Red neuronal
Una red neuronal es una serie de algoritmos que se esfuerzan por reconocer las relaciones subyacentes en un conjunto de datos a través de un proceso que imita la forma en que opera el cerebro humano. En este sentido, las redes neuronales se refieren a sistemas de neuronas, de naturaleza orgánica o artificial. Las redes neuronales pueden adaptarse a los cambios de entrada; entonces la red genera el mejor resultado posible sin necesidad de rediseñar los criterios de salida. El concepto de redes neuronales, que tiene sus raíces en la inteligencia artificial, está ganando rápidamente popularidad en el desarrollo de sistemas comerciales.
Conceptos básicos de las redes neuronales
Las redes neuronales, en el mundo de las finanzas, ayudan en el desarrollo de procesos tales como pronósticos de series temporales, negociación algorítmica, clasificación de valores, modelación de riesgo de crédito y construcción de indicadores patentados y derivados de precios.
Una red neuronal funciona de manera similar a la red neuronal del cerebro humano. Una "neurona" en una red neuronal es una función matemática que recopila y clasifica información de acuerdo con una arquitectura específica. La red tiene un gran parecido con los métodos estadísticos, como el ajuste de curvas y el análisis de regresión.
Una red neuronal contiene capas de nodos interconectados. Cada nodo es un perceptrón y es similar a una regresión lineal múltiple. El perceptrón alimenta la señal producida por una regresión lineal múltiple en una función de activación que puede ser no lineal.
En un perceptrón multicapa (MLP), los perceptrones están dispuestos en capas interconectadas. La capa de entrada recopila patrones de entrada. La capa de salida tiene clasificaciones o señales de salida a las que se pueden asignar patrones de entrada. Por ejemplo, los patrones pueden comprender una lista de cantidades para indicadores técnicos sobre una seguridad; los posibles productos podrían ser "comprar", "retener" o "vender".
Las capas ocultas ajustan las ponderaciones de entrada hasta que el margen de error de la red neuronal sea mínimo. Se presume que las capas ocultas extrapolan características sobresalientes en los datos de entrada que tienen poder predictivo con respecto a las salidas. Esto describe la extracción de características, que logra una utilidad similar a las técnicas estadísticas como el análisis de componentes principales.
Para llevar clave
- Las redes neuronales son una serie de algoritmos que imitan las operaciones de un cerebro humano para reconocer las relaciones entre grandes cantidades de datos.
- Se utilizan en una variedad de aplicaciones en servicios financieros, desde pronósticos y estudios de mercado hasta detección de fraudes y evaluación de riesgos.
- El uso de redes neuronales para la predicción del precio del mercado de valores varía.
Aplicación de redes neuronales
Las redes neuronales se utilizan ampliamente, con aplicaciones para operaciones financieras, planificación empresarial, comercio, análisis de negocios y mantenimiento de productos. Las redes neuronales también han ganado una adopción generalizada en aplicaciones comerciales tales como soluciones de pronóstico y de investigación de mercado, detección de fraude y evaluación de riesgos.
Una red neuronal evalúa los datos de precios y descubre oportunidades para tomar decisiones comerciales basadas en el análisis de datos. Las redes pueden distinguir interdependencias sutiles no lineales y patrones que otros métodos de análisis técnico no pueden. Según la investigación, la precisión de las redes neuronales al hacer predicciones de precios para las existencias difiere. Algunos modelos predicen los precios correctos de las acciones del 50 al 60 por ciento de las veces, mientras que otros son precisos en el 70 por ciento de todas las instancias. Algunos han postulado que una mejora del 10 por ciento en la eficiencia es todo lo que un inversor puede pedir de una red neuronal.
Siempre habrá conjuntos de datos y clases de tareas que se analizarán mejor utilizando algoritmos desarrollados previamente. No es tanto el algoritmo lo que importa; son los datos de entrada bien preparados sobre el indicador objetivo los que finalmente determinan el nivel de éxito de una red neuronal.
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