Sinir ağı
Sinir Ağı nedir?
Bir sinir ağı, insan beyninin çalışma şeklini taklit eden bir süreç aracılığıyla bir veri kümesindeki temeldeki ilişkileri tanımaya çalışan bir dizi algoritmadır. Bu anlamda sinir ağları, doğası gereği organik veya yapay nöron sistemlerine atıfta bulunur. Sinir ağları değişen girdilere uyum sağlayabilir; böylece ağ, çıktı kriterlerini yeniden tasarlamaya gerek kalmadan mümkün olan en iyi sonucu üretir. Kökleri yapay zekaya dayanan sinir ağları kavramı, ticaret sistemlerinin geliştirilmesinde hızla popülerlik kazanıyor.
Temel Çıkarımlar
- Sinir ağları, büyük miktarda veri arasındaki ilişkileri tanımak için bir insan beyninin işlemlerini taklit eden bir dizi algoritmadır.
- Tahmin ve pazarlama araştırmalarından dolandırıcılık tespiti ve risk değerlendirmesine kadar finansal hizmetlerdeki çeşitli uygulamalarda kullanılırlar.
- Borsa fiyat tahmini için sinir ağlarının kullanımı değişiklik gösterir.
Sinir Ağlarının Temelleri
Finans dünyasındaki sinir ağları, zaman serisi tahmini, algoritmik ticaret, menkul kıymet sınıflandırması, kredi riski modellemesi ve özel göstergeler ve fiyat türevleri oluşturma gibi süreçlerin geliştirilmesine yardımcı olur.
Bir sinir ağı, insan beyninin sinir ağına benzer şekilde çalışır. Bir sinir ağındaki “nöron”, bilgileri belirli bir mimariye göre toplayan ve sınıflandıran matematiksel bir işlevdir. Ağ, eğri uydurma ve regresyon analizi gibi istatistiksel yöntemlere güçlü bir benzerlik gösterir.
Bir sinir ağı, birbirine bağlı düğüm katmanlarını içerir. Her düğüm bir algılayıcıdır ve çoklu doğrusal regresyona benzer. Algılayıcı, doğrusal olmayan bir aktivasyon fonksiyonuna çoklu doğrusal regresyon tarafından üretilen sinyali besler.
Çok katmanlı bir algılayıcıda (MLP), algılayıcılar birbirine bağlı katmanlar halinde düzenlenir. Giriş katmanı, girdi desenlerini toplar. Çıkış katmanı, giriş desenlerinin eşleşebileceği sınıflandırmalara veya çıkış sinyallerine sahiptir. Örneğin, modeller, bir menkul kıymetle ilgili teknik göstergeler için bir miktar listesi içerebilir; potansiyel çıktılar “al”, “tut” veya “sat” olabilir.
Gizli katmanlar, sinir ağının hata payı minimum olana kadar giriş ağırlıklarının ince ayarını yapar. Gizli katmanların girdi verilerinde çıktılarla ilgili öngörü gücüne sahip göze çarpan özellikleri tahmin ettiği varsayılmaktadır. Bu, temel bileşen analizi gibi istatistiksel tekniklere benzer bir fayda sağlayan özellik çıkarımını açıklar.
Sinir Ağlarının Uygulanması
Yapay sinir ağları, finansal operasyonlar, kurumsal planlama, ticaret, iş analitiği ve ürün bakımı uygulamalarıyla geniş çapta kullanılmaktadır. Sinir ağları, tahmin ve pazarlama araştırma çözümleri, dolandırıcılık tespiti ve risk değerlendirmesi gibi iş uygulamalarında da yaygın bir şekilde benimsenmiştir.
Bir sinir ağı, fiyat verilerini değerlendirir ve veri analizine dayanarak ticaret kararları verme fırsatlarını ortaya çıkarır. Ağlar, ince doğrusal olmayan karşılıklı bağımlılıkları ayırt edebilir ve diğer teknik analiz yöntemlerininyapamayacağımodelleri ayırtedebilir. Araştırmaya göre, sinir ağlarının hisse senetleri için fiyat tahmininde bulunmadaki doğruluğu farklılık gösteriyor. Bazı modeller doğru hisse senedi fiyatlarını yüzde 50 ila 60 oranında tahmin ederken, diğerleri tüm örneklerin yüzde 70’inde doğrudur. Bazıları, verimlilikte yüzde 10’luk bir iyileşmenin, bir yatırımcının bir sinir ağından isteyebileceği tek şey olduğunu varsaydı.
Önceden geliştirilmiş algoritmalar kullanılarak daha iyi analiz edilen veri kümeleri ve görev sınıfları her zaman olacaktır. Algoritma o kadar da önemli değil; bir sinir ağının başarı düzeyini nihai olarak belirleyen, hedeflenen göstergeye ilişkin iyi hazırlanmış girdi verileridir.