Các mạng thần kinh được sử dụng rộng rãi trong việc dự báo tài chính để phân tích các mẫu dữ liệu phức tạp và dự đoán chúng giúp xác định các xu hướng, đánh giá các rủi ro, và đưa ra quyết định đầu tư. bài báo này khám phá các ứng dụng, ví dụ trường hợp và các tính toán cơ bản liên quan trong việc sử dụng mạng thần kinh để dự báo tài chính.

Những ứng dụng trong dự báo thị trường chứng khoán

Các mạng thần kinh được sử dụng để dự đoán giá cổ phiếu bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử, chỉ số thị trường và tình cảm với tin tức, họ có thể xử lý các bộ dữ liệu lớn để xác định các mẫu hình không hiển nhiên qua các phương pháp truyền thống. ví dụ, một mô hình mạng thần kinh có thể dự đoán giá cổ phiếu ngày hôm sau dựa trên giá cả quá khứ và dữ liệu.

Sự đánh giá về tín dụng

Các tổ chức tài chính dùng mạng thần kinh để đánh giá giá giá trị tín dụng của người vay, bằng cách phân tích các biến số như thu nhập, lịch sử công việc và nợ nần hiện có, phân loại các ứng viên thành các loại rủi ro.

Ví dụ trường hợp: Dự đoán mặc định cho vay

Một ngân hàng đã thực hiện một mạng lưới thần kinh để dự đoán các giá trị mặc định cho vay, mô hình này dùng các tính năng như số lượng vay, số tiền vay và tiền trả lại, và sau khi đào tạo, mạng thần kinh đạt được độ chính xác là 85% trong việc nhận diện những người có khả năng bị thiệt hại về tài chính.

Tính cơ bản: kết xuất mạng thần kinh

Giả sử mạng thần kinh có tính năng nhập [FLT: 0] [FLT: 1] [FLT: 1] và x [FLT:] . Trọng lượng là w [FLT:] = 0, w[FL: 6][2:] [FL: 7] = - 3), và xu hướng là b = 1].

  • Tổng giá trị: z = (0.5 * x ] 1 ) + (-0.3 * x ) ) + 0.
  • Hàm hình thành (v. d., igmoid): y = 1 / (1 + e -z

Tính toán đơn giản này cho thấy làm thế nào mạng thần kinh xử lý dữ liệu nhập để tạo ra dự đoán trong các công việc dự báo tài chính.