Нейрондық желі
Нейрондық желі дегеніміз не?
Нейрондық желі дегеніміз – бұл адам миының жұмыс істеу тәсілін имитациялайтын процесс арқылы мәліметтер жиынтығындағы негізгі қатынастарды тануға тырысатын алгоритмдер тізбегі. Бұл тұрғыдан жүйке желілері органикалық немесе жасанды табиғатта нейрондар жүйесіне жатады. Нейрондық желілер өзгермелі кіріске бейімделе алады; сондықтан желі шығу критерийлерін қайта құруды қажет етпестен мүмкіндігінше жақсы нәтиже береді. Тамыры жасанды интеллектке негізделген нейрондық желілер тұжырымдамасы сауда жүйелерін дамытуда тез танымал болып келеді.
Негізгі өнімдер
- Нейрондық желілер – бұл үлкен көлемдегі мәліметтер арасындағы байланысты тану үшін адамның миының әрекеттерін имитациялайтын бірқатар алгоритмдер тізбегі.
- Олар қаржылық қызметтердегі болжау мен маркетингтік зерттеулерден бастап алаяқтықты анықтауға және тәуекелді бағалауға дейінгі әртүрлі қосымшаларда қолданылады.
- Нейрондық желілерді биржалық бағаны болжау үшін қолдану әр түрлі.
Нейрондық желілер негіздері
Нейрондық желілер, қаржы әлемінде уақыт бойынша серияларды болжау, алгоритмдік сауда, бағалы қағаздарды жіктеу, несиелік тәуекелді модельдеу, меншікті индикаторлар мен баға туындыларын құру сияқты процестің дамуына көмектеседі.
Нейрондық желі адам миының жүйесімен бірдей жұмыс істейді. Нейрондық желідегі «нейрон» – бұл белгілі бір архитектураға сәйкес ақпаратты жинайтын және жіктейтін математикалық функция. Желі қисық қондыру және регрессиялық талдау сияқты статистикалық әдістерге қатты ұқсайды.
Нейрондық желіде өзара байланысты түйіндердің қабаттары бар. Әр түйін – бұл персептрон және бірнеше сызықтық регрессияға ұқсас. Персептрон көптеген сызықтық регрессия нәтижесінде пайда болған сигналды бейсызық болуы мүмкін активация функциясына жібереді.
Көп қабатты перцептронда (МЛП) перцептрондар өзара байланысты қабаттарда орналасады. Кіріс қабаты кіріс үлгілерін жинайды. Шығару деңгейінде классификациялары немесе кіріс сигналдары бейнеленетін шығыс сигналдары болады. Мысалы, үлгілер бағалы қағаздар туралы техникалық көрсеткіштердің мөлшерінің тізімін қамтуы мүмкін; ықтимал нәтижелер «сатып алу», «ұстап тұру» немесе «сату» болуы мүмкін.
Жасырын қабаттар кіріс салмақтарын жүйке желісінің қателігі минималды болғанға дейін дәл келтіреді. Жасырын қабаттар кіріс деректеріндегі шығысқа қатысты болжамды күшке ие айқын ерекшеліктерді экстраполяциялайды деген болжам бар. Бұл негізгі компоненттерді талдау сияқты статистикалық әдістерге ұқсас утилитаны орындайтын ерекшеліктерді шығаруды сипаттайды.
Нейрондық желілерді қолдану
Нейрондық желілер қаржылық операцияларға, кәсіпорынды жоспарлауға, сауда-саттыққа, бизнесті талдауға және қызмет көрсетуге арналған қосымшалармен кеңінен қолданылады. Нейрондық желілер бизнес-қосымшаларда, мысалы, болжау мен маркетингтік зерттеулердің шешімдері, алаяқтықты анықтау және тәуекелдерді бағалау сияқты кең қолданысқа ие болды.
Нейрондық желі баға деректерін бағалайды және деректерді талдау негізінде сауда шешімдерін қабылдау мүмкіндіктерін анықтайды.Желілер желілік емес өзара тәуелділікті және техникалық талдаудың басқа әдістерінің заңдылықтарын ажыратаалады.Зерттеулерге сәйкес нейрондық желілердің акцияларға бағаны болжауда дәлдігі әр түрлі.Кейбір модельдер акциялардың дұрыс бағаларын 50-60 пайызға болжайды, ал басқалары барлық инстанциялардың 70 пайызында дәл болады.Кейбіреулер тиімділікті 10 пайызға жақсарту инвестордың нейрондық желіден сұрай алатыны деп тұжырымдайды.
Бұрын дамыған алгоритмдерді қолдану арқылы әрдайым жақсы талданатын мәліметтер жиынтығы мен тапсырмалар кластары болады. Бұл соншалықты көп емес алгоритм маңызды екенін; бұл ақыр соңында нейрондық желінің сәттілік деңгейін анықтайтын мақсатты индикатор бойынша жақсы дайындалған кіріс деректері.