Apakah Rangkaian Neural?
Rangkaian neural adalah satu siri algoritma yang berusaha mengiktiraf hubungan mendasar dalam kumpulan data melalui proses yang meniru cara otak manusia beroperasi. Dalam pengertian ini, rangkaian saraf merujuk kepada sistem-sistem neuron, sama ada secara organik atau buatan. Rangkaian saraf boleh menyesuaikan diri dengan perubahan input; jadi rangkaian menjana hasil terbaik tanpa perlu mengubah reka bentuk kriteria keluaran. Konsep rangkaian saraf, yang berakar dalam kecerdasan buatan, semakin popular dalam pembangunan sistem perdagangan.
Asas-asas Rangkaian Neural
Rangkaian neural, dalam dunia kewangan, membantu dalam proses pembangunan seperti peramalan siri masa, perdagangan algoritma, klasifikasi sekuriti, pemodelan risiko kredit dan membina petunjuk proprietari dan derivatif harga.
Rangkaian saraf berfungsi sama dengan rangkaian saraf otak manusia. A "neuron" dalam rangkaian saraf adalah fungsi matematik yang mengumpul dan mengelaskan maklumat mengikut seni bina tertentu. Rangkaian ini mempunyai persamaan yang kuat terhadap kaedah statistik seperti analisis lengkung dan analisis regresi.
Rangkaian saraf mengandungi lapisan-lapisan nod yang saling berkaitan. Setiap nod adalah perceptron dan sama dengan regresi linear berganda. Perceptron memakan isyarat yang dihasilkan oleh regresi linear berganda ke dalam fungsi pengaktifan yang mungkin tidak linear.
Dalam perceptron pelbagai lapisan (MLP), perceptron disusun dalam lapisan yang saling berkaitan. Lapisan masukan mengumpul pola input. Lapisan output mempunyai klasifikasi atau isyarat output yang mana pola masukan mungkin dipetakan. Sebagai contoh, corak boleh terdiri daripada senarai kuantiti untuk penunjuk teknikal mengenai keselamatan; output berpotensi boleh "beli, " "tahan" atau "jual."
Lapisan tersembunyi dengan baik menyesuaikan pembahagian input sehingga margin kesalahan rangkaian saraf adalah minima. Ia adalah hipotesis bahawa lapisan tersembunyi menyerap ciri-ciri penting dalam data masukan yang mempunyai kuasa ramalan mengenai output. Ini menerangkan pengekstrakan ciri, yang menghasilkan utiliti yang serupa dengan teknik statistik seperti analisa komponen utama.
Takeaways Utama
- Rangkaian neural adalah satu siri algoritma yang meniru operasi otak manusia untuk mengenal pasti hubungan antara jumlah data yang banyak. Ia digunakan dalam pelbagai aplikasi dalam perkhidmatan kewangan, daripada peramalan dan penyelidikan pemasaran untuk pengesanan penipuan dan penilaian risiko. Penggunaan rangkaian saraf bagi ramalan harga pasaran saham berbeza-beza.
Permohonan Rangkaian Neural
Rangkaian saraf digunakan secara meluas, dengan aplikasi untuk operasi kewangan, perancangan perusahaan, perdagangan, analisis perniagaan dan penyelenggaraan produk. Rangkaian neural juga telah mendapat pengangkatan yang meluas dalam aplikasi perniagaan seperti penyelesaian penyelidikan ramalan dan pemasaran, pengesanan penipuan dan penilaian risiko.
Rangkaian neural menilai data harga dan membuka peluang untuk membuat keputusan perdagangan berdasarkan analisis data. Rangkaian ini boleh membezakan saling keterangkalan tak berstruktur yang halus dan corak kaedah analisis teknikal yang lain tidak boleh. Menurut penyelidikan, ketepatan rangkaian saraf dalam membuat ramalan harga untuk stok berbeza. Sesetengah model meramalkan harga saham yang betul 50 hingga 60 peratus masa manakala yang lain adalah tepat dalam 70 peratus daripada semua keadaan. Ada yang mengemukakan peningkatan kecekapan 10 peratus adalah semua pelabur boleh meminta dari rangkaian saraf.
Selalu akan menjadi kumpulan data dan kelas tugas yang lebih baik dianalisis dengan menggunakan algoritma yang telah dibangunkan sebelumnya. Ia tidak begitu banyak algoritma yang penting; ia adalah data masukan yang baik yang disediakan pada penunjuk sasaran yang akhirnya menentukan tahap kejayaan rangkaian saraf.
