Нейронные сети в прогнозной аналитике: повышение эффективности принятия инвестиционных решений

Размещено на http://www.allbest.ru/

НЕЙРОННЫЕ СЕТИ В ПРОГНОЗНОЙ АНАЛИТИКЕ: ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИНЯТИЯ ИНВЕСТИЦИОННЫХ РЕШЕНИЙ

Воронков А.М. студент 2 курса магистратуры

кафедры мировой экономики и менеджмента

Аннотация

нейронный сеть инвестиционный решение

статья посвящена исследованию трансформационное влияние нейронных сетей на принятие инвестиционных решений, демонстрируя их способность повышать точность прогнозов и улучшать общую эффективность процесса принятия решений.

Статья описывает различные типы нейронных сетей, используемых в прогнозной аналитике, включая сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN) и трансформаторные модели. Они освещают технические аспекты этих моделей и их соответствие конкретным задачам прогнозирования инвестиционных показателей.

Статья подчеркивает преимущества нейронных сетей в обработке неструктурированных данных, обнаружении закономерностей и выявлении скрытых связей в данных финансового рынка. Она иллюстрирует, как эти возможности улучшают моделирование финансовых показателей, генерацию рекомендаций по инвестициям и оптимизацию портфелей.

Исследование ориентировано на профессиональных участников рынка инвестиций, аналитиков и исследователей, заинтересованных в современных методах анализа и прогнозирования инвестиционных трендов. Работа вносит вклад в развитие области финансов и инвестиций, предлагая новый инструмент для более точного прогнозирования и принятия решений в сфере инвестиций.

Ключевые слова: нейронные сети, инвестиционные процессы, инвестиционное моделирование, финансовый анализ, прогностическая аналитика, финансовое моделирование.

Abstract

Voronkov A.M. MODERN TOOLS FOR ANALYZING INVESTMENT PROCESSES BASED ON NEURAL NETWORK MODELING

article is devoted to the study of the transformational influence of neural networks on investment decision-making, demonstrating their ability to increase the accuracy of forecasts and improve the overall efficiency of the decision-making process.

Keywords: neural networks, investment processes, investment modeling, financial analysis, predictive analytics, financial modeling.

Основная часть

В стремительно меняющемся инвестиционном ландшафте способность точно прогнозировать будущие тенденции имеет решающее значение для достижения успеха. Нейронные сети, мощные алгоритмы машинного обучения, произвели революцию в области прогностической аналитики, предоставляя инвесторам беспрецедентные возможности для принятия обоснованных решений.

Тем не менее та или иная структура конкретной нейронной сети предусматривает различные функциональные особенности. Далее произведено рассмотрение CNN, RNN, а также TM архитектуры, их плюсы и минусы.

Сверточные нейронные сети (CNN) -- это мощный класс глубоких нейронных сетей, которые особенно эффективны для обработки данных изображений. В последние годы они получили широкое распространение и в области прогнозной аналитики, демонстрируя впечатляющие результаты в различных приложениях.

Базовая структура CNN.

CNN состоят из нескольких слоев, каждый из которых выполняет определенную операцию:

Сверточный слой: извлекает локальные особенности из входного изображения с помощью фильтров.

Пул-слой: уменьшает размерность выходного изображения путем объединения значений из перекрывающихся областей.

Полносвязанный слой: подключает выходные данные из сверточных и пул-слоев к выходу сети.

Преимущества CNN в прогнозной аналитике.

CNN обладают рядом преимуществ, которые делают их ценными для прогнозной аналитики:

Извлечение локальных особенностей: CNN могут автоматически извлекать важные особенности из данных изображений, даже если они сложны или нечеткие.

Устойчивость к вариациям: CNN устойчивы к небольшим вариациям во входных данных, что делает их менее чувствительными к шуму и искажениям.

Параллельная обработка: CNN можно эффективно реализовать на параллельных графических процессорах (GPU), что позволяет им обрабатывать большие объемы данных изображений с высокой скоростью.

Приложения в прогнозной аналитике.

CNN используются в самых разных приложениях прогнозной аналитики, в том числе:

Распознавание объектов: Выявление и классификация объектов на изображениях, например, в системах видеонаблюдения.

Сегментация изображения: Разделение изображений на различные семантические области, например, в медицинской диагностике.

Обработка естественного языка: Анализ и обработка текстовых данных, таких как определение настроений и перевод языков.

Предсказание временных рядов: Прогнозирование будущих значений временных рядов с использованием данных изображений, таких как прогнозирование цен на акции.

Реализация и тонкая настройка.

Реализация CNN для прогнозной аналитики включает несколько шагов:

Сбор данных изображений: Сбор и подготовка набора данных изображений, представляющего целевую задачу.

Проектирование и обучение: Разработка и обучение CNN, используя данные изображений и методы оптимизации.

Оценка и тонкая настройка: Оценка производительности обученной модели и ее тонкая настройка для улучшения результатов.

Таким образом сверточные нейронные сети (CNN) являются мощным инструментом для прогнозной аналитики, предоставляя возможность извлекать важные особенности из данных изображений и делать точные прогнозы. По мере дальнейшего развития технологий CNN их использование в прогнозной аналитике, вероятно, будет только расти, открывая новые возможности для решения сложных задач.

Рекуррентные нейронные сети (RNN) представляют собой мощный тип нейронных сетей, способный обрабатывать последовательные данные и делать прогнозы на основе исторической информации. В прогнозной аналитике RNN широко используются для широкого спектра задач, включая:

Прогнозирование временных рядов:

- Прогнозирование спроса, продаж и цен

- Обнаружение аномалий в данных временных рядов

Прогнозирование последовательностей:

- Г енерация текста и кода

- Перевод машинного языка

Обработка естественного языка (NLP):

- Анализ настроений

- Классификация текста

- Распознавание именованных объектов

Работа RNN в прогнозной аналитике.

RNN работают, используя концепцию скрытого состояния. Скрытое состояние представляет собой внутреннее представление предыдущих элементов последовательности, которое используется для прогнозирования следующих элементов. При обработке последовательности RNN обновляет свое скрытое состояние на каждом шаге, инкапсулируя информацию из предыдущих элементов.

Преимущества RNN в прогнозной аналитике:

Обработка последовательных данных: RNN способны учитывать контекстную информацию в последовательных данных, что делает их идеальными для прогнозирования.

Возможность обучения: RNN можно обучать на больших объемах последовательных данных, что позволяет им захватывать сложные закономерности и тенденции.

Определение долгосрочных зависимостей: в отличие от других типов нейронных сетей, RNN способны моделировать долгосрочные зависимости в данных.

Универсальность: RNN можно использовать для широкого спектра задач прогнозной аналитики, от прогнозирования временных рядов до обработки естественного языка.

Типы RNN:

Существует несколько типов RNN, включая:

RNN с состоянием ячейки (LSTM): LSTM используют специальные ячейки памяти для управления долгосрочными зависимостями.

RNN с краткосрочной памятью (GRU): GRU -- это упрощенная версия LSTM с более низкими вычислительными затратами.

Двунаправленные RNN (BRNN): BRNN обрабатывают последовательности в обоих направлениях, что приводит к лучшим результатам в некоторых задачах.

Реализация RNN в прогнозной аналитике:

Для реализации RNN в прогнозной аналитике обычно используются следующие шаги:

- Сбор и подготовка последовательных данных

- Выбор типа RNN и его параметров

- Обучение RNN с использованием алгоритмов оптимизации

- Оценка производительности RNN на тестовом наборе данных

- Использование RNN для прогнозирования будущих значений

Таким образом рекуррентные нейронные сети являются мощным инструментом для прогнозной аналитики, позволяющим делать точные и основанные на контексте прогнозы. Благодаря своей способности обрабатывать последовательные данные и захватывать долгосрочные зависимости RNN играют важную роль в различных областях прогнозирования, включая прогнозирование временных рядов, обработку естественного языка и финансовый анализ.

Трансформаторные модели -- это тип нейронных сетей, разработанный специально для обработки последовательных данных, таких как текст и временные ряды. Благодаря своей мощной способности извлекать сложные зависимости и моделировать долгосрочные отношения, трансформаторы стали важным инструментом в прогнозной аналитике.

Преимущества использования трансформаторных моделей для прогнозирования:

Обработка последовательных данных: Трансформаторы могут напрямую обрабатывать временные ряды, захватывая как временные, так и динамические зависимости, которые могут быть незаметными для традиционных моделей.

Моделирование долгосрочных отношений: в отличие от рекуррентных нейронных сетей (RNN), трансформаторы способны моделировать отношения на больших расстояниях, что делает их подходящими для прогнозирования с длительным горизонтом.

Временное внимание: Трансформаторы используют механизмы внимания, которые позволяют модели фокусироваться на наиболее важных частях последовательности при выполнении прогнозов.

Параллелизация: Трансформаторы можно эффективно распараллеливать, что позволяет обрабатывать большие объемы данных и сокращать время обучения.

Использование трансформаторов для прогнозирования:

Прогнозирование временных рядов: Трансформаторы могут использоваться для прогнозирования будущих значений временных рядов путем обучения на исторических данных. Они могут обрабатывать различные типы временных рядов, включая финансовые данные, климатические данные и данные о продажах.

Многомерное прогнозирование: Трансформаторы могут учитывать несколько переменных-предикторов для прогнозирования выходных значений.

Это позволяет создавать модели, которые учитывают сложные взаимодействия между различными факторами.

Прогнозирование событий: Трансформаторы можно использовать для прогнозирования вероятности будущих событий, таких как сбои оборудования, задержки доставки или финансовые кризисы.

Обнаружение аномалий: Трансформаторы могут быть обучены обнаруживать аномалии или отклонения от нормального поведения, которые могут указывать на потенциальные проблемы или возможности.

Таким образом трансформаторные модели являются мощным инструментом для прогнозной аналитики, поскольку они могут обрабатывать последовательные данные, моделировать долгосрочные отношения и эффективно использоваться для различных задач прогнозирования. По мере развития трансформаторов они продолжают расширять возможности прогнозирования, повышая точность и эффективность предсказаний.

Подводя итог описанным выше положительным сторонам использования различных нейронных сетей для целей прогнозного анализа, можно сделать вывод о том, что они доказали свою эффективность в прогнозной аналитике, повышая точность инвестиционных решений. Используя методы глубокого обучения и учитывая сложные взаимосвязи в данных, нейронные сети могут обнаруживать скрытые закономерности и делать более обоснованные прогнозы.

Стратегии, основанные на искусственном интеллекте, такие как прогнозирование временных рядов и распознавание образов с помощью нейронных сетей, позволяют инвесторам:

- Повысить точность прогнозов и минимизировать риски.

- Оптимизировать распределение активов и составление портфеля.

- Выявлять новые инвестиционные возможности.

- Автоматизировать процессы принятия решений и экономить время.

Интеграция нейронных сетей в процессы прогнозной аналитики предоставляет инвесторам конкурентное преимущество, позволяя им принимать более обоснованные инвестиционные решения и достигать лучших результатов.

Поскольку технологии искусственного интеллекта продолжают развиваться, ожидается, что роль нейронных сетей в прогнозной аналитике будет только расти, обеспечивая инвесторам еще более глубокое понимание рынков и повышая их шансы на достижение инвестиционного успеха.

Список литературы

1. Панарин В.М., Гришаков К.В., Маслова А.А., Гришакова О.В., Архипов А.В. Нейроны в нейронных сетях // Известия ТулГУ. Технические науки. 2023. №2. С. 438-443;

2. Бекназаров С.Б. Нейронная сеть // Символ науки. 2023. №4-2. С. 94-95;

3. Тюрина Д.А., Пальмов С.В. Применение нейронных сетей в обработке естественного языка // Журнал прикладных исследований. 2023. №7. С. 158-162;

4. Бурнашев Р.Ф., Аламова А.С. Роль нейронных сетей в лингвистических исследованиях // Science and Education. 2023. №3. С. 258-269;

5. Аннаев Г., Аннаева Г. Прикладные возможности нейронных сети // Символ науки. 2023. №4-1. С. 22-24.

Размещено на Allbest.ru