Jaringan syaraf

Apa Jaringan syaraf?

Jaringan saraf adalah rangkaian algoritme yang berusaha mengenali hubungan yang mendasari dalam sekumpulan data melalui proses yang meniru cara kerja otak manusia. Dalam pengertian ini, jaringan saraf mengacu pada sistem neuron, baik organik atau buatan. Jaringan saraf dapat beradaptasi dengan perubahan masukan; sehingga jaringan memberikan hasil terbaik tanpa perlu mendesain ulang kriteria keluaran. Konsep jaringan saraf, yang berakar pada kecerdasan buatan, dengan cepat mendapatkan popularitas dalam pengembangan sistem perdagangan.

Dasar-dasar Jaringan Neural

Jaringan saraf, dalam dunia keuangan, membantu dalam pengembangan proses seperti peramalan deret waktu, perdagangan algoritmik , klasifikasi sekuritas, pemodelan risiko kredit, dan membangun indikator kepemilikan dan turunan harga .

Jaringan saraf bekerja mirip dengan jaringan saraf otak manusia. Sebuah “neuron” dalam jaringan saraf adalah fungsi matematika yang mengumpulkan dan mengklasifikasikan informasi menurut arsitektur tertentu. Jaringan memiliki kemiripan yang kuat dengan metode statistik seperti penyesuaian kurva dan analisis regresi.

Jaringan neural berisi lapisan node yang saling berhubungan. Setiap node adalah perceptron dan mirip dengan regresi linier berganda. Perceptron memasukkan sinyal yang dihasilkan oleh regresi linier berganda ke dalam fungsi aktivasi yang mungkin nonlinier.

Dalam multi-layered perceptron (MLP), perceptron disusun dalam lapisan yang saling berhubungan. Lapisan masukan mengumpulkan pola masukan. Lapisan keluaran memiliki klasifikasi atau sinyal keluaran yang dapat dipetakan oleh pola masukan. Misalnya, pola dapat terdiri dari daftar kuantitas untuk indikator teknis tentang keamanan; hasil potensial dapat berupa “beli”, “tahan”, atau “jual”.

Lapisan tersembunyi menyempurnakan bobot input hingga margin kesalahan jaringan neural minimal. Dihipotesiskan bahwa lapisan tersembunyi mengekstrapolasi fitur yang menonjol dalam data masukan yang memiliki daya prediksi terkait keluaran. Ini menjelaskan ekstraksi fitur, yang menyelesaikan utilitas yang mirip dengan teknik statistik seperti analisis komponen utama.

Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan

Jaringan saraf digunakan secara luas, dengan aplikasi untuk operasi keuangan, perencanaan perusahaan, perdagangan, analisis bisnis, dan pemeliharaan produk. Jaringan saraf juga telah mendapatkan adopsi yang luas dalam aplikasi bisnis seperti peramalan dan solusi riset pemasaran, deteksi penipuan dan penilaian risiko .

Jaringan saraf mengevaluasi data harga dan menggali peluang untuk membuat keputusan perdagangan berdasarkan analisis data.Jaringan dapat membedakan interdependensi nonlinier halus dan pola yangtidak dapat dilakukan oleh metode analisis teknis lainnya .Menurut penelitian, keakuratan jaringan saraf dalam membuat prediksi harga saham berbeda-beda.Beberapa model memprediksi harga saham yang benar 50 hingga 60 persen dari waktu sementara yang lain akurat dalam 70 persen dari semua contoh.Beberapa orang berpendapat bahwa peningkatan efisiensi sebesar 10 persen adalah semua yang dapat diminta investor dari jaringan saraf.

Akan selalu ada kumpulan data dan kelas tugas yang dianalisis lebih baik dengan menggunakan algoritma yang dikembangkan sebelumnya. Bukan algoritme yang penting; itu adalah data masukan yang dipersiapkan dengan baik pada indikator yang ditargetkan yang pada akhirnya menentukan tingkat keberhasilan jaringan saraf.