מהי רשת עצבית?
רשת עצבית היא סדרה של אלגוריתמים המאמצים לזהות מערכות יחסים בסיסיות במערכת נתונים באמצעות תהליך שמחקה את אופן פעולתו של המוח האנושי. במובן זה, רשתות עצביות מתייחסות למערכות של נוירונים, אורגניים או מלאכותיים באופיים. רשתות עצביות יכולות להסתגל לתשומות משתנות; כך שהרשת מניבה את התוצאה הטובה ביותר האפשרית מבלי שתצטרך לעצב מחדש את קריטריוני הפלט. הרעיון של רשתות עצביות, ששורשיה הוא בבינה מלאכותית, צובר במהירות פופולריות בפיתוח מערכות מסחר.
יסודות רשתות עצביות
רשתות עצביות, בעולם הפיננסים, מסייעות בפיתוח תהליכים כגון חיזוי סדרות זמן, מסחר באלגוריתמים, סיווג ניירות ערך, מידול סיכון אשראי ובניית אינדיקטורים קנייניים ונגזרות מחירים.
רשת עצבית פועלת באופן דומה לרשת העצבית של המוח האנושי. "נוירון" ברשת עצבית הוא פונקציה מתמטית האוספת ומסווגת מידע על פי ארכיטקטורה ספציפית. הרשת דומה מאוד לשיטות סטטיסטיות כמו התאמת עקומות וניתוח רגרסיה.
רשת עצבית מכילה שכבות של צמתים קשורים זה בזה. כל צומת הוא perceptron ודומה לרגרסיה לינארית מרובה. הפרפטרון מזין את האות המופק על ידי רגרסיה לינארית מרובה לפונקציית הפעלה שעשויה להיות לא לינארית.
בפרפטרון רב שכבתי (MLP) מסודרים פרוסים בשכבות מחוברות זה לזה. שכבת הקלט אוספת דפוסי קלט. לשכבת הפלט יש סיווגים או אותות פלט אליהם דפוסי קלט עשויים למפות. לדוגמה, הדפוסים עשויים לכלול רשימת כמויות עבור אינדיקטורים טכניים לגבי אבטחה; תפוקות פוטנציאליות יכולות להיות "לקנות", "להחזיק" או "למכור".
שכבות נסתרות מכווננות את משקלות הקלט עד שולי השגיאה של הרשת העצבית הם מינימליים. משערים כי שכבות נסתרות מחליפים תכונות בולטות בנתוני הקלט שיש להם כוח ניבוי ביחס לתפוקות. זה מתאר מיצוי תכונות, שמשיג כלי שירות הדומה לטכניקות סטטיסטיות כמו ניתוח רכיבים עיקרי.
Takeaways מפתח
- רשתות עצביות הן סדרה של אלגוריתמים המחקים את פעולותיו של מוח אנושי כדי לזהות מערכות יחסים בין כמויות עצומות של נתונים. הם משמשים במגוון יישומים בשירותים פיננסיים, החל מחיזוי ומחקר שיווקי ועד גילוי הונאה והערכת סיכונים. השימוש ברשתות עצביות לחיזוי מחיר המניות משתנה.
יישום רשתות עצביות
רשתות עצביות משמשות באופן נרחב, עם יישומים לפעולות פיננסיות, תכנון ארגוני, מסחר, ניתוחים עסקיים ותחזוקת מוצרים. רשתות עצביות זכו לאימוץ נרחב ביישומים עסקיים כמו פתרונות חיזוי ושיווק, גילוי הונאה והערכת סיכונים.
רשת עצבית מעריכה נתוני מחירים ומציאת הזדמנויות לקבלת החלטות סחר על בסיס ניתוח הנתונים. הרשתות יכולות להבחין בין תלות הדדית לא לינארית ודפוסים שיטות ניתוח טכניות אחרות אינן יכולות. על פי מחקרים, הדיוק של רשתות עצביות בהבאת תחזיות מחיר למניות שונה. דגמים מסוימים חוזים את מחירי המניות הנכונים 50 עד 60 אחוז מהזמן בעוד שאחרים מדויקים ב- 70 אחוז מכל המקרים. חלקם טענו כי שיפור יעילות של 10 אחוזים הוא כל מה שמשקיע יכול לבקש מרשת עצבית.
תמיד יהיו מערכי נתונים ומחלקות משימות שניתחים טוב יותר באמצעות אלגוריתמים שפותחו בעבר. זה לא כל כך האלגוריתם שחשוב; נתוני הקלט המוכנים היטב במדד הממוקד קובעים בסופו של דבר את רמת ההצלחה של רשת עצבית.
