Mạng lưới thần kinh

Mạng lưới thần kinh

Mạng thần kinh là gì?

Mạng lưới thần kinh là một chuỗi các thuật toán nỗ lực để nhận ra các mối quan hệ cơ bản trong một tập hợp dữ liệu thông qua một quá trình bắt chước cách thức hoạt động của bộ não con người. Theo nghĩa này, mạng lưới thần kinh đề cập đến các hệ thống tế bào thần kinh, hoặc là hữu cơ hoặc nhân tạo trong tự nhiên. Mạng lưới thần kinh có thể thích ứng với việc thay đổi đầu vào; do đó, mạng tạo ra kết quả tốt nhất có thể mà không cần thiết kế lại các tiêu chí đầu ra. Khái niệm mạng lưới thần kinh, có nguồn gốc từ trí tuệ nhân tạo , đang nhanh chóng trở nên phổ biến trong sự phát triển của các hệ thống giao dịch.

Khái niệm cơ bản về mạng lưới thần kinh

Mạng lưới thần kinh, trong thế giới tài chính, hỗ trợ phát triển quy trình như dự báo chuỗi thời gian, giao dịch thuật toán , phân loại chứng khoán, mô hình rủi ro tín dụng và xây dựng các chỉ số độc quyền và các công cụ phái sinh giá .

Một mạng lưới thần kinh hoạt động tương tự như mạng lưới thần kinh của bộ não con người. Một nơ ron thần kinh trong một mạng nơ ron là một chức năng toán học thu thập và phân loại thông tin theo một kiến ​​trúc cụ thể. Mạng mang một sự tương đồng mạnh mẽ với các phương pháp thống kê như khớp đường cong và phân tích hồi quy.

Một mạng lưới thần kinh chứa các lớp của các nút liên kết với nhau. Mỗi nút là một perceptron và tương tự như hồi quy tuyến tính đa . Perceptionron cung cấp tín hiệu được tạo bởi hồi quy tuyến tính đa thành một hàm kích hoạt có thể là phi tuyến.

Trong một tri giác đa lớp (MLP), các tri giác được sắp xếp theo các lớp liên kết với nhau. Lớp đầu vào thu thập các mẫu đầu vào. Lớp đầu ra có các phân loại hoặc tín hiệu đầu ra mà các mẫu đầu vào có thể ánh xạ. Ví dụ, các mẫu có thể bao gồm một danh sách các đại lượng cho các chỉ số kỹ thuật về bảo mật; kết quả đầu ra tiềm năng có thể là người mua, người mua

Các lớp ẩn tinh chỉnh các trọng số đầu vào cho đến khi biên sai số của mạng nơ ron là tối thiểu. Người ta đưa ra giả thuyết rằng các lớp ẩn ngoại suy các tính năng nổi bật trong dữ liệu đầu vào có sức mạnh dự đoán liên quan đến đầu ra. Điều này mô tả trích xuất tính năng, thực hiện một tiện ích tương tự như các kỹ thuật thống kê, chẳng hạn như phân tích thành phần chính.

CHÌA KHÓA CHÍNH

Mạng lưới thần kinh là một chuỗi các thuật toán bắt chước các hoạt động của bộ não con người để nhận ra mối quan hệ giữa một lượng lớn dữ liệu.
Chúng được sử dụng trong một loạt các ứng dụng trong các dịch vụ tài chính, từ dự báo và nghiên cứu tiếp thị đến phát hiện gian lận và đánh giá rủi ro.
Sử dụng mạng lưới thần kinh để dự đoán giá thị trường chứng khoán khác nhau.
Ứng dụng của mạng nơ ron
Mạng lưới thần kinh được sử dụng rộng rãi, với các ứng dụng cho hoạt động tài chính, lập kế hoạch doanh nghiệp, giao dịch, phân tích kinh doanh và bảo trì sản phẩm. Mạng lưới thần kinh cũng đã được áp dụng rộng rãi trong các ứng dụng kinh doanh như dự báo và giải pháp nghiên cứu tiếp thị, phát hiện gian lận và đánh giá rủi ro .

Một mạng lưới thần kinh đánh giá dữ liệu giá và khai quật cơ hội để đưa ra quyết định thương mại dựa trên phân tích dữ liệu. Các mạng có thể phân biệt sự phụ thuộc phi tuyến tinh tế và các mẫu phương pháp phân tích kỹ thuật khác không thể. Theo nghiên cứu, tính chính xác của mạng lưới thần kinh trong việc đưa ra dự đoán giá cho cổ phiếu là khác nhau. Một số mô hình dự đoán giá cổ phiếu chính xác 50 đến 60 phần trăm thời gian trong khi những người khác là chính xác trong 70 phần trăm của tất cả các trường hợp. Một số người đã đặt ra rằng cải thiện 10% về hiệu quả là tất cả những gì một nhà đầu tư có thể yêu cầu từ một mạng lưới thần kinh.

Sẽ luôn có các tập dữ liệu và các lớp nhiệm vụ được phân tích tốt hơn bằng cách sử dụng các thuật toán được phát triển trước đó. Nó không phải là quá nhiều thuật toán quan trọng; đó là dữ liệu đầu vào được chuẩn bị tốt trên chỉ báo được nhắm mục tiêu cuối cùng sẽ xác định mức độ thành công của mạng thần kinh.