Нейронная сеть

Что такое нейронная сеть?

Нейронная сеть представляет собой серию алгоритмов, которые пытаются распознать основные отношения в наборе данных с помощью процесса, имитирующего работу человеческого мозга. В этом смысле нейронные сети относятся к системам нейронов, органическим или искусственным по своей природе.

Нейронные сети могут адаптироваться к изменению входных данных; поэтому сеть генерирует наилучший возможный результат без необходимости переделывать критерии вывода. Концепция нейронных сетей, уходящая своими корнями в искусственный интеллект, стремительно набирает популярность при разработке торговых систем.

Основы нейронных сетей

Нейронные сети в мире финансов помогают в разработке таких процессов, как прогнозирование временных рядов, алгоритмическая торговля , классификация ценных бумаг, моделирование кредитного риска и построение собственных индикаторов и производных цен.

Нейронная сеть работает аналогично нейронной сети человеческого мозга. «Нейрон» в нейронной сети — это математическая функция, которая собирает и классифицирует информацию в соответствии с определенной архитектурой. Сеть очень похожа на статистические методы, такие как подгонка кривой и регрессионный анализ.

Нейронная сеть содержит слои взаимосвязанных узлов. Каждый узел известен как персептрон и похож на множественную линейную регрессию. Перцептрон передает сигнал, полученный в результате множественной линейной регрессии, в функцию активации, которая может быть нелинейной.

Многослойный персептрон

В многослойном персептроне (MLP) персептроны располагаются во взаимосвязанных слоях. Входной слой собирает входные шаблоны. Выходной слой имеет классификации или выходные сигналы, на которые могут отображаться входные шаблоны. Например, шаблоны могут содержать список величин для технических индикаторов ценной бумаги; потенциальные результаты могут быть «купить», «держать» или «продать».

Скрытые слои точно настраивают входные веса, пока погрешность нейронной сети не станет минимальной. Предполагается, что скрытые слои экстраполируют характерные особенности входных данных, которые имеют предсказательную силу в отношении выходных данных. Это описывает извлечение признаков, которое выполняет полезность, аналогичную статистическим методам, таким как анализ основных компонентов.

Применение нейронных сетей

Нейронные сети широко используются в приложениях для финансовых операций, планирования предприятия, торговли, бизнес-аналитики и обслуживания продуктов. Нейронные сети также получили широкое распространение в бизнес-приложениях, таких как решения для прогнозирования и маркетинговых исследований, обнаружения мошенничества и оценки рисков.

Нейронная сеть оценивает данные о ценах и находит возможности для принятия торговых решений на основе анализа данных. Сети могут различать тонкие нелинейные взаимозависимости и модели, которые другие методы технического анализа не могут. Согласно исследованиям, точность нейронных сетей при прогнозировании цен на акции различается. Некоторые модели предсказывают правильные цены акций в 50–60 % случаев, в то время как другие точны в 70 % всех случаев. Некоторые утверждают, что 10-процентное повышение эффективности — это все, что инвестор может требовать от нейронной сети.

Всегда будут наборы данных и классы задач, которые лучше анализировать с помощью ранее разработанных алгоритмов. Важен не столько алгоритм ; именно хорошо подготовленные входные данные по целевому показателю в конечном итоге определяют уровень успешности нейросети.

Особенности

• Успех нейронных сетей для прогнозирования цен на фондовом рынке варьируется.

• Таким образом, они имеют тенденцию напоминать соединения нейронов и синапсов в мозгу.

• Нейронные сети представляют собой набор алгоритмов, имитирующих работу мозга животных для распознавания взаимосвязей между огромными объемами данных.

• Они используются в различных приложениях в сфере финансовых услуг, от прогнозирования и маркетинговых исследований до обнаружения мошенничества и оценки рисков.

• Нейронные сети с несколькими уровнями процессов известны как «глубокие» сети и используются для алгоритмов глубокого обучения.

ЧАСТО ЗАДАВАЕМЫЕ ВОПРОСЫ

Что такое компоненты нейронной сети?

Есть три основных компонента: ввод позже, уровень обработки и уровень вывода. Входные данные могут быть взвешены на основе различных критериев. Внутри слоя обработки, скрытого от глаз, есть узлы и связи между этими узлами, которые должны быть аналогичны нейронам и синапсам в мозгу животных.

Что такое рекуррентная нейронная сеть?

Рекуррентная нейронная сеть адаптирована для анализа данных временных рядов, истории событий или временного упорядочения.

Что такое сверточная нейронная сеть?

Сверточная нейронная сеть адаптирована для анализа и идентификации визуальных данных, таких как цифровые изображения или фотографии.

Что такое глубокая нейронная сеть?

Глубокая нейронная сеть, также известная как сеть глубокого обучения, в своей основе включает два или более уровня обработки.