Нейронная сеть

Что такое нейронная сеть?

Нейронная сеть (Neural network) — это серия алгоритмов, которые пытаются распознать лежащие в основе взаимосвязи в наборе данных с помощью процесса, имитирующего работу человеческого мозга. В этом смысле нейронные сети относятся к системам нейронов, как органических, так и искусственных по своей природе.

Нейронные сети способны адаптироваться к изменяющимся входным данным, благодаря чему они могут выдавать наилучший возможный результат без необходимости изменения выходных критериев. Эта концепция, берущая своё начало в области искусственного интеллекта, в настоящее время широко используется при разработке торговых систем.

Основные выводы

• Нейронные сети — это алгоритмы, которые имитируют работу мозга животных по поиску взаимосвязей между большими объёмами информации.
• По своей структуре они обычно похожи на соединения нейронов и синапсов, которые находятся в головном мозге.
• Они применяются в разнообразных сферах финансовых услуг: от прогнозирования и маркетинговых исследований до выявления мошенничества и оценки рисков.
• Нейронные сети, имеющие несколько уровней обработки, называются «глубокими». Они используются в алгоритмах глубокого обучения.
• Эффективность нейронных сетей в прогнозировании цен на фондовом рынке может быть разной.

Принцип работы нейронной сети

В мире финансов нейронные сети играют важную роль в разработке различных процессов. Они помогают в прогнозировании временных рядов, алгоритмической торговле, классификации ценных бумаг, моделировании кредитного риска, а также в создании собственных индикаторов и ценовых деривативов.

Принцип работы нейронной сети схож с принципом работы человеческого мозга. «Нейрон» в нейронной сети — это математическая функция, объединяющая и классифицирующая информацию в соответствии с заданной структурой. Работа сети имеет много общего со статистическими методами, такими как аппроксимация кривой и регрессионный анализ.

Нейронная сеть состоит из слоёв, в которых находятся взаимосвязанные узлы. Каждый узел называется перцептроном и похож на множественную линейную регрессию.

Перцептрон (англ. Perceptron) — простейший вид нейронных сетей. В основе лежит математическая модель восприятия информации мозгом, состоящая из сенсоров, ассоциативных и реагирующих элементов.

Перцептрон преобразует сигналы, полученные в результате множественной линейной регрессии, в функцию активации. Эта функция может быть нелинейной.

История нейронных сетей

Хотя идея о существовании машин, способных мыслить, не нова, именно в последние 100 лет развитие нейронных сетей достигло наибольшего прогресса.

В 1943 году Уоррен Маккалох и Уолтер Питтс, учёные из Иллинойского и Чикагского университетов, опубликовали работу под названием «Логическое исчисление идей, имманентных нервной деятельности». В своём исследовании они анализировали, как мозг может создавать сложные паттерны, которые можно упростить до бинарной логической структуры с двумя возможными значениями: «истина» и «ложь».

Фрэнк Розенблатт, работавший в Корнельской авиационной лаборатории, разработал перцептрон в 1958 году. Он продолжил работу Маккалока и Питта, внеся в неё значительный вклад. Используя свой труд, Розенблатт показал, как компьютер может применять нейронные сети для распознавания воображаемых объектов и делать выводы.

Хотя в 1970-х годах исследования в этой области переживали спад, в основном из-за недостаточного финансирования, Полу Вербосу часто приписывают значительный вклад в это время благодаря его докторской диссертации.

Затем, в 1982 году, Джон Хопфилд представил концепцию Hopfield Net — статью о рекуррентных нейронных сетях. Также появилась концепция обратного распространения, и многие исследователи начали осознавать её потенциал для нейронных сетей.

В последнее время создаются всё более совершенные проекты нейронных сетей, предназначенных для конкретных задач. Например, Deep Blue, разработанная компанией IBM, произвела фурор в мире шахмат, продемонстрировав способность компьютеров выполнять сложные вычисления.

Хотя машины, подобные Deep Blue, стали широко известны благодаря тому, что они обыграли чемпиона мира по шахматам, их также используют для открытия новых лекарств, анализа тенденций на финансовом рынке и проведения масштабных научных расчётов.

Недавний анализ, проведённый Национальной библиотекой Лос-Аламоса, помогает аналитикам сравнивать различные нейронные сети. Этот документ является важным шагом на пути к пониманию и характеристике поведения надёжных нейронных сетей.

Многослойный перцептрон

Многослойный перцептрон (MLP) состоит из нескольких слоёв персептронов, которые связаны между собой. На входном слое собираются входные данные, а на выходном слое формируются результаты классификации или выходные сигналы, соответствующие этим данным.

Например, входные данные могут представлять собой список значений технических индикаторов для какой-либо ценной бумаги. В качестве результатов классификации могут быть предложены действия: «купить», «держать» или «продать».

Скрытые слои нейросети точно настраивают входные веса до тех пор, пока ошибка в её работе не станет минимальной. Считается, что скрытые слои способны выявлять особенности входных данных, которые могут быть полезны для прогнозирования выходных данных. Это похоже на извлечение признаков, которое выполняет функцию, схожую со статистическими методами, такими как анализ главных компонентов.

Типы нейронных сетей

Нейронные сети с прямой связью (Recurrent Neural Networks)

Нейронные сети с прямой связью – это один из самых простых типов нейронных сетей. Они передают информацию только в одном направлении через входные узлы. Эта информация обрабатывается в одном направлении до тех пор, пока не перейдёт в режим вывода.

Нейронные сети с прямой связью могут иметь скрытые уровни функциональности. Чаще всего этот тип сетей используется в технологиях распознавания лиц.

Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks)

Сверточные нейронные сети, известные также как ConvNets или CNNs, состоят из нескольких уровней, на которых данные распределяются по категориям. Эти сети включают входной слой, выходной слой и несколько скрытых слоев между ними.

Скрытые слои создают так называемые карты объектов, которые фиксируют различные области изображения. Затем эти области обрабатываются для получения полезных выходных данных.

Карты объектов могут быть объединены или полностью связаны между собой, и эти сети отлично подходят для приложений, связанных с распознаванием изображений.

Деконволюционные нейронные сети (Deconvolutional Neural Networks)

Деконволюционные нейронные сети работают иначе, чем сверточные. Они предназначены для обнаружения элементов, которые могли быть важны для сверточной сети, но были отброшены в процессе её работы.

Этот тип сетей часто применяется для анализа и обработки изображений.

Модульные нейронные сети (Modular Neural Networks)

Модульные нейронные сети состоят из нескольких сетей, которые работают самостоятельно и не обмениваются данными в процессе анализа. Это позволяет им более эффективно выполнять сложные вычислительные задачи.

Как и в других модульных отраслях, например, в модульном строительстве, цель независимости сетей заключается в том, чтобы каждый модуль отвечал за свою часть общей задачи.

Применение нейронных сетей

Нейронные сети активно применяются в различных сферах бизнеса. Они нашли своё место в приложениях для финансовых операций, корпоративного планирования, торговли, бизнес-аналитики, а также в сфере обслуживания продуктов.

В частности, нейронные сети широко используются в таких бизнес-приложениях, как решения для прогнозирования, маркетинговых исследований, обнаружения мошенничества и оценки рисков.

Нейронные сети анализируют ценовые данные и помогают принимать торговые решения, основанные на этих данных. Они способны выявлять тонкие нелинейные зависимости и закономерности, которые могут быть недоступны для других методов технического анализа.

Исследования показывают, что точность прогнозов цен на акцииАкции - это ценные бумаги, которые обеспечивают ее владельцу долю в капитале компании. Приобретая акции, вы приобретаете часть компании. Акции являются одним из основных инструментов инвестирования на фондовом рынке и..., сделанных нейронными сетями, может варьироваться. Некоторые модели предсказывают правильные цены акций примерно в 50–60% случаев. Однако другие эксперты считают, что увеличение эффективности на 10% — это всё, на что инвестор может рассчитывать от использования нейронных сетей.

В контексте финансов нейронные сети могут анализировать огромные объёмы данных о транзакциях, которые измеряются в сотнях тысяч бит. Это позволяет лучше понять объёмы торгов, диапазоны торговых операций, корреляции между активами и прогнозировать волатильность определённых активов.

Человек не всегда может эффективно обрабатывать данные, которые собираются годами и иногда с интервалом в секунды. Поэтому создаются нейронные сети, которые способны выявлять тенденции, анализировать результаты и предсказывать будущие изменения стоимости активов.

Всегда можно найти наборы данных и задачи, которые лучше решать с помощью уже существующих алгоритмов. Однако для успешного использования нейронных сетей важнее не сам алгоритм, а качество входных данных по целевому показателю. Именно этот показатель в итоге определяет эффективность работы нейронной сети.

Преимущества и недостатки нейронных сетей

Минусы

Хотя для работы нейтральных сетей могут использоваться онлайн-платформы, всё же для их создания необходим аппаратный компонент. Это означает, что сеть зависит от сложных систем, требует настройки и, возможно, физического обслуживания. Всё это создаёт определённый риск для работы сети.

Хотя сложность нейронных сетей является их сильной стороной, это также означает, что разработка конкретного алгоритма для решения конкретной задачи может занять много времени — месяцы или даже больше. Кроме того, может быть сложно обнаружить ошибки или недостатки в процессе, особенно если полученные результаты представляют собой оценочные или теоретические диапазоны.

Нейронные сети могут быть сложными для аудита. Некоторые процессы, происходящие в нейронной сети, могут казаться «чёрным ящиком»: вводятся входные данные, сеть выполняет сложные операции, а результат представляется в виде отчёта.

Также может быть сложно выявить слабые места в процессе вычислений или обучения сети, если сеть не обладает достаточной прозрачностью в отношении того, как она обучается на основе предыдущих действий.

• Вы по-прежнему используете аппаратное обеспечение, требующее технического обслуживания, которое может быть сложным и требовать специальных знаний.
• Разработка кода и алгоритмов может занять длительное время.
• Сложно оценить ошибки или адаптацию к условиям, если система обучается самостоятельно, но при этом не является достаточно прозрачной.
• Обычно показывают предполагаемый диапазон или сумму, которая может отличаться от реальной.

Плюсы

Нейтральные сети способны работать без перерывов и более эффективны по сравнению с людьми или более простыми аналитическими моделями. Они могут изучать предыдущие результаты и использовать их для прогнозирования будущих, основываясь на сходстве с предыдущими входными данными.

Нейронные сети, которые используют облачные онлайн-сервисы, имеют преимущество в виде снижения рисков по сравнению с системами, основанными на локальном технологическом оборудовании. Кроме того, такие нейронные сети могут одновременно выполнять несколько задач (или, по крайней мере, распределять задачи между модульными сетями для их параллельного выполнения).

Наконец, нейронные сети находят применение во множестве новых приложений. Раньше теоретические возможности нейронных сетей были ограничены в плане их использования в различных областях. Однако сегодня нейронные сети применяются в медицине, науке, финансах, сельском хозяйстве, производстве, торговле и сфере безопасности.

• Часто искусственный интеллектЧто такое искусственный интеллект (ИИ)? Технология искусственного интеллекта (ИИ) позволяет компьютерам подражать человеческому интеллекту (имитировать) и решать задачи. Ключевой характеристикой ИИ является его спос... может работать более эффективно и дольше, чем люди.
• Его можно запрограммировать так, чтобы он учитывал предыдущий опыт и стремился к более правильным и разумным решениям в будущем.
• Онлайн-сервисы часто используют искусственный интеллект, который помогает снизить, но не исключить систематический риск.
• Искусственный интеллект постоянно развивается и применяется в новых областях с более сложными задачами.

Компоненты нейронной сети

Нейронная сеть состоит из трёх основных компонентов: уровня ввода, уровня обработки и уровня вывода.

Входные данные могут быть взвешены, то есть оценены, на основе различных критериев. Это введенные в сеть данные, которые подлежат анализу.

Уровень обработки, который скрыт от внешнего взгляда, содержит узлы и связи между ними. Эти узлы и связи должны быть похожи на нейроны и синапсы в мозге животного. Уровень обработки использует данные (и предыдущие знания о похожих наборах данных), чтобы предсказать результат. Этот результат является третьим элементом, который является желаемым конечным продуктом анализа.

Что такое глубокая нейронная сеть?

Глубокая нейронная сеть, также известная как сеть глубокого обучения, состоит из двух или более уровней обработки. Она основана на принципах машинного обучения, которое постоянно улучшается благодаря сравнению предполагаемых результатов с реальными и корректировке будущих прогнозов.

Итог

Нейронные сети — это сложные системы, которые способны проводить анализ данных быстрее и глубже, чем это доступно человеку. Существует множество видов нейронных сетей, каждый из которых оптимален для определённых целей и задач.

В сфере финансов нейронные сети применяются для анализа истории транзакций, изучения движения активов и прогнозирования возможных результатов на финансовом рынке.