Многослойный персептрон (МСП)

Многослойный персептрон (МСП) — это класс нейронных сетей прямого распространения. Он состоит по меньшей мере из трех слоев узлов: входного слоя, скрытого слоя и выходного слоя. За исключением входных узлов, каждый узел является нейроном, который использует нелинейную функцию активации. МСП использует технику обучения с учителем, называемую обратным распространением ошибки, для обучения сети. Это основополагающая модель в глубоком обучении и имеет приложения в различных областях, включая алгоритмическую торговлю.

Структура МСП

Слои

1. Входной слой: Этот слой получает входные сигналы и передает их в скрытые слои. Количество нейронов в этом слое равно количеству входных признаков.
2. Скрытые слои: Эти слои выполняют большую часть вычислений, требуемых сетью. В МСП может быть несколько скрытых слоев, при этом каждый слой потенциально имеет разное количество нейронов.
3. Выходной слой: Этот слой предоставляет окончательный выход сети. Количество нейронов в этом слое соответствует количеству выходных классов или значений регрессии.

Функции активации

Функции активации вводят нелинейность в сеть, позволяя ей изучать сложные паттерны. Общие функции активации включают:

• Сигмоида: ( \sigma(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}} )
• Tanh: ( \text{tanh}(x) = \frac{2}{1 + e^{-2x}} - 1 )
• ReLU (Rectified Linear Unit): ( \text{ReLU}(x) = \max(0, x) )

Обучение МСП

Обучение МСП включает настройку весов и смещений для минимизации ошибки между прогнозируемым и фактическим выходом. Типичный процесс обучения включает следующие шаги:

1. Прямой проход: Входы передаются через сеть для получения выхода.
2. Расчет потерь: Разница между прогнозируемым выходом и фактическим выходом, количественно определенная функцией потерь.
3. Обратное распространение: Ошибка распространяется обратно через сеть для обновления весов и смещений с использованием градиентного спуска или других методов оптимизации.

Обратное распространение

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

1. Инициализация: Присвоение случайных значений весам.
2. Прямое распространение: Вычисление выхода каждого нейрона от входного слоя до выходного слоя.
3. Обратное распространение: Расчет ошибки на выходном слое и распространение её обратно через слои сети для обновления весов.
4. Обновление весов: Корректировка весов для минимизации ошибки с использованием алгоритма оптимизации.

Применение в алгоритмической торговле

МСП имеют широкий спектр применений в алгоритмической торговле, включая:

1. Прогнозирование цен: Прогнозирование будущих цен на активы на основе исторических данных.
2. Анализ настроений: Анализ новостей или настроений в социальных сетях для информирования торговых решений.
3. Управление портфелем: Оптимизация стратегий распределения активов для максимизации доходности и управления рисками.
4. Исполнение сделок: Улучшение стратегий исполнения сделок для минимизации затрат и проскальзывания.

Компании, использующие МСП в торговле

Несколько компаний и платформ включают МСП в свои торговые стратегии и алгоритмы. Примеры включают:

• Kensho Technologies: Компания финансовой аналитики и ИИ, которая использует нейронные сети
• Two Sigma: Ведущая фирма количественной торговли, которая использует машинное обучение и МСП для торговых стратегий. онлайн-платформа
• Numerai: Хедж-фонд, который краудсорсит торговые модели,

Преимущества МСП

• Нелинейность: Может моделировать сложные взаимосвязи между входами и выходами.
• Способность к обучению: Адаптируется к различным паттернам данных через обучение.
• Универсальность: Применим к широкому спектру проблем, от классификации до регрессии.

Недостатки МСП

• Вычислительная интенсивность: Требует значительных вычислительных ресурсов для обучения, особенно с большими наборами данных и сложными архитектурами.
• Переобучение: Склонен к переобучению, если не надлежащим образом регуляризован.
• Зависимость от данных: Производительность сильно зависит от качества и количества обучающих данных.

Заключение

Многослойный персептрон является жизненно важной архитектурой нейронных сетей, широко используемой в глубоком обучении и алгоритмической торговле. Его способность моделировать нелинейные взаимосвязи и адаптируемость делают его мощным инструментом для финансовых прогнозов и стратегий. Однако тщательное рассмотрение его вычислительных требований и тенденций к переобучению имеет решающее значение для эффективного применения в реальных сценариях.