什麼是神經網絡？
神經網絡是一系列算法，致力於通過模仿人腦運作方式的過程來識別一組數據中的潛在關係。從這個意義上說，神經網絡是指神經元系統，無論是有機的還是人工的。
神經網絡可以適應不斷變化的輸入；因此網絡無需重新設計輸出標準即可生成最佳結果。神經網絡的概念源於人工智能，在交易系統的開發中迅速普及。
要點
- 神經網絡是一系列模仿動物大腦操作來識別大量數據之間關係的算法。
- 因此，它們往往類似於大腦中神經元和突觸的連接。
- 它們用於金融服務的各種應用，從預測和營銷研究到欺詐檢測和風險評估。
- 具有多個處理層的神經網絡被稱爲“深度”網絡，用於深度學習算法
- 神經網絡在股票市場價格預測方面的成功程度各不相同。
神經網絡基礎知識
在金融領域，神經網絡有助於開發時間序列預測、算法交易、證券分類、信用風險建模以及構建專有指標和價格衍生品等流程。
神經網絡的工作原理與人腦的神經網絡類似。神經網絡中的“神經元”是一種數學函數，它根據特定的架構收集信息並對其進行分類。該網絡與曲線擬合和迴歸分析等統計方法非常相似。
神經網絡包含互連節點層。每個節點都是一個感知器，類似於多元線性迴歸。感知器將多元線性迴歸產生的信號輸入到可能是非線性的激活函數中。
多層感知器
在多層感知器 (MLP) 中，感知器排列在互連的層中。輸入層收集輸入模式。輸出層具有輸入模式可以映射到的分類或輸出信號。例如，這些模式可以包括有關證券的技術指標的數量列表；潛在的輸出可能是“買入”、“持有”或“賣出”。
隱藏層微調輸入權重，直到神經網絡的誤差幅度最小。假設隱藏層推斷輸入數據中的顯着特徵，這些特徵對輸出具有預測能力。這描述了特徵提取，它實現了類似於主成分分析等統計技術的實用程序。
神經網絡的應用
神經網絡應用廣泛，可應用於財務運營、企業規劃、交易、業務分析和產品維護。神經網絡還在預測和營銷研究解決方案、欺詐檢測和風險評估等商業應用中得到了廣泛採用。
神經網絡評估價格數據並根據數據分析挖掘做出交易決策的機會。該網絡可以區分微妙的非線性相互依賴性和模式，而其他技術分析方法則無法區分。根據研究，神經網絡對股票價格預測的準確性各不相同。一些模型在 50% 到 60% 的時間內預測正確的股票價格，而其他模型在 70% 的情況下預測準確。一些人認爲，投資者對神經網絡的要求就是提高 10% 的效率。
總會有一些數據集和任務類可以通過使用以前開發的算法來更好地分析。重要的不是算法，而是算法。最終決定神經網絡成功程度的是針對目標指標準備充分的輸入數據。
神經網絡的組成部分是什麼？
主要由三個部分組成：輸入層、處理層和輸出層。可以基於各種標準對輸入進行加權。在隱藏在視圖之外的處理層內，存在節點以及這些節點之間的連接，類似於動物大腦中的神經元和突觸。
什麼是卷積神經網絡？
卷積神經網絡是一種適用於分析和識別視覺數據（例如數字圖像或照片）的網絡。
什麼是循環神經網絡？
循環神經網絡是一種適用於分析時間序列數據、事件歷史或時間順序的神經網絡。
什麼是深度神經網絡？
深度神經網絡也稱爲深度學習網絡，從本質上講，它是一種涉及兩個或多個處理層的網絡。