Неуронске мреже
Неуронска мрежа је низ алгоритама који настоје препознати темељне односе у скупу података путем процеса који опонаша начин функционисања људског мозга. У том смислу, неуронске мреже се односе на системе неурона, било органских или вештачких природе. Неуронске мреже се могу прилагодити променљивом улазу; па мрежа ствара најбољи могући резултат без потребе за редизајнирањем излазних критеријума. Концепт неуронских мрежа, који има своје корене у вештачкој интелигенцији, брзо добија на популарности у развоју трговинских система.
Основе неуронских мрежа
Неуронске мреже, у свету финансија, помажу у развоју таквог процеса као што су временске серије предвиђање, алгоритамско трговање, класификација хартија од вредности, моделирање кредитног ризика и конструкција власничких индикатора и деривата цена.
Неуронска мрежа делује слично као и неуронска мрежа људског мозга. "Неурон" у неуронској мрежи је математичка функција која сакупља и класификује информације према одређеној архитектури. Мрежа јако подсећа на статистичке методе као што су прилагођавање криве и регресијска анализа.
Неуронска мрежа садржи слојеве међусобно повезаних чворова. Сваки чвор је перцептрон и сличан је вишеструкој линеарној регресији. Перцептрон убацује сигнал произведен вишеструком линеарном регресијом у функцију активирања која може бити нелинеарна.
У вишеслојном перцептрону (МЛП), перцептрони су распоређени у међусобно повезаним слојевима. Улазни слој прикупља узорке уноса. Излазни слој садржи класификације или излазне сигнале на које се узорци улаза могу пресликати. На пример, обрасци могу да садрже списак количина техничких показатеља о безбедности; потенцијални исходи могу бити „купити“, „задржати“ или „продати“.
Скривени слојеви фино подешавају пондерирање улаза све док граница неуронске мреже не буде минимална. Претпоставља се да скривени слојеви екстраполирају изразите карактеристике у улазним подацима који имају предиктивну снагу у погледу излаза. Ово описује вађење карактеристика, што користи услужни програм сличан статистичким техникама, као што је анализа главних компоненти.
Кључне Такеаваис
- Неуронске мреже су низ алгоритама који опонашају рад људског мозга како би се препознали односи између огромне количине података.
- Користе се у разним применама у финансијским услугама, од предвиђања и маркетиншког истраживања до откривања превара и процене ризика.
- Употреба неуронских мрежа за предвиђање цене акција варира.
Примена неуронских мрежа
Неуронске мреже се широко користе, са апликацијама за финансијско пословање, планирање предузећа, трговину, пословну аналитику и одржавање производа. Неуронске мреже су такође стекле широку примену у пословним апликацијама као што су решења за предвиђање и истраживање тржишта, откривање превара и процена ризика.
Неурална мрежа процењује податке о ценама и проналази могућности доношења трговинских одлука на основу анализе података. Мреже могу разликовати суптилне нелинеарне међуовисности и обрасце које друге методе техничке анализе не могу. Према истраживањима, тачност неуронских мрежа у давању предвиђања цена за акције се разликује. Неки модели предвиђају тачне цене акција 50 до 60 одсто времена, док су друге тачне у 70 одсто свих случајева. Неки су тврдили да је 10-постотно побољшање ефикасности све што инвеститор може да затражи од неуронске мреже.
Увек ће постојати скупови података и класе задатака које је боље анализирати користећи претходно развијене алгоритме. Није толико важан алгоритам; добро припремљени улазни подаци о циљаном индикатору у коначници одређују ниво успеха неуронске мреже.
Упоредите инвестиционе рачуне Име добављача Опис Откривање оглашивача × Понуде које се појављују у овој табели су од партнерстава од којих Инвестопедиа прима накнаду.