Red neuronal

¿Qué es una red neuronal?

Una red neuronal es una serie de algoritmos que intenta reconocer las relaciones subyacentes en un conjunto de datos a través de 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; para que la red genere 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 popularidad rápidamente en el desarrollo de sistemas comerciales.

Conceptos básicos de las redes neuronales

Las redes neuronales, en el mundo de las finanzas, ayudan en el desarrollo de procesos tales como el pronóstico de series de tiempo, el comercio algorítmico, la clasificación de valores, el modelado del riesgo crediticio y la construcción de indicadores patentados 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 recopila y clasifica información de acuerdo con una arquitectura específica. La red se parece mucho a 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 no ser lineal.

En un perceptrón multicapa (MLP), los perceptrones están dispuestos en capas interconectadas. La capa de entrada recopila patrones de entrada. La capa de salida tiene clasificaciones o señales de salida a las que se pueden asignar patrones de entrada. Por ejemplo, los patrones pueden comprender una lista de cantidades para indicadores técnicos sobre un valor; los resultados potenciales podrían ser «comprar», «mantener» o «vender».

Las capas ocultas ajustan las ponderaciones de entrada hasta que el margen de error de la red neuronal es mínimo. Se plantea la hipótesis de que las capas ocultas extrapolan características destacadas en los datos de entrada que tienen poder predictivo con 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 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 ganado una adopción generalizada en aplicaciones comerciales, como soluciones de investigación de mercados y previsión, detección de fraudes y 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 interdependencias y patrones sutiles no lineales que otros métodos de análisis técnico no pueden. Según la investigación, la precisión de las redes neuronales al hacer predicciones de precios para las acciones es diferente. Algunos modelos predicen los precios correctos de las acciones entre el 50 y el 60 por ciento de las veces, mientras que otros son precisos en el 70 por ciento de todos los casos. Algunos han postulado que una mejora del 10 por ciento 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 mediante el uso de algoritmos desarrollados previamente. No es tanto el algoritmo lo que importa; son los datos de entrada bien preparados en el indicador de destino los que, en última instancia, determinan el nivel de éxito de una red neuronal.