技术:神经网络带来整洁的利润


作者:ELISABETH GEAKE去年最后两个月,一家在远东地区进行交易的美国银行根据神经网络计算机的预测进行投资,获利30万美元该银行使用了100万美元并根据神经网络对汇率的预测交易了Deutschmarks这样的计算机模仿大脑的工作方式,并且可以训练以最有效的方式完成特定的任务 1月份,银行损失了12万美元并撤回了资金,但在短短三个月内,它的回报率为18%伦敦大学学院的Paul Refenes开发了神经网络的学习程序,他说这次损失是由美国在12月削减利率引起的,这是无法预测的该银行仍在监控网络的性能 Refenes表示,其预测的准确性在很大程度上取决于输入数据的质量但他认为,该系统的长期预测至少会使利润率达到20%,而正常水平为2%至5%神经网络程序从多个来源获取数据,每个来源都被赋予与其重要性相对应的“权重”然后处理加权数据以产生结果可以改变权重,称为训练的过程,以将网络配置为特定任务的最有效形式因为它们可以被训练,所以不必知道管理数据的规则 - 网络'发现'趋势这使它们适用于预测建筑成本和帮助决策制定等应用 Refenes说,目前,“网络设计是一种黑色艺术,并且在很大程度上取决于手动实验和微调”但Refenes正在使用一种称为建设性学习的技术来训练他的网络,这应该使这个过程更容易该技术采用简单的网络,并反复测试和修改,直到其预测或决策达到一定的质量训练神经网络类似于将曲线拟合到图上的一组点最佳曲线将通过许多点并将概括数据中的趋势经过所有点但在它们之间摇摆不定的曲线已经普遍化了建设性学习通常始于一个网络,该网络有一个节点 - 相当于大脑神经元的部分 - 它自身的概括性很差每次添加一个节点,直到泛化改进如果现有节点做出错误的决定,则会附加一个新节点并加权,以便节点做出正确的决定必须平滑财务数据,以消除开盘价和收盘价的影响,以及周末造成的积压该系统可以进行长期预测和单步预测,预测只需提前一步通过提供实际值,在每次预测之后更新单步网络当价格即将上涨或下跌时,它会发出警报,
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