انواع شبکه های عصبی در تجارت. – شبکه های عصبی – 16 ژانویه 2023

به‌عنوان خالق الگوریتم‌های معاملاتی و مشاوران متخصص، به‌طور مداوم در حال بررسی فناوری‌ها و تکنیک‌های جدید برای بهبود عملکرد و کارایی سیستم‌هایم بوده‌ام. در سال‌های اخیر، حوزه‌های یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی، هوش مصنوعی و محاسبات کوانتومی نویدهای زیادی در این زمینه نشان داده‌اند.

یادگیری ماشین شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که از روش‌های آماری استفاده می‌کند تا سیستم‌ها را قادر می‌سازد تا عملکرد خود را از طریق تجربه بهبود بخشند. در معاملات، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی را می‌توان برای تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده‌های تاریخی و شناسایی الگوهایی که می‌توان برای پیش‌بینی حرکات بازار آتی مورد استفاده قرار داد، استفاده کرد. این الگوریتم‌ها همچنین می‌توانند برای بهینه‌سازی پارامترهای سیستم‌های معاملاتی، مانند تعداد معاملاتی که باید در روز انجام شوند یا سطح ریسکی که باید انجام شوند، استفاده شوند.

شبکه‌های عصبی، زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین، نوع خاصی از الگوریتم‌های قدرتمند هستند که می‌توانند برای کارهای مختلفی از جمله تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و پیش‌بینی استفاده شوند. آنها از ساختار و عملکرد مغز انسان الهام گرفته شده اند و از لایه هایی از گره های به هم پیوسته یا “نورون ها” تشکیل شده اند. در تجارت، شبکه‌های عصبی می‌توانند برای پیش‌بینی حرکات قیمت، طبقه‌بندی شرایط بازار یا شناسایی الگوها در مقادیر زیاد داده استفاده شوند.

هوش مصنوعی، اصطلاح گسترده‌تری برای سیستم‌های رایانه‌ای است که می‌توانند کارهایی را انجام دهند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند، مانند ادراک بصری، تشخیص گفتار، تصمیم‌گیری و درک زبان. هوش مصنوعی می‌تواند به روش‌های مختلفی مانند خودکار کردن فرآیند تجزیه و تحلیل داده‌های بازار، شناسایی معاملات سودآور و اجرای به موقع معاملات در معاملات به کار رود.

محاسبات کوانتومی یک فناوری جدیدتر است که از اصول فیزیک کوانتومی برای انجام انواع خاصی از محاسبات بسیار سریعتر از رایانه های سنتی استفاده می کند. در حالی که هنوز در مراحل اولیه توسعه است، پتانسیل ایجاد انقلاب در بسیاری از زمینه ها، از جمله امور مالی را دارد. در تجارت، محاسبات کوانتومی می تواند برای انجام بهینه سازی پیچیده و تجزیه و تحلیل ریسک، و همچنین برای شبیه سازی شرایط بازار استفاده شود.

در نتیجه، ادغام این فناوری‌ها و تکنیک‌های جدید این پتانسیل را دارد که عملکرد و کارایی الگوریتم‌های معاملاتی و مشاوران خبره را تا حد زیادی بهبود بخشد. با این حال، توجه به این نکته مهم است که این فناوری‌ها هنوز در مراحل اولیه توسعه خود هستند و زمان لازم است تا به طور گسترده در صنعت تجارت مورد استفاده قرار گیرند. به‌عنوان یک خالق، من دائماً در حال بررسی راه‌های جدید برای ادغام این فناوری‌ها در سیستم‌هایم هستم و در مورد امکاناتی که آنها برای تجارت آینده ارائه می‌دهند هیجان‌زده هستم.

1. شبکه‌های عصبی پیشخور (FFNN): اینها ابتدایی‌ترین نوع شبکه‌های عصبی هستند که در آن داده‌ها در یک جهت از طریق یک سری لایه جریان می‌یابند. FFNN ها را می توان برای کارهای مختلفی مانند پیش بینی و طبقه بندی استفاده کرد.
2. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN): این شبکه ها برای پردازش توالی داده ها مانند سری های زمانی طراحی شده اند. RNN ها به ویژه برای کارهایی مانند پیش بینی حرکات بازار آینده یا شناسایی الگوها در داده های تاریخی مفید هستند.
3. شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN): این شبکه‌ها برای پردازش تصاویر طراحی شده‌اند و معمولاً در وظایف بینایی کامپیوتری استفاده می‌شوند. در تجارت، CNN ها می توانند برای تجزیه و تحلیل الگوهای نمودار یا شناسایی الگوها در مقادیر زیادی از داده های تاریخی استفاده شوند.
4. شبکه های حافظه کوتاه مدت (LSTM): اینها نوعی از RNN هستند که به ویژه برای کارهایی مانند پیش بینی داده های سری زمانی مفید هستند، زیرا می توانند اطلاعات را در مدت زمان طولانی حفظ کنند.
5. شبکه های متخاصم مولد (GANs): این شبکه ها از دو بخش مولد و تفکیک کننده تشکیل شده اند. مولد داده های جعلی تولید می کند، در حالی که متمایز کننده سعی می کند داده های جعلی را از داده های واقعی تشخیص دهد. GAN ها می توانند برای تولید داده های واقعی بازار برای آزمایش برگشتی یا شبیه سازی شرایط بازار استفاده شوند.

علاوه بر این نوع شبکه های عصبی، چندین اصل یادگیری مختلف نیز وجود دارد که می توان از آنها برای آموزش آنها استفاده کرد. برخی از رایج ترین موارد استفاده شده عبارتند از یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی.

یادگیری نظارت شده به داده های برچسب دار نیاز دارد، یادگیری بدون نظارت می تواند برای یافتن الگوها در داده های بدون برچسب استفاده شود، و یادگیری تقویتی برای آموزش سیستم ها برای تصمیم گیری بر اساس پاداش یا مجازات استفاده می شود.

توجه به این نکته ضروری است که در حالی که شبکه های عصبی می توانند ابزار بسیار قدرتمندی برای تجزیه و تحلیل داده های بازار و انجام پیش بینی باشند، اما همیشه قابل اعتماد نیستند. بنابراین، استفاده از ترکیبی از انواع مختلف شبکه ها و اصول یادگیری و ارزیابی دقیق نتایج هر گونه پیش بینی یا معامله ای که توسط سیستم انجام می شود، مهم است.