Многослойный персептрон (MLP)

Многослойный персептрон (MLP) — это класс искусственных нейронных сетей прямого распространения (ИНС). Он состоит как минимум из трех слоев узлов: входного слоя, скрытого слоя и выходного слоя. За исключением входных узлов, каждый узел представляет собой нейрон, использующий нелинейную функцию активации. MLP использует для обучения сети метод контролируемого обучения, называемый обратным распространением ошибки. Это основополагающая модель глубокого обучения, которая находит применение в различных областях, включая алгоритмическую торговлю.

Структура MLP

Слои

Входной уровень: Этот уровень принимает входные сигналы и передает их на скрытые уровни. Количество нейронов в этом слое равно количеству входных признаков. 2. Скрытые слои. Эти уровни выполняют большую часть вычислений, необходимых сети. В MLP может быть несколько скрытых слоев, каждый из которых потенциально может иметь разное количество нейронов. 3. Выходной уровень. Этот уровень обеспечивает окончательный результат работы сети. Количество нейронов в этом слое соответствует количеству выходных классов или значений регрессии.

Функции активации

Функции активации вносят нелинейность в сеть, позволяя ей изучать сложные шаблоны. Общие функции активации включают в себя: - Сигмоид: ( \sigma(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}} ) - Tanh: ( \text{tanh}(x) = \frac{2}{1 + e^{-2x}} - 1 ) - ReLU (выпрямленная линейная единица): ( \text{ReLU}(x) = \max(0, x) )

Обучение MLP

Обучение MLP включает корректировку весов и смещений, чтобы минимизировать ошибку между прогнозируемыми и фактическими выходными данными. Типичный процесс обучения включает в себя следующие этапы:

Проход вперед: Входные данные передаются через сеть для получения выходных данных. 2. Расчет потерь: разница между прогнозируемым и фактическим объемом производства, определяемая количественно с помощью функции потерь. 3. Обратное распространение ошибки. Ошибка распространяется обратно по сети для обновления весов и смещений с использованием градиентного спуска или других методов оптимизации.

Обратное распространение ошибки

Обратное распространение ошибки — это контролируемый алгоритм обучения, используемый для обучения нейронных сетей. Он включает четыре шага:

Инициализация: Присвоение случайных значений весам. 2. Прямое распространение: Вычислите выходные данные каждого нейрона от входного слоя к выходному слою. 3. Обратное распространение ошибки. Вычислите ошибку на выходном уровне и распространите ее обратно по сетевым уровням для обновления весов. 4. Обновить веса. Отрегулируйте веса, чтобы минимизировать ошибку, используя алгоритм оптимизации.

Применение в алгоритмической торговле

MLP имеют широкий спектр применений в алгоритмической торговле, в том числе:

Прогнозирование цен: Прогнозирование будущих цен активов на основе исторических данных. 2. Анализ настроений. Анализируйте новости и настроения в социальных сетях, чтобы принимать обоснованные торговые решения. 3. Управление портфелем. Оптимизируйте стратегии распределения активов, чтобы максимизировать прибыль и управлять рисками. 4. Исполнение сделок. Усовершенствуйте стратегии исполнения сделок, чтобы минимизировать затраты и проскальзывания.

Компании, использующие MLP в трейдинге

Некоторые компании и платформы включают MLP в свои торговые стратегии и алгоритмы. Примеры включают в себя:

Kensho Technologies: компания, занимающаяся финансовой аналитикой и искусственным интеллектом, использующая нейронные сети. - Two Sigma: ведущая фирма, занимающаяся количественной торговлей, которая использует машинное обучение и MLP для разработки торговых стратегий. онлайн-платформа — Numerai: Хедж-фонд, использующий краудсорсинг торговых моделей,

Преимущества MLP

— Нелинейность: Может моделировать сложные взаимосвязи между входными и выходными данными. - Возможность обучения: Адаптация к изменяющимся шаблонам данных посредством обучения. - Универсальность. Применимо к широкому кругу задач: от классификации до регрессии.

Недостатки MLP

Вычислительно интенсивный: Требуются значительные вычислительные ресурсы для обучения, особенно с большими наборами данных и сложной архитектурой. – Переобучение. Склонность к переобучению, если не регуляризоваться должным образом. - Зависимость от данных. Производительность во многом зависит от качества и количества обучающих данных.

Заключение

Многослойный персептрон представляет собой жизненно важную архитектуру нейронной сети, широко используемую в глубоком обучении и алгоритмическом трейдинге. Его способность моделировать нелинейные отношения и адаптивность делают его мощным инструментом для финансовых прогнозов и стратегий. Однако тщательное рассмотрение его вычислительных потребностей и тенденций переобучения имеет решающее значение для эффективного применения в реальных сценариях.