Zapewne gdybyśmy posiadali dodatkowy, sztuczny umysł, który z tych informacji wybierałby dla nas te najważniejsze – byłoby to dla nas ułatwieniem wielu codziennych zajęć. Z pomocą nie tylko w tego typu zadaniach przychodzą nam sieci neuronowe.
Czym są sieci neuronowe?
W oparciu o działanie ludzkiego mózgu tworzone są zasady funkcjonowania modeli obliczeniowych, które noszą nazwę sieci neuronowych. Każda sieć składa się z dużej liczby jej elementów, które noszą nazwę neuronów. Sieci neuronowe są więc naśladownictwem naszej mózgu, które mimo, iż wciąż są niedoskonałe mają bardzo ważną cechę, są sztucznym umysłem, który uczy się na wzór ludzkiego mózgu. Sieci te znajdują zastosowanie między innymi w analizie danych statystycznych czy przy kompresji obrazu lub dźwięku.
Uczenie się sieci neuronowych
Zanim nasza sieć neuronowa będzie pracować dla nas prawidłowo trzeba ją w pewien sposób zaprogramować, mówiąc inaczej nauczyć. Podczas procesu uczenia, sieci neuronowe w pewien sposób mogą obserwować swojego nauczyciela i uczyć się od niego. Istnieją również inne metody nauki sztucznego umysłu bez pomocy nauczyciela. Samouczenie się sieci neuronowych jest najczęściej spotykane, podczas tego procesu nikt nie musi nadawać poszczególnym informacjom znaczeń, lecz umysł sam je przetwarza i wyciąga odpowiednie wnioski, co do przydatności tych danych.
Zastosowanie sieci neuronowych na giełdzie
Sieci neuronowe generują inwestorom sygnały kupna lub sprzedaży akcji. W oparciu o dane historyczne danego waloru z określonego okresu sieci uczą się i próbują określić przyszłą stopę zwrotu dla poszczególnych klas walorów. Wcześniej szeregują walory w podobne klasy. Dla każdej klasy poprzez jej analizę otrzymywane są wskaźniki potencjalnego zysku oraz możliwości poniesienie ryzyka. Dodatkowo brane są pod uwagę indywidualne preferencje inwestorów. Preferencje te dotyczą głównie poziomu akceptowanego ryzyka. Na podstawie tych informacji sieć przesyła nam informacje typu: kup, sprzedaj, lub utrzymaj pozycję inwestycyjną.
Określony w powyższy sposób model sieci neuronowej jest więc modelem decyzyjnym, które realizuje przyjęte wcześniej określone decyzje inwestycyjne.
Sieci neuronowe na parkiecie są więc bardzo często wykorzystywane do ułatwienia podjęcia decyzji o inwestycji w odpowiednim momencie na podstawie danych z okresów wcześniejszych Sztuczna inteligencja dokonuje obliczeń, na które sami nie mielibyśmy często czasu.
Stworzenie własnej sieci neuronowej nie jest czymś trudnym, w Internecie znajdziemy specjalne aplikacje, umożliwiające nam samodzielne stworzenie takiej sieci w oparciu o nasze własne skłonności do podjęci ryzyka oraz o naszą strategię inwestycyjną.
Czy informacje zawarte w artykule okazały się pomocne? Zapraszam do komentowania.
