Las redes neuronales son una serie de algoritmos que intentan identificar conexiones inherentes dentro de un conjunto de datos mediante un proceso que imita cómo funciona el cerebro. Estas redes pueden adaptarse a cambios en la entrada de datos sin necesidad de rediseñar los criterios de salida. El concepto de redes neuronales está ganando rápidamente popularidad en el campo de la creación de estrategias de inversión.
Una red neuronal funciona de manera similar al sistema neural del cerebro. Un “neurona” en una red neuronal es una simple función matemática que recopila y organiza información según una estructura. El sistema utiliza técnicas estadísticas como el ajuste de curvas y el análisis de regresión.
Una red neuronal consta de capas de nodos interconectados. Cada nodo es un perceptrón y se asemeja a una regresión lineal múltiple. El perceptrón transforma la señal generada por la regresión lineal múltiple en una función activa que puede ser no lineal. La salida de la red contiene señales de salida o clasificaciones a las que los patrones de entrada pueden mapearse. Por ejemplo, los patrones podrían ser una lista de números que representan indicadores técnicos de una acción; las salidas podrían ser “comprar”, “mantener” o “vender”.
Las capas ocultas ajustan los pesos de las entradas hasta que el error de la red neuronal sea mínimo. Se especula que las capas ocultas extraen características sobresalientes de la entrada que tienen capacidad predictiva en relación con las salidas. Esto se asemeja a la extracción de características, que desempeña un papel similar a los procesos estadísticos como el análisis de componentes principales.
Las redes neuronales se utilizan ampliamente en operaciones financieras, planificación empresarial, análisis de mercado y mantenimiento de productos. Son comunes en aplicaciones empresariales como soluciones de predicción y análisis de marketing, detección de fraudes y evaluación de riesgos.
Una red neuronal analiza datos de precios y encuentra oportunidades para tomar decisiones comerciales basadas en información completamente analizada. Estos sistemas pueden encontrar interdependencias sutiles y no lineales que otros métodos de análisis técnico no pueden detectar. Sin embargo, un inversor solo puede esperar un aumento del 10% en la eficiencia utilizando una red neuronal. Siempre habrá conjuntos de datos y categorías de tareas para las cuales los algoritmos utilizados siguen siendo superiores. Lo importante no es el diseño del sistema, sino la calidad de la información de entrada proporcionada al índice objetivo, lo que determina el éxito de una red neuronal.
¡Cuéntanos cómo encontraste nuestro artículo sobre las redes neuronales!
