Rede neural
Uma rede neural é uma série de algoritmos que se esforçam para reconhecer os relacionamentos subjacentes em um conjunto de dados por meio de um processo que imita a maneira como o cérebro humano opera. Nesse sentido, redes neurais se referem a sistemas de neurônios, de natureza orgânica ou artificial. As redes neurais podem se adaptar às mudanças de entrada; portanto, a rede gera o melhor resultado possível sem a necessidade de redesenhar os critérios de saída. O conceito de redes neurais, que tem suas raízes na inteligência artificial, está rapidamente ganhando popularidade no desenvolvimento de sistemas de negociação.
Noções básicas de redes neurais
As redes neurais, no mundo das finanças, auxiliam no desenvolvimento de processos como previsão de séries temporais, negociação algorítmica, classificação de títulos, modelagem de risco de crédito e construção de indicadores proprietários e derivativos de preços.
Uma rede neural funciona de maneira semelhante à rede neural do cérebro humano. Um "neurônio" em uma rede neural é uma função matemática que coleta e classifica informações de acordo com uma arquitetura específica. A rede tem uma forte semelhança com métodos estatísticos, como ajuste de curva e análise de regressão.
Uma rede neural contém camadas de nós interconectados. Cada nó é um perceptron e é semelhante a uma regressão linear múltipla. O perceptron alimenta o sinal produzido por uma regressão linear múltipla em uma função de ativação que pode ser não linear.
Em um perceptron de múltiplas camadas (MLP), os perceptrons são organizados em camadas interconectadas. A camada de entrada coleta padrões de entrada. A camada de saída possui classificações ou sinais de saída para os quais os padrões de entrada podem ser mapeados. Por exemplo, os padrões podem incluir uma lista de quantidades para indicadores técnicos sobre uma segurança; os produtos em potencial podem ser "comprar", "reter" ou "vender".
Camadas ocultas ajustam as ponderações de entrada até que a margem de erro da rede neural seja mínima. É hipotetizado que as camadas ocultas extrapolam recursos salientes nos dados de entrada que têm poder preditivo em relação às saídas. Isso descreve a extração de recursos, que realiza um utilitário semelhante às técnicas estatísticas, como a análise de componentes principais.
Principais Takeaways
- Redes neurais são uma série de algoritmos que imitam as operações de um cérebro humano para reconhecer as relações entre grandes quantidades de dados.
- Eles são usados em uma variedade de aplicações em serviços financeiros, desde previsão e pesquisa de marketing até detecção de fraudes e avaliação de riscos.
- O uso de redes neurais para previsão de preços no mercado de ações varia.
Aplicação de redes neurais
As redes neurais são amplamente usadas, com aplicativos para operações financeiras, planejamento empresarial, comércio, análise de negócios e manutenção de produtos. As redes neurais também obtiveram ampla adoção em aplicativos de negócios, como soluções de previsão e pesquisa de marketing, detecção de fraudes e avaliação de riscos.
Uma rede neural avalia dados de preços e descobre oportunidades para tomar decisões comerciais com base na análise de dados. As redes podem distinguir interdependências não lineares sutis e padrões que outros métodos de análise técnica não conseguem. Segundo a pesquisa, a precisão das redes neurais em fazer previsões de preços para as ações difere. Alguns modelos preveem os preços corretos das ações de 50 a 60% do tempo, enquanto outros são precisos em 70% de todas as instâncias. Alguns afirmaram que uma melhoria de 10% na eficiência é tudo o que um investidor pode solicitar de uma rede neural.
Sempre haverá conjuntos de dados e classes de tarefas que serão melhor analisados usando algoritmos desenvolvidos anteriormente. Não é tanto o algoritmo que importa; são os dados de entrada bem preparados no indicador direcionado que determinam o nível de sucesso de uma rede neural.
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