Neuronales Netzwerk

Neuronale Netze erklärt: Grundlagen, Typen und finanzielle Anwendungen

Was ist ein neuronales Netz?

Ein neuronales Netz ist eine Reihe von Algorithmen, die darauf abzielt, zugrunde liegende Beziehungen in einer Datenmenge zu erkennen, indem sie die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmt. In diesem Sinne beziehen sich neuronale Netze auf Systeme von Neuronen, entweder organischer oder künstlicher Natur.

Neuronale Netze können sich an sich ändernde Eingaben anpassen, sodass das Netz das bestmögliche Ergebnis liefert, ohne die Ausgabekriterien neu entwerfen zu müssen. Das Konzept der neuronalen Netze, das seine Wurzeln in der künstlichen Intelligenz hat, gewinnt schnell an Popularität bei der Entwicklung von Handelssystemen, der Risikoanalyse und Marktprognosen. Zu den Arten neuronaler Netze gehören vorwärtsgerichtete, rekurrente und faltende Netze. Sie sind vielseitig und decken ein breites Anwendungsspektrum über die Finanzwelt hinaus ab.

Zu den Vorteilen neuronaler Netze gehören Effizienz und ständiges Lernen, es gibt jedoch auch Nachteile wie die Komplexität der Entwicklung. Wir werden die verschiedenen Arten neuronaler Netze und ihre spezifischen Verwendungszwecke aufschlüsseln.

Die wichtigsten Erkenntnisse

Neuronale Netze imitieren das menschliche Gehirn, um Datenmuster und Beziehungen zu identifizieren.
Diese Netze sind im Finanzwesen für Aufgaben wie algorithmischen Handel und Kreditrisikomodellierung unverzichtbar.
Zu den Arten neuronaler Netze gehören vorwärtsgerichtete, rekurrente und faltende Netze, die jeweils für bestimmte Anwendungen geeignet sind.
Obwohl neuronale Netze eine leistungsstarke Datenverarbeitung bieten, erfordern sie einen erheblichen Entwicklungsaufwand und Ressourcen.
Ihre Anpassungsfähigkeit ermöglicht die Weiterentwicklung der Eingabekriterien, ohne die Ausgabestrategien ständig neu gestalten zu müssen.

Einsatz neuronaler Netze in Finanzsystemen

Im Finanzwesen helfen neuronale Netze bei der Prognose, beim Handel, bei der Wertpapierklassifizierung, beim Risikomodellieren und bei der Erstellung von Indikatoren.

Ein neuronales Netz funktioniert wie das neuronale Netz im menschlichen Gehirn. In einem neuronalen Netz ist ein „Neuron" eine mathematische Funktion, die zum Sammeln und Klassifizieren von Informationen verwendet wird. Das Netz ähnelt statistischen Methoden wie Kurvenanpassung und Regressionsanalyse.

Ein neuronales Netz enthält Schichten miteinander verbundener Knoten. Jeder Knoten wird als Perzeptron bezeichnet und ähnelt einer multiplen linearen Regression. Das Perzeptron speist das von einer multiplen linearen Regression erzeugte Signal in eine Aktivierungsfunktion ein, die nichtlinear sein kann.1

Die historische Entwicklung neuronaler Netze

Obwohl das Konzept integrierter Maschinen, die denken können, seit Jahrhunderten existiert, gab es in den letzten 100 Jahren die größten Fortschritte bei neuronalen Netzen. Im Jahr 1943 veröffentlichten Warren McCulloch und Walter Pitts von der University of Illinois und der University of Chicago „A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity". Die Forschung analysierte, wie das Gehirn komplexe Muster erzeugen und auf eine binäre Logikstruktur mit nur wahren/falschen Verbindungen vereinfacht werden könnte.2

Frank Rosenblatt vom Cornell Aeronautical Laboratory wird die Entwicklung des Perzeptrons im Jahr 1958 zugeschrieben. Seine Forschung führte Gewichtungen in die Arbeit von McCulloch und Pitts ein, und Rosenblatt nutzte seine Arbeit, um zu demonstrieren, wie ein Computer mit neuronalen Netzen Bilder erkennen und Schlussfolgerungen ziehen könnte.3

Die Forschung verlangsamte sich in den 1970er Jahren, aber Paul Werbos leistete in seiner Doktorarbeit wichtige Beiträge.4 Dann präsentierte Jon Hopfield 1982 das Hopfield-Netz, eine Arbeit über rekurrente neuronale Netze. Darüber hinaus tauchte das Konzept der Backpropagation wieder auf, und viele Forscher begannen, dessen Potenzial für neuronale Netze zu verstehen.5

In jüngster Zeit werden spezifischere Projekte für neuronale Netze für direkte Zwecke generiert. Beispielsweise eroberte Deep Blue, entwickelt von IBM, die Schachwelt, indem es die Fähigkeit von Computern, komplexe Berechnungen durchzuführen, vorantrieb.6 Obwohl diese Maschinen öffentlich dafür bekannt sind, den Schachweltmeister geschlagen zu haben, werden sie auch eingesetzt, um neue Medikamente zu entdecken, Finanzmarkttrendanalysen durchzuführen und massive wissenschaftliche Berechnungen durchzuführen.

Wichtig

Eine aktuelle Analyse der Los Alamos National Library ermöglicht Analysten, verschiedene neuronale Netze zu vergleichen. Das Papier gilt als wichtiger Bestandteil auf dem Weg zur Charakterisierung des Verhaltens robuster neuronaler Netze.7

Verständnis des mehrschichtigen Perzeptron-Modells

In einem mehrschichtigen Perzeptron (MLP) sind Perzeptrons in miteinander verbundenen Schichten angeordnet. Die Eingabeschicht sammelt Eingabemuster. Die Ausgabeschicht enthält Klassifikationen oder Ausgabesignale, auf die Eingabemuster abgebildet werden können. Beispielsweise können die Muster eine Liste von Größen für technische Indikatoren über ein Wertpapier umfassen; mögliche Ausgaben könnten „Kaufen", „Halten" oder „Verkaufen" sein.

Verborgene Schichten passen die Eingabegewichtungen an, um die Fehlerquote des neuronalen Netzes zu minimieren. Es wird angenommen, dass verborgene Schichten markante Merkmale in den Eingabedaten extrapolieren, die Vorhersagekraft für die Ausgaben haben. Dies beschreibt die Merkmalsextraktion, die einen ähnlichen Nutzen wie statistische Techniken wie die Hauptkomponentenanalyse erfüllt.89

Erkundung verschiedener Modelle neuronaler Netze

Vorwärtsgerichtete neuronale Netze

Vorwärtsgerichtete neuronale Netze gehören zu den einfachsten Typen. Informationen fließen in eine Richtung von den Eingabeknoten zum Ausgabemodus. Vorwärtsgerichtete Netze können verborgene Schichten enthalten und werden häufig für die Gesichtserkennung verwendet.1011

Rekurrente neuronale Netze

Eine komplexere Art von neuronalem Netz, rekurrente neuronale Netze nehmen die Ausgabe eines Verarbeitungsknotens und übertragen die Informationen zurück in das Netz. Dies führt zu theoretischem „Lernen" und einer Verbesserung des Netzes. Jeder Knoten speichert historische Prozesse, und diese historischen Prozesse werden zukünftig während der Verarbeitung wiederverwendet.

Dies wird besonders wichtig für Netze, bei denen die Vorhersage falsch ist; das System wird versuchen zu lernen, warum das korrekte Ergebnis eingetreten ist, und sich entsprechend anpassen. Dieser Netztyp wird häufig in Text-zu-Sprache-Anwendungen verwendet.12

Faltende neuronale Netze

Faltende neuronale Netze (ConvNets oder CNNs) haben Schichten, die Daten in Kategorien sortieren. Diese Netze umfassen eine Eingabeschicht, eine Ausgabeschicht und mehrere verborgene Faltungsschichten. Die Schichten erstellen Merkmalskarten, die Bildbereiche aufschlüsseln, um nützliche Ausgaben zu generieren. Diese Schichten können zusammengefasst oder vollständig verbunden sein, und diese Netze sind besonders vorteilhaft für Bilderkennungsanwendungen.13

Entfaltende neuronale Netze

Entfaltende neuronale Netze arbeiten einfach umgekehrt wie faltende neuronale Netze. Die Anwendung des Netzes besteht darin, Elemente zu erkennen, die in einem faltenden neuronalen Netz als wichtig erkannt worden sein könnten. Diese Elemente wären während des Ausführungsprozesses des faltenden neuronalen Netzes wahrscheinlich verworfen worden. Diese Art von neuronalem Netz wird ebenfalls häufig für die Bildanalyse oder -verarbeitung verwendet.14

Modulare neuronale Netze

Modulare neuronale Netze enthalten mehrere Netze, die unabhängig voneinander arbeiten. Diese Netze interagieren während des Analyseprozesses nicht miteinander. Stattdessen werden diese Prozesse durchgeführt, um komplexe, aufwändige Berechnungsprozesse effizienter zu gestalten. Ähnlich wie in anderen modularen Branchen, wie z.B. dem modularen Immobilienbau, ist das Ziel der Netzunabhängigkeit, dass jedes Modul für einen bestimmten Teil des Gesamtbildes verantwortlich ist.15

Praktische Anwendungen und Vorteile neuronaler Netze

Neuronale Netze werden in den Bereichen Finanzen, Planung, Handel, Analytik und Produktwartung eingesetzt. Neuronale Netze haben auch breite Akzeptanz in Geschäftsanwendungen wie Prognose- und Marktforschungslösungen, Betrugserkennung und Risikobewertung gefunden.

Ein neuronales Netz bewertet Preisdaten und deckt Möglichkeiten für Handelsentscheidungen auf der Grundlage der Datenanalyse auf. Die Netze können subtile nichtlineare Interdependenzen und Muster unterscheiden, die andere Methoden der technischen Analyse nicht erkennen können. Laut Forschung variiert die Genauigkeit neuronaler Netze bei der Vorhersage von Aktienkursen. Einige Modelle sagen die korrekten Aktienkurse in 50 bis 60 % der Fälle voraus. Andere haben jedoch behauptet, dass eine Effizienzsteigerung von 10 % alles ist, was ein Anleger von einem neuronalen Netz verlangen kann.16

Im Finanzwesen verarbeiten neuronale Netze riesige Mengen an Transaktionsdaten. Dies hilft, Handelsvolumina, Spannen, Asset-Korrelationen und Volatilitätserwartungen besser zu verstehen. Da ein Mensch möglicherweise nicht in der Lage ist, jahrelange Daten (manchmal bis auf Sekundenintervalle heruntergebrochen) effizient durchzugehen, können neuronale Netze so konzipiert werden, dass sie Trends erkennen, Ergebnisse analysieren und zukünftige Wertbewegungen von Anlageklassen vorhersagen.

Schnelle Tatsache

Es wird immer Datensätze und Aufgabenklassen geben, die besser mit zuvor entwickelten Algorithmen analysiert werden. Es kommt nicht so sehr auf den Algorithmus an; es sind die gut aufbereiteten Eingabedaten zum Zielindikator, die letztendlich den Erfolgsgrad eines neuronalen Netzes bestimmen.

Bewertung der Vor- und Nachteile neuronaler Netze

Vorteile neuronaler Netze

Neuronale Netze arbeiten kontinuierlich und effizienter als Menschen oder einfachere Modelle. Sie lernen aus früheren Ergebnissen, um zukünftige Ergebnisse aus ähnlichen Eingaben vorherzusagen.

Neuronale Netze, die eine Cloud von Online-Diensten nutzen, haben auch den Vorteil der Risikominderung im Vergleich zu Systemen, die auf lokaler Technologiehardware basieren. Darüber hinaus können neuronale Netze oft mehrere Aufgaben gleichzeitig ausführen (oder zumindest Aufgaben verteilen, die von modularen Netzen gleichzeitig ausgeführt werden).

Schließlich erweitern sich neuronale Netze ständig auf neue Anwendungen. Während frühe, theoretische neuronale Netze in ihrer Anwendbarkeit auf verschiedene Bereiche sehr eingeschränkt waren, werden neuronale Netze heute in der Medizin, Wissenschaft, Finanzen, Landwirtschaft und Sicherheit eingesetzt.

Nachteile neuronaler Netze

Obwohl neuronale Netze auf Online-Plattformen angewiesen sein können, ist dennoch eine Hardwarekomponente erforderlich, um das neuronale Netz zu erstellen. Dies schafft ein physisches Risiko für das Netz, das auf komplexen Systemen, Einrichtungsanforderungen und potenzieller physischer Wartung beruht.

Obwohl die Komplexität neuronaler Netze eine Stärke ist, kann dies bedeuten, dass es Monate (wenn nicht länger) dauert, einen spezifischen Algorithmus für eine bestimmte Aufgabe zu entwickeln. Darüber hinaus kann es schwierig sein, Fehler oder Mängel im Prozess zu erkennen, insbesondere wenn die Ergebnisse Schätzungen oder theoretische Bereiche sind.

Neuronale Netze können auch schwer zu prüfen sein. Einige Prozesse neuronaler Netze können sich „wie eine Black Box" anfühlen, bei der eine Eingabe eingegeben wird, Netze komplexe Prozesse durchführen und eine Ausgabe gemeldet wird. Es kann auch für Einzelpersonen schwierig sein, Schwachstellen innerhalb des Berechnungs- oder Lernprozesses des Netzes zu analysieren, wenn das Netz keine allgemeine Transparenz darüber bietet, wie ein Modell aus früheren Aktivitäten lernt.

Neuronale Netze

Können oft effizienter und länger arbeiten als Menschen

Können programmiert werden, um aus früheren Ergebnissen zu lernen, um intelligentere zukünftige Berechnungen anzustreben

Nutzen oft Online-Dienste, die das systematische Risiko reduzieren (aber nicht beseitigen)

Werden ständig in neuen Feldern mit schwierigeren Problemen erweitert

Sind immer noch auf Hardware angewiesen, die Arbeit und Fachwissen für die Wartung erfordern kann

Können lange Zeiträume für die Entwicklung des Codes und der Algorithmen benötigen

Kann schwierig sein, Fehler oder Anpassungen der Annahmen zu bewerten, wenn das System selbstlernend ist, aber es an Transparenz mangelt

Melden in der Regel einen geschätzten Bereich oder einen geschätzten Betrag, der möglicherweise nicht eintritt

Was sind die Komponenten eines neuronalen Netzes?

Es gibt drei Hauptkomponenten: eine Eingabeschicht, eine Verarbeitungsschicht und eine Ausgabeschicht. Die Eingaben können basierend auf verschiedenen Kriterien gewichtet werden. Innerhalb der Verarbeitungsschicht, die verborgen ist, gibt es Knoten und Verbindungen zwischen diesen Knoten, die den Neuronen und Synapsen in einem tierischen Gehirn ähneln sollen.1

Was ist ein tiefes neuronales Netz?

Ein tiefes neuronales Netz, auch als Deep-Learning-Netz bekannt, ist im einfachsten Fall eines, das zwei oder mehr Verarbeitungsschichten umfasst. Tiefe neuronale Netze stützen sich auf maschinelle Lernnetze, die sich ständig weiterentwickeln, indem sie geschätzte Ergebnisse mit tatsächlichen Ergebnissen vergleichen und dann zukünftige Prognosen modifizieren.17

Was sind die 3 Komponenten eines neuronalen Netzes?

Alle neuronalen Netze haben drei Hauptkomponenten. Erstens, die Eingabe sind die in das Netz eingegebenen Daten, die analysiert werden sollen. Zweitens, die Verarbeitungsschicht nutzt die Daten (und das Vorwissen über ähnliche Datensätze), um ein erwartetes Ergebnis zu formulieren. Dieses Ergebnis ist die dritte Komponente, und diese dritte Komponente ist das gewünschte Endprodukt der Analyse.1