Yapay sinir ağı nedir?
Sinir ağı, insan beyninin çalışma şeklini taklit eden bir süreç aracılığıyla bir grup veri altında altta yatan ilişkileri tanımaya çalışan bir dizi algoritmadır. Bu anlamda sinir ağları, doğada organik veya yapay nöron sistemlerini ifade eder. 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.
Yapay Sinir Ağlarının Temelleri
Finans dünyasındaki sinir ağları, zaman serisi tahmini, algoritmik ticaret, menkul kıymetlerin sınıflandırılması, kredi riski modellemesi ve tescilli göstergelerin ve fiyat türevlerinin oluşturulması gibi süreçlerin geliştirilmesine yardımcı olur.
Bir sinir ağı, insan beyninin sinir ağına benzer şekilde çalışır. Sinir ağındaki bir "nöron", bilgiyi belirli bir mimariye göre toplayan ve sınıflandıran matematiksel bir fonksiyondur. Ağ, eğri uydurma ve regresyon analizi gibi istatistiksel yöntemlere güçlü bir benzerlik taşımaktadır.
Bir sinir ağı birbirine bağlı düğümlerin katmanlarını içerir. Her düğüm bir algılayıcıdır ve çoklu doğrusal regresyona benzer. Algılayıcı, çoklu doğrusal regresyon tarafından üretilen sinyali doğrusal olmayan bir aktivasyon fonksiyonuna besler.
Çok katmanlı bir algılayıcıda (MLP) algılayıcılar birbirine bağlı katmanlar halinde düzenlenmiştir. Giriş katmanı, giriş modellerini toplar. Çıkış katmanı, giriş modellerinin eşleşebileceği sınıflandırmalara veya çıkış sinyallerine sahiptir. Örneğin, modeller bir güvenlikle ilgili teknik göstergeler için bir miktarlar listesi içerebilir; potansiyel çıktılar “al”, “beklet” veya “sat” olabilir.
Gizli katmanlar, sinir ağının hata payı minimum oluncaya kadar giriş ağırlıklarında ince ayar yapar. Gizli katmanların, girdi verilerinde çıktılarla ilgili tahmin gücüne sahip göze çarpan özellikleri öne çıkardığı varsayılmaktadır. Bu, temel bileşen analizi gibi istatistiksel tekniklere benzer bir fayda sağlayan özellik çıkarmayı açıklar.
Önemli 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 hizmetlerde çeşitli uygulamalarda kullanılırlar. Sinir ağlarının borsa fiyat tahmini için kullanımı değişiklik gösterir.
Yapay Sinir Ağları Uygulaması
Sinir ağları, finansal operasyonlar, kurumsal planlama, ticaret, iş analizi ve ürün bakımı için uygulamalarla yaygın olarak kullanılmaktadır. Sinir ağları, tahmin ve pazarlama araştırma çözümleri, sahtekarlık 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, diğer teknik analiz yöntemlerinin yapamayacağı ince doğrusal olmayan bağımlılıkları ve kalıpları ayırt edebilir. Araştırmaya göre, sinir ağlarının stoklar için fiyat tahminleri yapmadaki doğruluğu farklıdır. 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 tüm yatırımcıların sinir ağından isteyebileceğini öne sürdü.
Daha önce geliştirilmiş algoritmalar kullanılarak daha iyi analiz edilen veri setleri ve görev sınıfları her zaman olacaktır. Önemli olan algoritma o kadar da değil; sonuçta bir sinir ağının başarı düzeyini belirleyen, hedeflenen göstergede iyi hazırlanmış girdi verileridir.