Table of Contents
پیش بینی مالی شامل پیش بینی روند بازار آینده و قیمت دارایی است. اعمال پایه های ریاضی یادگیری ماشین می تواند دقت و قابلیت اطمینان این پیش بینی ها را بهبود بخشد.این مقاله مفاهیم کلیدی ریاضی مورد استفاده در یادگیری ماشین و کاربرد آنها برای امور مالی را بررسی می کند.
بنیادهای ریاضی یادگیری ماشین
یادگیری ماشین به اصول ریاضی مانند جبر خطی، حساب، احتمال و بهینه سازی متکی است.این پایه ها الگوریتم ها را قادر می سازد تا الگوهای را از داده ها یاد بگیرند و پیش بینی کنند که درک این مفاهیم برای توسعه مدل های مالی موثر ضروری است.
درخواست داده های مالی
داده های مالی اغلب پر سر و صدا و پیچیده است. مدل های یادگیری ماشین از تکنیک های ریاضی برای رسیدگی به این پیچیدگی استفاده می کنند.به عنوان مثال، رگرسیون خطی حساب ها و آلژبر خطی را برای مدل سازی روابط بین متغیرها، کمک به پیش بینی قیمت سهام اعمال می کند.
مدل های پیشرفته تر، مانند شبکه های عصبی، از الگوریتم های بهینه سازی برای تنظیم وزن و سوگیری ها استفاده می کنند، به حداقل رساندن خطاهای پیش بینی شده. مدل های Probabilistic شامل تئوری احتمال برای تعیین عدم اطمینان در پیش بینی ها هستند.
تکنیک های یادگیری ماشین مشترک در امور مالی
- بازگشت سرمایه: [FLT 1] برای پیش بینی متغیرهای مداوم مانند قیمت دارایی استفاده می شود.
- [[۱] [۱۰] درختان تصمیم گیری؛ [[۱۰] [۱] برای کارهای طبقه بندی مانند امتیاز اعتباری، کاربردی است.
- شبکه های عصبی: برای تشخیص الگوی پیچیده در داده های بازار به کار گرفته شده است.
- ماشین آلات پشتیبان: برای طبقه بندی و کارهای عقب مانده استفاده می شود.