¿Qué es una red neuronal?
Una red neuronal es una serie de algoritmos que se esfuerzan por reconocer las relaciones subyacentes en un conjunto de datos mediante un proceso que imita la forma en que funciona el 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 de entrada; así pues, 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 los sistemas comerciales.
Fundamentos de las redes neuronales.
Las redes neuronales, en el mundo de las finanzas, ayudan a desarrollar procesos como la previsión de series temporales, el comercio algorítmico, la clasificación de valores, la modelización del riesgo crediticio y la construcción de indicadores propios y derivados de precios.
Una red neuronal funciona de manera similar a la red neuronal del cerebro humano. Una «neurona» en una red neuronal es una función matemática que recoge y clasifica información de acuerdo con una arquitectura específica. La red tiene un gran parecido con los métodos estadísticos como el ajuste de curvas y el análisis de regresión.
Una red neuronal contiene capas de nodos interconectados. Cada nodo es un 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.
En un perceptrón de múltiples capas (MLP por sus siglas en inglés), 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 los patrones de entrada pueden mapear. Por ejemplo, los patrones pueden comprender una lista de cantidades para los indicadores técnicos sobre un valor; las salidas potenciales pueden ser «comprar», «mantener» o «vender».
Las capas ocultas afinan 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 salientes en los datos de entrada que tienen poder de predicción respecto a las salidas. Esto describe la extracción de características, que logra una utilidad similar a las técnicas estadísticas como el análisis de componentes principales
Aplicación de las redes neuronales.
Las redes neuronales se utilizan ampliamente con aplicaciones para operaciones financieras, planificación empresarial, comercio, análisis de negocios y mantenimiento de productos. Las redes neuronales también han adquirido una amplia adopción 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 precios y descubre oportunidades para tomar decisiones comerciales basadas en el análisis de datos. Las redes pueden distinguir sutiles interdependencias no lineales y pautas que otros métodos de análisis técnico no pueden. Según las investigaciones, la precisión de las redes neuronales para hacer predicciones de precios de las existencias difiere. Algunos modelos predicen los precios correctos de las acciones entre el 50 % y el 60 % de las veces, mientras que otros son exactos en el 70 % de todos los casos. Algunos han planteado 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 analizarán mejor utilizando algoritmos desarrollados previamente. No es tanto el algoritmo lo que importa; son los datos de entrada bien preparados sobre el indicador objetivo lo que en última instancia determina el nivel de éxito de una red neuronal.