Rete neurale

Cos’è una rete neurale?

Una rete neurale è una serie di algoritmi che si sforza di riconoscere le relazioni sottostanti in un insieme di dati attraverso un processo che imita il modo in cui opera il cervello umano. In questo senso, le reti neurali si riferiscono a sistemi di neuroni, di natura organica o artificiale. Le reti neurali possono adattarsi ai cambiamenti di input; in questo modo la rete genera il miglior risultato possibile senza la necessità di ridisegnare i criteri di output. Il concetto di reti neurali, che ha le sue radici nell’intelligenza artificiale, sta rapidamente guadagnando popolarità nello sviluppo dei sistemi di scambio.

Punti chiave

• Le reti neurali sono una serie di algoritmi che imitano le operazioni di un cervello umano per riconoscere le relazioni tra grandi quantità di dati.
• Sono utilizzati in una varietà di applicazioni nei servizi finanziari, dalle previsioni e ricerche di mercato al rilevamento delle frodi e alla valutazione dei rischi.
• L’uso di reti neurali per la previsione del prezzo del mercato azionario varia.

Nozioni di base sulle reti neurali

Le reti neurali, nel mondo della finanza, assistono nello sviluppo di processi quali previsioni di serie temporali, negoziazione algoritmica, classificazione dei titoli, modellazione del rischio di credito e costruzione di indicatori proprietari e derivati ​​di prezzo.

Una rete neurale funziona in modo simile alla rete neurale del cervello umano. Un “neurone” in una rete neurale è una funzione matematica che raccoglie e classifica le informazioni secondo una specifica architettura. La rete ha una forte somiglianza con metodi statistici come l’adattamento della curva e l’analisi di regressione.

Una rete neurale contiene strati di nodi interconnessi. Ogni nodo è un perceptron ed è simile a una regressione lineare multipla. Il perceptron alimenta il segnale prodotto da una regressione lineare multipla in una funzione di attivazione che può essere non lineare.

In un perceptron multistrato (MLP), i perceptron sono disposti in strati interconnessi. Il livello di input raccoglie i modelli di input. Il livello di output ha classificazioni o segnali di output a cui possono essere associati i modelli di input. Ad esempio, i modelli possono comprendere un elenco di quantità per indicatori tecnici su un titolo; i potenziali risultati potrebbero essere “acquista”, “mantieni” o “vendi”.

I livelli nascosti ottimizzano le ponderazioni degli input finché il margine di errore della rete neurale non è minimo. Si ipotizza che gli strati nascosti estrapolino caratteristiche salienti nei dati di input che hanno potere predittivo riguardo agli output. Descrive l’estrazione delle caratteristiche, che realizza un’utilità simile alle tecniche statistiche come l’analisi delle componenti principali.

Applicazione di reti neurali

Le reti neurali sono ampiamente utilizzate, con applicazioni per operazioni finanziarie, pianificazione aziendale, trading, analisi aziendale e manutenzione dei prodotti. Le reti neurali hanno anche ottenuto un’adozione diffusa in applicazioni aziendali come previsioni e soluzioni di ricerca di marketing, rilevamento delle frodi e valutazione del rischio.

Una rete neurale valuta i dati sui prezzi e scopre opportunità per prendere decisioni commerciali basate sull’analisi dei dati. Le reti possono distinguere sottili interdipendenze non lineari e modelli che altri metodi di analisi tecnica non possono. Secondo la ricerca, l’accuratezza delle reti neurali nel fare previsioni sui prezzi per le azioni è diversa. Alcuni modelli prevedono i prezzi delle azioni corretti dal 50 al 60 percento delle volte, mentre altri sono accurati nel 70 percento di tutti i casi. Alcuni hanno ipotizzato che un miglioramento del 10% dell’efficienza sia tutto ciò che un investitore può chiedere a una rete neurale.

Ci saranno sempre set di dati e classi di attività che verranno analizzati meglio utilizzando algoritmi sviluppati in precedenza. Non è tanto l’ algoritmo che conta; sono i dati di input ben preparati sull’indicatore mirato che alla fine determina il livello di successo di una rete neurale.