Rete neurale
Che cos'è una rete neurale?
Una rete neurale è una serie di algoritmi che tenta di riconoscere le relazioni sottostanti in un insieme di dati attraverso un processo che imita il modo in cui opera il cervello umano. In questo senso, le reti neurali si riferiscono a sistemi di neuroni, di natura organica o artificiale.
Le reti neurali possono adattarsi al cambiamento di input; quindi la rete genera il miglior risultato possibile senza la necessità di riprogettare i criteri di output. Il concetto di reti neurali, che ha le sue radici nell'intelligenza artificiale, sta rapidamente guadagnando popolarità nello sviluppo dei sistemi di scambio.
Nozioni di base sulle reti neurali
Le reti neurali, nel mondo della finanza, assistono nello sviluppo di processi come la previsione di serie storiche, il trading algoritmico,. la classificazione dei titoli, la modellazione del rischio di credito e la costruzione di indicatori proprietari e derivati di prezzo.
Una rete neurale funziona in modo simile alla rete neurale del cervello umano. Un "neurone" in una rete neurale è una funzione matematica che raccoglie e classifica le informazioni secondo una specifica architettura. La rete ha una forte somiglianza con metodi statistici come l'adattamento della curva e l'analisi di regressione.
Una rete neurale contiene strati di nodi interconnessi. Ogni nodo è noto come perceptron ed è simile a una regressione lineare multipla. Il perceptron alimenta il segnale prodotto da una regressione lineare multipla in una funzione di attivazione che può essere non lineare.
Perceptron multistrato
In un perceptron multistrato (MLP), i perceptron sono disposti in strati interconnessi. Il livello di input raccoglie i modelli di input. Il livello di output ha classificazioni o segnali di output a cui possono essere mappati i modelli di input. Ad esempio, i modelli possono comprendere un elenco di quantità per indicatori tecnici su un titolo; i potenziali output potrebbero essere "compra", "tieni" o "vendi".
I livelli nascosti perfezionano le ponderazioni dell'input finché il margine di errore della rete neurale non è minimo. Si ipotizza che i livelli nascosti estrapolino le caratteristiche salienti nei dati di input che hanno potere predittivo riguardo agli output. Questo descrive l'estrazione delle caratteristiche, che realizza un'utilità simile alle tecniche statistiche come l'analisi delle componenti principali.
Applicazione delle reti neurali
Le reti neurali sono ampiamente utilizzate, con applicazioni per operazioni finanziarie, pianificazione aziendale, trading, analisi aziendale e manutenzione dei prodotti. Le reti neurali hanno anche ottenuto un'adozione diffusa in applicazioni aziendali come soluzioni di previsioni e ricerche di mercato, rilevamento delle frodi e valutazione del rischio.
Una rete neurale valuta i dati sui prezzi e svela opportunità per prendere decisioni commerciali basate sull'analisi dei dati. Le reti possono distinguere sottili interdipendenze non lineari e modelli che altri metodi di analisi tecnica non possono fare. Secondo la ricerca, l'accuratezza delle reti neurali nel fare previsioni sui prezzi per le azioni è diversa. Alcuni modelli prevedono i prezzi delle azioni corretti dal 50 al 60 percento delle volte, mentre altri sono accurati nel 70 percento di tutti i casi. Alcuni hanno ipotizzato che un miglioramento dell'efficienza del 10% sia tutto ciò che un investitore può chiedere a una rete neurale.
Ci saranno sempre set di dati e classi di attività che possono essere analizzate meglio utilizzando algoritmi sviluppati in precedenza. Non è tanto l' algoritmo che conta; sono i dati di input ben preparati sull'indicatore mirato che determinano in definitiva il livello di successo di una rete neurale.
Mette in risalto
Il successo delle reti neurali per la previsione del prezzo del mercato azionario varia.
In quanto tali, tendono ad assomigliare alle connessioni di neuroni e sinapsi che si trovano nel cervello.
Le reti neurali sono una serie di algoritmi che imitano le operazioni di un cervello animale per riconoscere le relazioni tra grandi quantità di dati.
Sono utilizzati in una varietà di applicazioni nei servizi finanziari, dalle previsioni e ricerche di mercato al rilevamento delle frodi e alla valutazione del rischio.
Le reti neurali con diversi livelli di processo sono note come reti "profonde" e vengono utilizzate per algoritmi di apprendimento profondo
FAQ
Quali sono i componenti di una rete neurale?
Ci sono tre componenti principali: un input successivo, un livello di elaborazione e un livello di output. Gli input possono essere ponderati in base a vari criteri. All'interno dello strato di elaborazione, che è nascosto alla vista, ci sono nodi e connessioni tra questi nodi, pensati per essere analoghi ai neuroni e alle sinapsi in un cervello animale.
Che cos'è una rete neurale ricorrente?
Una rete neurale ricorrente è adatta per analizzare i dati delle serie temporali, la cronologia degli eventi o l'ordinamento temporale.
Che cos'è una rete neurale convoluzionale?
Una rete neurale convoluzionale è adatta per analizzare e identificare dati visivi come immagini digitali o fotografie.
Che cos'è una rete neurale profonda?
Conosciuta anche come rete di apprendimento profondo, una rete neurale profonda, nella sua forma più elementare, è quella che coinvolge due o più livelli di elaborazione.
