Apa itu Jaringan Saraf Tiruan?
Jaringan saraf adalah serangkaian algoritma yang berupaya untuk mengenali hubungan yang mendasari dalam satu set data melalui proses yang meniru cara otak manusia beroperasi. Dalam pengertian ini, jaringan saraf mengacu pada sistem neuron, baik yang organik atau buatan. Jaringan saraf dapat beradaptasi dengan perubahan input; sehingga jaringan menghasilkan hasil sebaik mungkin 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 Saraf Tiruan
Neural networks, di dunia keuangan, membantu dalam pengembangan proses seperti peramalan deret waktu, perdagangan algoritmik, klasifikasi sekuritas, pemodelan risiko kredit dan pembuatan indikator kepemilikan dan turunan harga.
Jaringan saraf bekerja mirip dengan jaringan saraf otak manusia. "Neuron" dalam jaringan saraf adalah fungsi matematika yang mengumpulkan dan mengklasifikasikan informasi menurut arsitektur tertentu. Jaringan memiliki kemiripan yang kuat dengan metode statistik seperti pemasangan kurva dan analisis regresi.
Jaringan saraf berisi lapisan node yang saling berhubungan. Setiap node adalah perceptron dan mirip dengan regresi linier berganda. Perceptron mengumpankan sinyal yang dihasilkan oleh regresi linier berganda ke fungsi aktivasi yang mungkin nonlinier.
Dalam multi-layered perceptron (MLP), perceptron disusun dalam lapisan yang saling berhubungan. Lapisan input mengumpulkan pola input. Lapisan keluaran memiliki klasifikasi atau sinyal keluaran yang dapat dipetakan oleh pola masukan. Misalnya, polanya dapat terdiri dari daftar jumlah untuk indikator teknis tentang keamanan; output potensial bisa berupa "beli, " "tahan" atau "jual."
Lapisan tersembunyi menyempurnakan fine-weighting input sampai margin kesalahan jaringan saraf minimal. Dihipotesiskan bahwa lapisan tersembunyi mengekstrapolasi fitur yang menonjol dalam data input yang memiliki daya prediksi mengenai output. Ini menjelaskan ekstraksi fitur, yang mencapai utilitas yang mirip dengan teknik statistik seperti analisis komponen utama.
Pengambilan Kunci
- Jaringan saraf adalah serangkaian algoritma yang meniru operasi otak manusia untuk mengenali hubungan antara sejumlah besar data. Mereka digunakan dalam berbagai aplikasi dalam layanan keuangan, dari peramalan dan riset pemasaran hingga deteksi penipuan dan penilaian risiko. Penggunaan jaringan saraf untuk prediksi harga pasar saham bervariasi.
Aplikasi Jaringan Saraf Tiruan
Jaringan saraf banyak digunakan, dengan aplikasi untuk operasi keuangan, perencanaan perusahaan, perdagangan, analisis bisnis, dan pemeliharaan produk. Jaringan saraf juga telah mendapatkan adopsi 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 nonlinear yang halus dan pola yang tidak bisa dilakukan oleh metode analisis teknis lainnya. Menurut penelitian, keakuratan jaringan saraf dalam membuat prediksi harga untuk saham berbeda. Beberapa model memprediksi harga saham yang benar 50 hingga 60 persen dari waktu sementara yang lain akurat dalam 70 persen dari semua contoh. Beberapa telah menyatakan bahwa peningkatan efisiensi 10 persen adalah semua investor dapat meminta dari jaringan saraf.
Akan selalu ada set data dan kelas tugas yang dianalisis lebih baik dengan menggunakan algoritma yang dikembangkan sebelumnya. Bukan algoritma yang penting; itu adalah input data yang disiapkan dengan baik pada indikator yang ditargetkan yang pada akhirnya menentukan tingkat keberhasilan jaringan saraf.
