Mesterséges neurális hálózatok alkalmazása a pénzügyi előrejelzésben, Neurális hálózatok bemutató

A tanításnál alkalmazható a NARX struktúra, míg a tesztelésnél már a modell saját kimenetét csatoljuk vissza, vagyis a tesztelés NOE architektúra mellett történik. A neurális modell létrehozásához egyenletes eloszlású véletlen bemenőjelet használva a 8. A két ábra-együttes a megtanított háló válaszát, a kívánt választ a rendszer kimenete és a maradék hibát mutatja olyan teszt mintasorozatra, ahol a tesztminta első pontja kis amplitúdójú véletlen jel, a második minta nagyobb amplitúdójú szinuszos jel volt.

A teszt válaszokból jól látható, hogy az első esetben a háló csak kis amplitúdójú teszt bemenőjel mellett adott megfelelően jó választ, míg a második esetben a válasz a teszt mindkét részén, mind a kisszintű, mind a nagyobb szintű teszt bemenőjel mellett megfelelő.

Ezeknél a lépéseknél egyrészt az egyes dinamikus neuronháló architektúráknál bemutatott tanító eljárások általános és speciális szempontjait, illetve a hálók tesztelésével kapcsolatos általános megállapításokat és a maradék hiba elemzésére szolgáló eljárásokat kell figyelembe venni. A fentiekből látható, hogy a tanítókészlet nemcsak a tanítási folyamatot befolyásolja, hanem a modellstruktúra kialakításánál is szerepe van, továbbá meghatározza azt is, hogy mi lesz a modell érvényességi tartománya.

Ez is azt mutatja, hogy a modellezési folyamat egyes lépései szorosan összefüggenek egymással és a megfelelő modell kialakítása csak visszalépéseket is tartalmazó iteratív folyamat eredménye lehet. Szabályozás, modell alapú adaptív szabályozás Egyes feladatoknál a rendszeridentifikáció elsődleges célja egy vizsgált rendszer modelljének a létrehozása, más esetekben az identifikáció egy összetettebb feladat részeként jelenik meg.

Az első esetre példaként hozható szinte bármely mérési feladat, mivel minden mérés a rendszer valamely modell-paraméterének a meghatározását becslését jelenti. Az identifikáció, mint részfeladat leggyakrabban szabályozási feladatokban jelentkezik. Ekkor a rendszer modelljére pl.

A BPTT eljárásnál bemutatott 8. A vezérlési alkalmazások célja olyan gerjesztőjel előállítása valamely rendszer meghajtására, hogy annak kimeneti jele valamilyen kritérium alapján a lehető legjobban közelítse a specifikált kimeneti jelet. Lehet kritérium a jó követés, de lehet pl.

A szabályozáselmélet irodalma rendkívül sokféle — az alkalmazások nagyon különböző követelményeit kielégítő — módszert ismer.

A hagyományos adaptív szabályozási módszerek blokksémája a 8. Ezek egy állítható paraméterekkel is rendelkező szabályozót, valamint ezen paramétereket állító adaptációs algoritmust tartalmaznak. Az algoritmus a kimeneti hiba, valamint a rendszer be- és kimenete vagy ezek egy része alapján állítja be a vezérlő paramétereit.

A gyakorlatban igen gyakran találkozunk azzal az igénnyel, hogy a szabályozandó berendezést — a szakaszt — úgy gerjesszük, hogy a szabályozó-szakasz együttes a zavaró, változó környezeti hatások ellenére is, egy specifikált referenciamodellhez hasonlóan viselkedjen pl.

Ha sikerül ugyanis úgy adaptálnunk a vezérlőnek használt neurális hálózat paramétereit, hogy az a szakasszal együtt úgy viselkedjen, mint a referenciamodell, akkor megoldottuk a feladatot. Ez pedig tulajdonképpen azt jelenti, hogy a vezérlőből és a szakaszból álló modellel identifikáltuk a referenciamodellt.

A különbség abban áll, hogy — az identifikációs feladattól eltérően — ebben az esetben nem a neurális hálózat, hanem a szakasz kimenetén képződik az adaptációhoz használható hiba.

Ezt a hibát pedig közvetlenül nem lehet felhasználni a hálózat paramétereinek meghatározásához. Az MRAC irodalmából az derül ki, hogy a vezérlő paramétereinek közvetlen adaptálására jelenleg még hagyományos szabályozó, sőt lineáris szakasz esetén sincs módszer.

A vezérlő paramétereinek ilyen, azaz közvetlen állítását a szakirodalom közvetlen szabályozás direct control néven említi. Közvetlen szabályozást azért nem tudunk megvalósítani, mert a valódi, fizikai rendszeren nem tudunk gradienst visszaterjeszteni, ami pl.

Jelenlegi tudásunk alapján a vezérlő paramétereit az ún. Ennek lényege az, hogy a szakasszal párhuzamosan kapcsolunk egy identifikáló egységet, amely képes a szakaszt megfelelő pontossággal modellezni, ugyanakkor a vezérlő adaptálásához szükséges gradiens visszaterjesztésére is lehetőséget nyújt.

Ha a gradiens információ már rendelkezésünkre áll, akkor megfelelő dinamikus tanító algoritmussal a vezérlőnek használt hálózat paraméterei meghatározhatók. Néhány tipikus alkalmazási terület A következőkben — részben a fentiek illusztrálására — két konkrét alkalmazási területet, illetve néhány mintapéldát említünk meg mesterséges neurális hálózatok alkalmazása a pénzügyi előrejelzésben.

A valóságos gyakorlati alkalmazások részletes elemzése meghaladja a könyv lehetőségeit. A megoldások egyedi jellege ellenére azonban a különböző feladatokból bizonyos általános tapasztalatok is levonhatók.

A gyakorlati feladatok megoldásánál felmerülő legfontosabb általános kérdésekkel és tapasztalatokkal a Alkalmazásuk már csak azért is felvetődik e területen, mert minden robot erősen nemlineáris rendszer. Mivel a felmerülő problémák igen sokfélék, az új módszerek kipróbálására sok lehetőség adódik. Néhány a felvetődő területek közül: pályatervezés, pályakövetés, szenzor információk feldolgozása, autonóm eszközök intelligens irányítása, egyes stabilitási problémák, stb.

Az alkalmazások egy részében a neurális hálózat szerepelhet egy korábban már ismert algoritmus, módszer realizációjaként is pl.

Példaként álljon itt néhány konkrét robotikai alkalmazás. Isabelle Rivals és munkatársai egy olyan rendszert fejlesztettek ki, mely egy négykerék meghajtású Mercedes terepjáró automatikus irányítását látta el [Riv94]. A neurális megoldás szabályozta a gázadagolást, a fékezést, a kormánybeállító szervó rendszert annak érdekében, hogy az autó egy előírt pályán, előírt sebesség-profillal mozogjon változó környezeti feltételek pl.

Simon Yang és Max Meng egy neurális robot-mozgás tervező rendszert ismertet [Yan00]. A feladat egy mobilis robot mozgásának irányítása ismeretlen, akadályokat is tartalmazó környezetben. Frank Lewis neuronhálót alkalmaz robot manipulátor irányítására [Lew96]. A feladatok között egyebek mellett a manipulátor pozíciója és a manipulátor által kifejtett erő szabályozása szerepel.

Ma a nézetekről fogok beszélni neurális hálózatok és azok alkalmazása.

További sikeres alkalmazási példák a bőséges irodalomban pl. Előrejelzés Számos gyakorlati feladat megoldásánál jelentkezik igény valamiféle előrejelzésre, jóslásra [Che04] egy nagy haszonnal kecsegtető, bár igen nehéz terület pl.

Az előrejelzési feladatok megoldása is alapvetően a neuronhálók modellező képességén alapul, hiszen minden jóslási feladat lényege az, hogy egy rendszer jövőbeli viselkedésének előrejelzése a múltbeli viselkedésének modellezése alapján, a rendszer eddigi "történetének" felhasználásával lehetséges. A jóslási feladat sok esetben egy idősor alakulásának előrejelzését jelenti. Valójában az idősor előrejelzés is rendszermodellezési feladat; az idősor rendelkezésre álló része alapján próbáljuk annak a rendszernek a viselkedését minél pontosabban leírni, amely az idősor egyes értékeit előállítja.

A rendszermodell birtokában az idősor folytatása, az előrejelzés már könnyen megoldható. A neuronháló alapú megoldások eredményei azonban arra engednek következtetni, hogy ilyen jóslási feladatoknál a neurális hálózatok alkalmazása jobb eredményre vezethet, vagy megfelelő eredményt könnyebben, kevesebb erőfeszítéssel nyerhetünk. Tulajdonképpen a jóslási folyamat során felépül egy jelmodell, amely megpróbálja leírni a vizsgált jelsorozatot. Az alábbiakban két tesztfeladatot mutatunk be. Mackey-Glass kaotikus folyamat előrejelzése A Mackey-Glass kaotikus folyamatot, mint gyakori benchmark problémát a modell-fokszám becslési eljárásoknál említettük mesterséges neurális hálózatok alkalmazása a pénzügyi előrejelzésben.

Letöltés: laip_2014_4_javitott.pdf

A kaotikus folyamatok tesztfeladatként való felhasználását az indokolja, hogy ezen folyamatok jövőbeni alakulásának előrejelzése különösen nehéz, hosszútávú előrejelzésük pedig gyakorlatilag lehetetlen. Az előrejelzési feladatot itt is úgy fogalmaztuk meg, hogy a folyamatból származtatott diszkrét idősor pillanatnyi és régebbi mintái alapján a következő időponthoz tartozó érték előrejelzésére van szükség, tehát egylépéses előrejelzési feladattal van dolgunk.

A megoldás NARXmodell-osztály mellett, a 8. A tanítókészlet mintaszekvenciából állt. Az ábra felső részén az eredeti idősor és az előrejelzés szerepel; a vékonyabb folytonos vonal az eredeti folyamat alakulását, a vastagabb a háló előrejelzését mutatja.

Elsődleges linkek

Látható, hogy az előrejelzés és a folyamat valódi mintái az ábra szerinti felbontásban szinte egymásra kerülnek. A két görbe különbsége, az előrejelzési hiba látható az ábra alsó részén.

Ennek a megoldásnak az előnye ugyanakkor, hogy LS2-SVM-mel ritka megoldást érhetünk el lényegében a minőség romlása nélkül: az mintaszekvenciából 55 szupport vektor elegendőnek bizonyult. Santa Fe verseny augusztusában az amerikai Santa Fe Institute írt ki egy nyilvános versenyt, amely során hat mintasorozatnak kellett megjósolni a folytatását. A szervezők egymástól teljesen eltérő jellegű feladatokat adtak ki, és semmiféle megkötést nem tettek az alkalmazható módszerre vonatkozóan.

Maguk a szervezők is meglepődtek azon az eredményen, hogy a neurális hálózatokat alkalmazó megoldások mindegyik jel esetén jobbnak bizonyultak az egyéb — igen széles skálán mozgó — megoldásoknál [Wei94]. A felső ábrán a vékony vonal a folyamat időfüggvényét, a vastagabb vonal az előrejelzés eredményét mutatja. Az alsó ábrán az előrejelzési tartományban a hiba látható.

Bach: "A fúga művészete" c. Az adatok — mint látszik — tényleg eléggé eltérőek, még jellegüket tekintve is. Azonban éppen ez a sokszínűség az, amely a neurális hálózatok alkalmazhatóságát látszik igazolni jóslási feladatok során.

A Santa Fe versenyt követően jónéhány hasonló versenyt írtak, ki. Ezek a versenyek az utóbbi években a neuronhálókkal foglalkozó évenként megrendezésre kerülő legrangosabb nemzetközi konferenciához, az International Joint Conference on Neural Network IJCNN -höz kapcsolódnak. A gyakorlatban előforduló valódi jóslási feladatok megoldása során szinte mindig rendelkezésre áll bizonyos a priori információ a vizsgált jelenséget illetően.

Ez az információ beépíthető a modellekbe a megoldás mesterséges neurális hálózatok alkalmazása a pénzügyi előrejelzésben, jelentősen javítva a jóslás megbízhatóságát. Az a priori információ hogyan fektess be bitcoinba és szerezz nyereséget neurális hálózatokba pl. A következőkben az első jelsorozat, az NH3 lézer intenzitás előrejelzését megoldó neurális megoldást, mint ennek a feladatnak a győztesét mutatjuk be [Wan93].

A feladat nehézségét az jelenti, hogy a lézerjel intenzitása időben nem állandó, hanem folyamatosan és gyorsan pulzál a szélső értékek között, ráadásul a folyamat kaotikus jellegű. A közreadott kiinduló jelszegmens, mint időfüggvény a 8. A konkrét feladatban egy hosszú adatsor állt rendelkezésre, és ebből kellett megjósolni a lézerjel intenzitását a következő időpillanatban.

A verseny ideje alatt az idősorról semmiféle háttér információt nem tettek közzé. A versenyzőknek a priori ismeretek bevetése nélkül, puszta számok alapján kellett előrejelzőt építeni. Viszont előrejelző algoritmusok összehasonlítására kiválóan alkalmas, mivel így maguk az algoritmusok kerülnek Doge kriptokereskedelem, nem pedig az a priori tudás beépítésének módjai.

A versenyben hibakritériumként a tényleges idősor empirikus szórásnégyzetével normalizált átlagos négyzetes hibát használták.

Az alkalmazott megoldás az előző feladat megoldásához hasonlóan egylépéses predikcióra vezette vissza a középtávú előrejelzési feladatot. Az idősor természete és a megcélzandó hibakritérium alapján nyilvánvaló volt, hogy a nagy intenzitás-visszaesések lásd a as, az es és a as pontok környékét megjóslása kulcsfontosságú. Ez érdekes jelleget ad a feladatnak, mivel ilyen mintázatból a rendelkezésre álló idősorban mindössze 3 található.

Az első rejtett réteg bemenetei öd fokú, míg a további két réteg bemenetei 5-ödfokú szűrők voltak.

• Dinamikus hálók alkalmazása | Mesterséges Intelligencia Elektronikus Almanach
• Tudok-e naponta pénzt keresni bitcoinnal
• Olymp bináris opció
• Az elsõ hazai csõdmodell adatbázisán végre­ hajtott szimulációs kísérletek egyértelmûen azt bizonyítják, hogy a mesterséges neurális hálókkal elkészített csõdmodellek magasabb besorolási pontossággal ren­ delkeznek, mint azok a modellek, amelyeket az es években diszkriminanciaana­ lízis és logisztikus regresszió alapján dolgoztak ki.

Ezeknek a paramétereknek a beállítása kereszt kiértékeléssel történt. Ilyen felépítés mellett a FIR-MLP hálózatnak összesen szabad paramétere volt, ami a tanító készlet méretéhez képest igen nagy szám.

Erre a szerzők szerint azért volt szükség, mert a kísérletek azt mutatták, hogy kisebb hálózattal a hirtelen nagy visszaesések helyei nem jósolhatók meg elég pontosan.

Mesterséges intelligencia és Big Data a cégvezetésben

A sok szabad paraméter azt is eredményezi, hogy a távoli időpillanatokra adott becslések varianciája nagy lesz, de ez még mindig kevésbé növeli a hibát, mintha nem sikerült volna eltalálni a hirtelen intenzitás-visszaesés időpontját. A FIR-MLP azonban nem valódi bemenőjelet kapott hiszen ilyen a feladatban nincs ishanem a kívánt válasz, a lézerjel régebbi értékeit. A háló kezdeti súlyait úgy állították be, hogy a súlyoknak 0 és 1 közötti véletlen értékeket adtak, majd minden neuron súlyát a bemenetszám négyzetgyökével fordítottan arányosan skálázták.

A kimeneten lineáris neuront használtak, hogy a háló kimenete szélesebb értéktartományban mozoghasson. A kimenet jövőbeli értéktartományát előre nem lehetett megbecsülni, amire normalizált kimenethez szükség lett volna.

Tanulási tényezőként 0. A rendelkezésre álló idősor első pontját használták tanításra, a maradék on végezték a tesztelést. Egy teljes tanítás során tipikusan kb. Mivel a tesztelő készlet nem tartalmazott egyetlen hirtelen intenzitás-visszaesést sem, ezért ellenőrzésképpen a hálókkal az es ponttól is indítottak lépéses predikciókat.

Természetesen meg kell jegyeznünk, hogy ezeknél az ellenőrzéseknél az es ponton túl a hálózat nem a tanító készlet elemeit kapta bemenetként, hanem a saját korábbi előrejelzéseit NOE modell. Érdekesség, hogy a verseny után közzétették a lézer idősor 10 pontból álló folytatását.

A kísérletek azt mutatták, hogy a versenygyőztes hálózat akkor is jó eredményeket produkált, ha nem az edik időpillanattól kezdve végezték el a lépéses predikciót, miközben a hosszabbtávú előrejelzésnél a hiba drasztikusan nőtt.

Ez azt jelenti, hogy a háló megtanulta a lézerjel dinamikáját, de a NOE architektúra miatt az előrejelzési hibák halmozódása miatt a soklépéses előrejelzés nem lehetséges. A folytonos vonal a kaotikus folyamat valódi alakulását, a szaggatott a neuronhálóval történő előrejelzés eredményét adja meg. Az 50 elemű regresszor következménye, hogy a tanítópontok 50 elemű bemeneti vektorokból és a hozzájuk tartozó skalár kimenetekből álltak.

Itt emlékeztetni szeretnénk, hogy SVM-nél a kernel trükk miatt a sokdimenziós bemeneti vektorok nem feltétlenül jelentenek hátrányt. LS-SVM-nél a megoldandó lineáris egyenletrendszer mérete nem függ a bemeneti dimenziótól.

A hiperparamétereket, a Gauss kernel szélesség-paraméterét és a C regularizációs együtthatót kereszt kiértékeléssel határozták meg. Feladatok 8. Határozza meg a rejtett réteg paramétereinek tanítási összefüggéseit, ha azokat is ellenőrzött tanítással, gradiens módszerrel kívánjuk meghatározni.