron et est similaire à une régression linéaire multiple. Le perceptron alimente le signal produit par une régression linéaire multiple dans une fonction d'activation qui peut être non linéaire.

Perceptron multicouche

Dans un perceptron multicouche (MLP), les perceptrons sont disposés en couches interconnectées. La couche d'entrée collecte les modèles d'entrée. La couche de sortie a des classifications ou des signaux de sortie auxquels des modèles d'entrée peuvent être mappés. Par exemple, les motifs peuvent comprendre une liste de quantités pour des indicateurs techniques concernant un titre ; les sorties potentielles pourraient être « acheter », « conserver » ou « vendre ».

Les couches cachées affinent les pondérations d'entrée jusqu'à ce que la marge d'erreur du réseau de neurones soit minimale. On suppose que les couches cachées extrapolent les caractéristiques saillantes dans les données d'entrée qui ont un pouvoir prédictif concernant les sorties. Ceci décrit l'extraction de caractéristiques, qui accomplit une utilité similaire aux techniques statistiques telles que l'analyse en composantes principales.

Application des réseaux de neurones

Les réseaux de neurones sont largement utilisés, avec des applications pour les opérations financières, la planification d'entreprise, le commerce, l'analyse commerciale et la maintenance des produits. Les réseaux de neurones ont également été largement adoptés dans les applications commerciales telles que les solutions de prévision et de recherche marketing, la détection des fraudes et l'évaluation des risques.

Un réseau neuronal évalue les données de prix et découvre des opportunités pour prendre des décisions commerciales sur la base de l'analyse des données. Les réseaux peuvent distinguer des interdépendances et des modèles non linéaires subtils que d'autres méthodes d' analyse technique ne peuvent pas distinguer. Selon les recherches, la précision des réseaux de neurones dans la prévision des prix des actions diffère. Certains modèles prédisent le cours correct des actions 50 à 60 % du temps, tandis que d'autres sont précis dans 70 % des cas. Certains ont postulé qu'une amélioration de 10% de l'efficacité est tout ce qu'un investisseur peut demander à un réseau de neurones.

Il y aura toujours des ensembles de données et des classes de tâches qui seront mieux analysées en utilisant des algorithmes développés précédemment. Ce n'est pas tant l' algorithme qui compte ; ce sont les données d'entrée bien préparées sur l'indicateur ciblé qui déterminent en fin de compte le niveau de réussite d'un réseau de neurones.

Points forts

• Le succès des réseaux de neurones pour la prédiction des cours boursiers est variable.

• En tant que tels, ils ont tendance à ressembler aux connexions des neurones et des synapses trouvées dans le cerveau.

• Les réseaux de neurones sont une série d'algorithmes qui imitent les opérations d'un cerveau animal pour reconnaître les relations entre de grandes quantités de données.

• Ils sont utilisés dans une variété d'applications dans les services financiers, de la prévision et de la recherche marketing à la détection des fraudes et à l'évaluation des risques.

• Les réseaux de neurones à plusieurs couches de processus sont appelés réseaux "profonds" et sont utilisés pour les algorithmes d'apprentissage en profondeur

FAQ

Quels sont les composants d'un réseau de neurones ?

Il y a trois composants principaux : une entrée ultérieure, une couche de traitement et une couche de sortie. Les entrées peuvent être pondérées en fonction de divers critères. Dans la couche de traitement, qui est cachée à la vue, il y a des nœuds et des connexions entre ces nœuds, censés être analogues aux neurones et aux synapses d'un cerveau animal.

Qu'est-ce qu'un réseau de neurones récurrent ?

Un réseau neuronal récurrent est un réseau adapté à l'analyse de données de séries chronologiques, d'historique d'événements ou d'ordre temporel.

Qu'est-ce qu'un réseau de neurones convolutifs ?

Un réseau neuronal convolutif est un réseau adapté pour analyser et identifier des données visuelles telles que des images numériques ou des photographies.

Qu'est-ce qu'un réseau de neurones profond ?

Également connu sous le nom de réseau d'apprentissage en profondeur, un réseau de neurones profonds, dans sa forme la plus élémentaire, est celui qui implique deux ou plusieurs couches de traitement.