Nevrale nettverket

Hva er et nevralt nettverk?

Et nevralt nettverk er en serie algoritmer som prøver å gjenkjenne underliggende forhold i et sett med data gjennom en prosess som etterligner måten den menneskelige hjernen opererer på. I denne forstand refererer nevrale nettverk til systemer med nevroner, enten organiske eller kunstige. Nevrale nettverk kan tilpasse seg endrede innspill; slik at nettverket genererer best mulig resultat uten å behøve å redesigne utdanningskriteriene. Begrepet nevrale nettverk, som har sine røtter i kunstig intelligens, får raskt popularitet i utviklingen av handelssystemer.

Grunnleggende om nevrale nettverk

Nevrale nettverk, i finansverdenen, hjelper deg med å utvikle prosesser som tidsserieprognoser, algoritmisk handel, verdipapirklassifisering, kredittrisikomodellering og konstruere proprietære indikatorer og kursderivater.

Et nevralt nettverk fungerer på samme måte som hjernens nevrale nettverk. En "nevron" i et nevralt nettverk er en matematisk funksjon som samler inn og klassifiserer informasjon i henhold til en spesifikk arkitektur. Nettverket ligner sterkt på statistiske metoder som kurvepassing og regresjonsanalyse.

Et nevralt nettverk inneholder lag av sammenkoblede noder. Hver node er en perceptron og ligner på en multippel lineær regresjon. Perceptronet fører signalet produsert ved en multippel lineær regresjon til en aktiveringsfunksjon som kan være ikke-lineær.

I en flerlagd perceptron (MLP) er perceptroner anordnet i sammenkoblede lag. Inngangslaget samler inndatamønstre. Utgangslaget har klassifiseringer eller utsignaler som inngangsmønstre kan kartlegge. For eksempel kan mønstrene omfatte en liste over mengder for tekniske indikatorer om en sikkerhet; potensielle output kan være "kjøpe", "holde" eller "selge."

Skjulte lag finjusterer inngangsvektene til nevrale nettverkets feilmargin er minimal. Det antas at skjulte lag ekstrapolerer fremtredende funksjoner i inndatadataene som har forutsigbar kraft angående utgangene. Dette beskriver funksjonsekstraksjon, som oppnår et verktøy som ligner statistiske teknikker som hovedkomponentanalyse.

Viktige takeaways

• Nevrale nettverk er en serie algoritmer som etterligner operasjonen til en menneskelig hjerne for å gjenkjenne forhold mellom enorme datamengder.
• De brukes i en rekke bruksområder i finansielle tjenester, fra prognoser og markedsføringsundersøkelser til bedragerier og risikovurdering.
• Bruk av nevrale nettverk for prediksjon av aksjemarkedet varierer.

Bruk av nevrale nettverk

Nevrale nettverk brukes bredt, med applikasjoner for finansdrift, virksomhetsplanlegging, handel, forretningsanalyse og produktvedlikehold. Nevrale nettverk har også fått utbredt adopsjon i forretningsapplikasjoner som prognoser og markedsføringsforskningsløsninger, bedragerier og risikovurdering.

Et nevralt nettverk evaluerer prisdata og avdekking muligheter for å ta handelsbeslutninger basert på dataanalysen. Nettverkene kan skille subtile ikke-lineære avhengigheter og mønstre andre metoder for teknisk analyse ikke kan. I følge forskning er nøyaktigheten til nevrale nettverk når det gjelder å lage prisvarsler for aksjer. Noen modeller forutsier de riktige aksjekursene 50 til 60 prosent av tiden, mens andre er nøyaktige i 70 prosent av alle tilfeller. Noen har antydet at en forbedring av effektiviteten på 10 prosent er alt en investor kan be om fra et nevralt nettverk.

Det vil alltid være datasett og oppgaveklasser som analyseres bedre ved å bruke tidligere utviklede algoritmer. Det er ikke så mye algoritmen som betyr noe; det er de godt forberedte inputdataene på målindikatoren som til slutt bestemmer suksessnivået for et nevralt nettverk.

Sammenlign Navn på leverandør av investeringskontoer Beskrivelse Annonsørens avsløring × Tilbudene som vises i denne tabellen er fra partnerskap som Investopedia mottar kompensasjon fra.

Relaterte vilkår

Hvordan dyp læring kan bidra til å forhindre økonomisk svindel Dyp læring er en kunstig intelligensfunksjon som imiterer den menneskelige hjernens virke i prosessering av data og oppretting av mønstre for bruk i beslutningsprosesser. mer Lesing i prediktiv modellering Prediktiv modellering er prosessen med å bruke kjente resultater for å lage, behandle og validere en modell som kan brukes til å forutsi fremtidige resultater. mer Hva er kunstige nevrale nettverk? Kunstig nevrale nettverk (ANN) er grunnlaget for kunstig intelligens (AI), og løser problemer som nesten ikke vil være umulige av mennesker. mer Predictive Analytics Definition Predictive analytics inkluderer bruk av statistikk og modellering for å bestemme fremtidig ytelse basert på nåværende og historiske data. mer Inside Data Science and Its Applications Data science fokuserer på innsamling og anvendelse av big data for å gi meningsfull informasjon i industri, forskning og livssammenheng. mer Conference Board (CB): Nødvendige og mye brukte økonomiske data Conference Board (CB) er en ikke-for-profit-forskningsorganisasjon som distribuerer viktig økonomisk informasjon til sine jevnaldrende forretningsmedlemmer. mer Partnerkoblinger