Qué es una red neuronal?
Una red neuronal es una serie de algoritmos que intentan reconocer las relaciones subyacentes en un conjunto de datos mediante un proceso que imita el funcionamiento del cerebro humano. En este sentido, las redes neuronales se refieren a sistemas de neuronas, ya sean de naturaleza orgánica o artificial.
Las redes neuronales pueden adaptarse a los cambios en las entradas; así, la red genera el mejor resultado posible sin necesidad de rediseñar los criterios de salida. El concepto de redes neuronales, que tiene sus raíces en la inteligencia artificial, está ganando rápidamente popularidad en el desarrollo de sistemas de negociación.
Puntos clave
- Las redes neuronales son una serie de algoritmos que imitan las operaciones de un cerebro animal para reconocer las relaciones entre grandes cantidades de datos.
- Como tales, tienden a parecerse a las conexiones de las neuronas y las sinapsis que se encuentran en el cerebro.
- Se utilizan en una gran variedad de aplicaciones en los servicios financieros, desde la previsión y la investigación de marketing hasta la detección de fraudes y la evaluación de riesgos.
- Las redes neuronales con varias capas de proceso se conocen como redes „profundas” y se utilizan para algoritmos de aprendizaje profundo
- El éxito de las redes neuronales para la predicción de los precios bursátiles es variable.
Fundamentos de las redes neuronales
Las redes neuronales, en el mundo de las finanzas, ayudan en el desarrollo de procesos como la previsión de series temporales, la negociación algorítmica, la clasificación de valores, la modelización del riesgo crediticio y la construcción de indicadores propios y derivados de precios.
Una red neuronal funciona de forma similar a la red neuronal del cerebro humano. Una „neurona” en una red neuronal es una función matemática que recoge y clasifica la información según una arquitectura específica. La red tiene un gran parecido con métodos estadísticos como el ajuste de curvas y el análisis de regresión.
Una red neuronal contiene capas de nodos interconectados. Cada nodo se conoce como perceptrón y es similar a una regresión lineal múltiple. El perceptrón alimenta la señal producida por una regresión lineal múltiple en una función de activación que puede ser no lineal.
Perceptrón multicapa
En un perceptrón multicapa (MLP), los perceptrones están dispuestos en capas interconectadas. La capa de entrada recoge los patrones de entrada. La capa de salida tiene clasificaciones o señales de salida a las que se pueden asignar patrones de entrada. Por ejemplo, los patrones pueden incluir una lista de cantidades de indicadores técnicos sobre un valor; las posibles salidas podrían ser „comprar”, „mantener” o „vender”.”
Las capas ocultas ajustan las ponderaciones de entrada hasta que el margen de error de la red neuronal es mínimo. La hipótesis es que las capas ocultas extrapolan las características más destacadas de los datos de entrada que tienen poder predictivo sobre los resultados. Esto describe la extracción de características, que logra una utilidad similar a la de técnicas estadísticas como el análisis de componentes principales.
Aplicación de las redes neuronales
Las redes neuronales se utilizan ampliamente, con aplicaciones para las operaciones financieras, la planificación empresarial, el comercio, la analítica empresarial y el mantenimiento de productos. Las redes neuronales también se han adoptado ampliamente en aplicaciones empresariales, como las soluciones de previsión e investigación de mercado, la detección de fraudes y la evaluación de riesgos.
Una red neuronal evalúa los datos de los precios y descubre oportunidades para tomar decisiones comerciales basadas en el análisis de los datos. Las redes pueden distinguir sutiles interdependencias no lineales y patrones que otros métodos de análisis técnico no pueden. Según las investigaciones, la precisión de las redes neuronales a la hora de predecir el precio de las acciones es diferente. Algunos modelos predicen los precios correctos de las acciones entre el 50 y el 60 por ciento de las veces, mientras que otros son precisos en el 70 por ciento de los casos. Algunos han afirmado que una mejora del 10% en la eficiencia es todo lo que un inversor puede pedir a una red neuronal.
Siempre habrá conjuntos de datos y clases de tareas que se analicen mejor utilizando algoritmos previamente desarrollados. No es tanto el algoritmo lo que importa; son los datos de entrada bien preparados sobre el indicador objetivo los que determinan en última instancia el nivel de éxito de una red neuronal.
Cuáles son los componentes de una red neuronal?
Hay tres componentes principales: una capa de entrada, una de procesamiento y una de salida. Las entradas pueden ponderarse en función de varios criterios. Dentro de la capa de procesamiento, que está oculta a la vista, hay nodos y conexiones entre estos nodos, que pretenden ser análogos a las neuronas y sinapsis de un cerebro animal.
Qué es una red neuronal convolucional?
Una red neuronal convolucional es una red adaptada para analizar e identificar datos visuales como imágenes digitales o fotografías.
Qué es una red neuronal recurrente?
Una red neuronal recurrente es aquella adaptada para analizar datos de series temporales, historia de eventos u ordenamiento temporal.
Qué es una red neuronal profunda?
También conocida como red de aprendizaje profundo, una red neuronal profunda, en su forma más básica, es aquella que implica dos o más capas de procesamiento.
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