مقالات

ما هي الشبكة العصبية ولماذا لها شعبية كبيرة في تطوير أنظمة التداول المالية

ما هي الشبكة العصبية؟

الشبكة العصبية هي سلسلة من الخوارزميات التي تسعى إلى التعرف على العلاقات الأساسية في مجموعة من البيانات من خلال عملية تحاكي الطريقة التي يعمل بها الدماغ البشري. بهذا المعنى ، تشير الشبكات العصبية إلى أنظمة الخلايا العصبية ، سواء كانت عضوية أو اصطناعية بطبيعتها. يمكن أن تتكيف الشبكات العصبية مع المدخلات المتغيرة ؛ لذا فإن الشبكة تحقق أفضل نتيجة ممكنة دون الحاجة إلى إعادة تصميم معايير الإخراج. يكتسب مفهوم الشبكات العصبية ، الذي يعود جذوره إلى الذكاء الاصطناعي ، شعبية كبيرة في تطوير أنظمة التداول.

 

أساسيات الشبكات العصبية

تساعد الشبكات العصبية ، في عالم التمويل ، في تطوير عملية مثل التنبؤ بالسلاسل الزمنية ، والتداول الخوارزمي ، وتصنيف الأوراق المالية ، ونمذجة مخاطر الائتمان ، وإنشاء مؤشرات الملكية ومشتقات الأسعار.

تعمل الشبكة العصبية بشكل مشابه للشبكة العصبية للدماغ البشري. “الخلايا العصبية” في الشبكة العصبية هي وظيفة رياضية تجمع وتصنف المعلومات وفقًا لبنية معينة. تحمل الشبكة تشابهًا قويًا مع الأساليب الإحصائية مثل ملاءمة المنحنى وتحليل الانحدار.

تحتوي الشبكة العصبية على طبقات من العقد المترابطة. كل عقدة هي مدرك وتشبه الانحدار الخطي المتعدد. يغذي المستشعر البصري الإشارة الناتجة عن الانحدار الخطي المتعدد إلى وظيفة التنشيط التي قد تكون غير خطية.

في الإدراك متعدد الطبقات (MLP) ، يتم ترتيب الإدراك الحسي في طبقات مترابطة. تجمع طبقة الإدخال أنماط الإدخال. تحتوي طبقة الإخراج على تصنيفات أو إشارات خرج قد يتم تعيين أنماط الإدخال إليها. على سبيل المثال ، قد تشتمل الأنماط على قائمة كميات المؤشرات الفنية حول ورقة مالية ؛ يمكن أن تكون المخرجات المحتملة “شراء” أو “عقد” أو “بيع”.

 

تعمل الطبقات المخفية على ضبط أوزان المدخلات بدقة حتى يصبح هامش خطأ الشبكة العصبية في حده الأدنى. من المفترض أن الطبقات المخفية تستقرئ السمات البارزة في بيانات الإدخال التي لها قوة تنبؤية فيما يتعلق بالمخرجات. يصف هذا استخراج الميزات ، والذي يحقق أداة مساعدة مشابهة للتقنيات الإحصائية مثل تحليل المكون الرئيسي.

 

تطبيقات الشبكات العصبية

تُستخدم الشبكات العصبية على نطاق واسع ، مع تطبيقات للعمليات المالية وتخطيط المؤسسات والتجارة وتحليلات الأعمال وصيانة المنتج. اكتسبت الشبكات العصبية أيضًا اعتمادًا واسع النطاق في تطبيقات الأعمال مثل حلول أبحاث التنبؤ والتسويق ، واكتشاف الاحتيال وتقييم المخاطر.

تقوم الشبكة العصبية بتقييم بيانات الأسعار وتكشف عن فرص اتخاذ القرارات التجارية بناءً على تحليل البيانات. يمكن للشبكات أن تميز الترابط غير الخطي الدقيق والأنماط الأخرى التي لا تستطيع طرق التحليل الفني الأخرى القيام بها. وفقًا للبحث ، تختلف دقة الشبكات العصبية في عمل تنبؤات أسعار الأسهم. تتنبأ بعض النماذج بأسعار الأسهم الصحيحة بنسبة 50 إلى 60 في المائة من الوقت بينما يتسم البعض الآخر بالدقة في 70 في المائة من جميع الحالات. افترض البعض أن تحسين الكفاءة بنسبة 10 في المائة هو كل ما يمكن للمستثمر أن يطلبه من الشبكة العصبية

 

ستكون هناك دائمًا مجموعات بيانات وفئات مهام يتم تحليلها بشكل أفضل باستخدام خوارزميات مطورة مسبقًا. ليست الخوارزمية هي المهمة ؛ إن بيانات الإدخال المعدة جيدًا على المؤشر المستهدف هي التي تحدد في النهاية مستوى نجاح الشبكة العصبية.

المصدر
investopedia

مقالات ذات صلة

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

زر الذهاب إلى الأعلى