Прогнозирующие модели нейронных сетей

Прогнозирующие модели нейронных сетей относятся к алгоритмам искусственного интеллекта, вдохновленным структурой и функционированием человеческого мозга. Эти модели используют техники глубокого обучения для прогнозирования результатов на основе входных данных. Они особенно полезны в алготрейдинге благодаря своей способности анализировать большие объемы финансовых данных, выявлять сложные паттерны и принимать решения, основанные на данных.

Нейронные сети состоят из слоев взаимосвязанных узлов или нейронов, где каждый узел принимает множественные входные значения, обрабатывает их с взвешенной суммой, применяет функцию активации и производит выходное значение. Процесс обучения включает настройку этих весов на основе ошибки прогнозов, итеративно уменьшая эту ошибку для улучшения точности модели.

Ключевые компоненты моделей нейронных сетей

1. Нейроны и слои

Нейронные сети структурированы в слои:

2. Веса и смещения

Веса обозначают важность отдельных входных признаков при прогнозировании, в то время как смещения - это дополнительные константы, добавляемые к взвешенной сумме перед применением функции активации для введения гибкости в обучение.

3. Функции активации

Функции активации определяют, должен ли нейрон быть активирован или нет:

4. Обратное распространение и градиентный спуск

Обратное распространение - это алгоритм, используемый для обучения нейронных сетей путем минимизации ошибки через градиентный спуск. Он вычисляет градиент функции потерь относительно каждого веса по правилу цепи, итеративно обновляя их для нахождения оптимального набора весов.

Применение в алготрейдинге

Прогнозирующие модели нейронных сетей имеют несколько применений в алгоритмической торговле, где они могут использоваться для таких задач, как:

1. Прогнозирование цен

Оценка будущих цен акций или других финансовых инструментов на основе исторических данных, анализа настроений и технических индикаторов.

2. Анализ тренда

Выявление рыночных трендов и импульса путем анализа данных временных рядов для принятия лучших торговых решений.

3. Управление рисками

Оценка и управление финансовыми рисками через прогнозный анализ рыночных условий и волатильности активов.

4. Оптимизация портфеля

Оптимизация портфелей путем прогнозирования производительности различных активов и нахождения лучшей стратегии распределения для максимизации прибыли при минимизации рисков.

Примеры компаний, использующих прогнозирующие модели нейронных сетей в алготрейдинге

1. Kensho Technologies

Kensho использует машинное обучение и нейронные сети для анализа огромных объемов структурированных и неструктурированных финансовых данных, предлагая прогнозную аналитику и действенные инсайты для торговых и инвестиционных стратегий.

2. Kavout

Kavout объединяет нейронные сети с аналитикой больших данных для предоставления прогнозирующих моделей, специально разработанных для анализа фондового рынка и финансового прогнозирования.

3. Numerai

Numerai интегрирует науку о данных и нейронные сети для краудсорсинга прогнозов от децентрализованного сообщества специалистов по данным, используя ансамблевые модели для управления глобальным фондом акций.

4. SigOpt

SigOpt предлагает платформу оптимизации, которая помогает трейдерам и инвесторам улучшить производительность своих торговых моделей путем оптимизации их гиперпараметров с использованием передовых алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей.

Обучение и оптимизация модели

1. Подготовка данных

Нейронные сети требуют обширных объемов высококачественных данных. Это включает очистку, нормализацию и преобразование необработанных данных в подходящий формат для модели.

2. Обучение и валидация

Данные обычно делятся на обучающие и валидационные наборы. Обучающий набор используется для обучения нейронной сети, в то время как валидационный набор помогает оценить ее производительность и настроить гиперпараметры.

3. Настройка гиперпараметров

Гиперпараметры, такие как количество слоев, количество нейронов на слой, скорость обучения и скорость dropout, значительно влияют на производительность модели. Техники, такие как поиск по сетке, случайный поиск и байесовская оптимизация, используются для нахождения оптимальных гиперпараметров.

4. Регуляризация

Техники регуляризации, такие как L1 и L2 регуляризация, dropout и пакетная нормализация, используются для предотвращения переобучения и улучшения возможностей генерализации модели.

Метрики оценки

1. Среднеквадратичная ошибка (MSE)

Измеряет среднюю квадратичную разницу между фактическими и прогнозируемыми значениями, обычно используется для задач регрессии.

2. Точность

Соотношение правильно прогнозированных экземпляров к общему количеству экземпляров, обычно используется для задач классификации.

3. Точность, полнота и F1-оценка

Используются для оценки моделей классификации, особенно в случаях несбалансированных наборов данных. Точность измеряет корректность положительных прогнозов, полнота измеряет охват, а F1-оценка - это гармоническое среднее точности и полноты.

4. ROC-AUC

Площадь под кривой рабочих характеристик приемника, оцениваемая для оценки производительности бинарных классификаторов путем сравнения истинно положительной скорости с ложноположительной скоростью.

Заключение

Прогнозирующие модели нейронных сетей представляют собой передовой подход в области алгоритмической торговли. Имитируя процесс принятия решений человеческого мозга, эти модели могут интерпретировать сложные финансовые данные и предоставлять высокоточные прогнозы. Компании, использующие эти технологии, не только улучшают свои торговые стратегии, но и формируют будущее финансовой индустрии, внедряя инновации глубокого обучения.