ニューラルネットワークとは
ニューラルネットワークは、人間の脳の動作を模倣するプロセスを通じて、データセット内の基礎となる関係を認識するように努める一連のアルゴリズムです。 この意味で、ニューラルネットワークとは、本質的に有機的または人工的なニューロンのシステムを指します。 ニューラルネットワークは変化する入力に適応できます。 そのため、ネットワークは、出力条件を再設計する必要なく、可能な限り最良の結果を生成します。 人工知能にルーツを持つニューラルネットワークの概念は、取引システムの開発で急速に人気を集めています。
ニューラルネットワークの基礎
金融の世界のニューラルネットワークは、時系列予測、アルゴリズム取引、証券分類、信用リスクモデリング、独自の指標と価格デリバティブの構築などのプロセスの開発を支援します。
ニューラルネットワークは、人間の脳のニューラルネットワークと同様に機能します。 ニューラルネットワークの「ニューロン」は、特定のアーキテクチャに従って情報を収集および分類する数学関数です。 このネットワークは、曲線近似や回帰分析などの統計的手法と非常によく似ています。
ニューラルネットワークには、相互接続されたノードのレイヤーが含まれます。 各ノードはパーセプトロンであり、多重線形回帰に似ています。 パーセプトロンは、多重線形回帰によって生成された信号を、非線形の活性化関数に送り込みます。
多層パーセプトロン（MLP）では、パーセプトロンは相互接続層に配置されます。 入力層は入力パターンを収集します。 出力層には、入力パターンがマッピングできる分類または出力信号があります。 たとえば、パターンには、セキュリティに関する技術的な指標の数量のリストが含まれる場合があります。 潜在的なアウトプットは「購入」、「保留」または「販売」です。
非表示のレイヤーは、ニューラルネットワークの誤差が最小になるまで、入力の重みを微調整します。 隠れ層は、出力に関する予測力を持つ入力データの顕著な特徴を推定するという仮説が立てられています。 これは、主成分分析などの統計的手法に類似したユーティリティを実現する特徴抽出について説明しています。
重要なポイント
- ニューラルネットワークは、膨大なデータ間の関係を認識するために人間の脳の動作を模倣する一連のアルゴリズムです。 これらは、予測やマーケティング調査から不正検出やリスク評価まで、金融サービスのさまざまなアプリケーションで使用されています。 株式市場の価格予測のためのニューラルネットワークの使用はさまざまです。
ニューラルネットワークの応用
ニューラルネットワークは広く使用されており、金融業務、企業計画、取引、ビジネス分析、製品メンテナンス用のアプリケーションがあります。 ニューラルネットワークは、予測およびマーケティングリサーチソリューション、不正検出、リスク評価などのビジネスアプリケーションでも広く採用されています。
ニューラルネットワークは価格データを評価し、データ分析に基づいて取引決定を行う機会を見つけます。 ネットワークは、微妙な非線形相互依存性と技術分析の他の方法ではできないパターンを区別できます。 調査によると、株価の予測におけるニューラルネットワークの精度は異なります。 一部のモデルは50〜60％の時間で正しい株価を予測しますが、他のモデルはすべてのインスタンスの70％で正確です。 一部の人は、投資家がニューラルネットワークから要求できるのは、効率の10％の改善だけであると仮定しています。
以前に開発されたアルゴリズムを使用することで、より適切に分析されるデータセットとタスククラスが常に存在します。 重要なのはアルゴリズムではありません。 ニューラルネットワークの成功のレベルを最終的に決定するのは、ターゲットインジケーターに関する適切に準備された入力データです。
