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, sia organici che artificiali. Le reti neurali possono adattarsi al cambiamento di input; quindi la rete genera il miglior risultato possibile senza dover 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 commerciali.
Nozioni di base sulle reti neurali
Le reti neurali, nel mondo della finanza, aiutano nello sviluppo di processi quali la previsione di serie temporali, il trading algoritmico, la classificazione dei titoli, la modellizzazione del rischio di credito e la costruzione di indicatori proprietari e derivati sui prezzi.
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 adattamento delle curve e analisi di regressione.
Una rete neurale contiene strati di nodi interconnessi. Ogni nodo è un percettrone ed è simile a una regressione lineare multipla. Il percettrone alimenta il segnale prodotto da una regressione lineare multipla in una funzione di attivazione che può essere non lineare.
In un percettrone multistrato (MLP), i percettroni sono disposti in strati interconnessi. Il livello di input raccoglie i pattern di input. Il livello di output ha classificazioni o segnali di output su cui possono essere mappati i pattern di input. Ad esempio, i modelli possono comprendere un elenco di quantità per indicatori tecnici relativi a un titolo; i potenziali risultati potrebbero essere "buy", "hold" o "sell".
I livelli nascosti ottimizzano le ponderazioni di input fino a quando il margine di errore della rete neurale è minimo. Si ipotizza che gli strati nascosti estrapolano caratteristiche salienti nei dati di input che hanno un potere predittivo per quanto riguarda le uscite. Questo descrive l'estrazione delle caratteristiche, che realizza un'utilità simile alle tecniche statistiche come l'analisi dei componenti principali.
Key Takeaways
- Le reti neurali sono una serie di algoritmi che imitano le operazioni di un cervello umano 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 di frodi e valutazione dei rischi.
- L'uso delle reti neurali per la previsione dei prezzi di borsa varia.
Applicazione di reti neurali
Le reti neurali sono ampiamente utilizzate, con applicazioni per operazioni finanziarie, pianificazione aziendale, trading, analisi di business e manutenzione del prodotto. Le reti neurali hanno anche ottenuto un'adozione diffusa in applicazioni aziendali come previsioni e soluzioni di ricerca di mercato, rilevamento di frodi e valutazione dei rischi.
Una rete neurale valuta i dati sui prezzi e scopre le opportunità per prendere decisioni commerciali in base all'analisi dei dati. Le reti possono distinguere sottili interdipendenze non lineari e schemi che altri metodi di analisi tecnica non possono. Secondo la ricerca, l'accuratezza delle reti neurali nel fare previsioni sui prezzi per gli stock differisce. Alcuni modelli prevedono prezzi delle azioni corretti dal 50 al 60 percento delle volte, mentre altri sono precisi nel 70 percento di tutti i casi. Alcuni hanno ipotizzato che un miglioramento del 10 percento dell'efficienza sia tutto ciò che un investitore può chiedere a una rete neurale.
Ci saranno sempre set di dati e classi di attività che verranno analizzati meglio usando algoritmi precedentemente sviluppati. Non è tanto l'algoritmo che conta; sono i dati di input ben preparati sull'indicatore mirato che in definitiva determinano il livello di successo di una rete neurale.
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