Rede neural

O que é uma rede neural?

Uma rede neural é uma série de algoritmos que se esforçam para reconhecer relacionamentos subjacentes em um conjunto de dados por meio de um processo que imita a maneira como o cérebro humano opera. Nesse sentido, as redes neurais referem-se a sistemas de neurônios, de natureza orgânica ou artificial. As redes neurais podem se adaptar a mudanças de entrada; para que a rede gere o melhor resultado possível sem a necessidade de redesenhar os critérios de saída. O conceito de redes neurais, que tem suas raízes na inteligência artificial, está rapidamente ganhando popularidade no desenvolvimento de sistemas de negociação.

Noções básicas de redes neurais

As redes neurais, no mundo das finanças, auxiliam no desenvolvimento de processos como previsão de séries temporais, negociação algorítmica, classificação de títulos, modelagem de risco de crédito e construção de indicadores proprietários e derivativos de preços.

Uma rede neural funciona de maneira semelhante à rede neural do cérebro humano. Um “neurônio” em uma rede neural é uma função matemática que coleta e classifica informações de acordo com uma arquitetura específica. A rede tem uma grande semelhança com métodos estatísticos, como ajuste de curva e análise de regressão.

Uma rede neural contém camadas de nós interconectados. Cada nó é um perceptron e é semelhante a uma regressão linear múltipla. O perceptron alimenta o sinal produzido por uma regressão linear múltipla em uma função de ativação que pode ser não linear.

Em um perceptron de várias camadas (MLP), os perceptrons são organizados em camadas interconectadas. A camada de entrada coleta padrões de entrada. A camada de saída tem classificações ou sinais de saída para os quais os padrões de entrada podem ser mapeados. Por exemplo, os padrões podem compreender uma lista de quantidades para indicadores técnicos sobre um título; os resultados potenciais podem ser “comprar”, “manter” ou “vender”.

Camadas ocultas ajustam as ponderações de entrada até que a margem de erro da rede neural seja mínima. É hipotetizado que as camadas ocultas extrapolam características salientes nos dados de entrada que têm poder preditivo em relação às saídas. Isso descreve a extração de recursos, que realiza uma utilidade semelhante às técnicas estatísticas, como a análise de componentes principais.

Aplicação de Redes Neurais

As redes neurais são amplamente utilizadas, com aplicativos para operações financeiras, planejamento empresarial, negociação, análise de negócios e manutenção de produtos. As redes neurais também ganharam ampla adoção em aplicativos de negócios, como soluções de previsão e pesquisa de marketing, detecção de fraude e avaliação de risco.

Uma rede neural avalia os dados de preços e desenterra oportunidades para tomar decisões comerciais com base na análise de dados. As redes podem distinguir interdependências não lineares sutis e padrões que outros métodos de análise técnica não conseguem. De acordo com a pesquisa, a precisão das redes neurais em fazer previsões de preços para ações é diferente. Alguns modelos prevêem os preços corretos das ações 50 a 60 por cento das vezes, enquanto outros são precisos em 70 por cento de todas as instâncias. Alguns postularam que uma melhoria de 10% na eficiência é tudo o que um investidor pode pedir de uma rede neural.

Sempre haverá conjuntos de dados e classes de tarefas que podem ser melhor analisados ​​usando algoritmos desenvolvidos anteriormente. Não é tanto o algoritmo que importa; são os dados de entrada bem preparados no indicador de destino que determinam o nível de sucesso de uma rede neural.