Книги по разным темам Pages:     | 1 | 2 | ТОРА-Центр. Статьи экспертов и сотрудников фирмы ТОРА-Центр. Стр. 1 из 5 НЕЙРОННАЯ СЕТЬ - ОРУЖИЕ ФИНАНСИСТА Андрей МАСАЛОВИЧ "Нейронные сети Дорогая игрушка, не более", - скажет один. "Модная экзотика", - добавит другой. "Шаманство" Подождите, ребята. Вспомните, что четыре года назад говорили о компьютерах notebook, а три года назад - о нак А теперь посмотрите на акции фирмы Медиа Механикс и магазины концерна "Белый ветер", загодя почувствовав перспективность новых рынков. Их история успеха проста как клавиша Esc. Доверились интуиции, вовремя рискн капитал, получили солидную фору во времени и сумели ею правильно воспользоваться. Именно так сколачивают Западе, где все существующие рынки уже поделены и за каждый цент прибыли идет настоящее сражение. Именн на поле чудес нашего компьютерного рынка.

Дикие пpеpии российского бизнеса, подчинясь неумолимым законам капитализма, медленно, но верно видоизмен седло, незаменимые финансовые инструменты первоначального накопления капитала, перестают помогать при с крупными профессиональными фирмами, захватившими лучшие угодья. Жаркое дыхание конкуренции ощущают побирушек до банкиров и рэкетиров. Как выжить в этом сложном и нестабильном мире, а еще лучше - как добить несмотря на усиливающийся натиск конкурентов Рецепты просты - во-первых, вооружить свой бизнес более мо чем у соперников, и во-вторых, найти незанятую "золотую жилу" на рынке. Не исключено, что нейронные сети, о к в данной статье, способны решить обе эти задачи.

А за углом шла революция...

О нейронных сетях как профессиональном инструменте для финансовых операций серьезно заговорили в конце революционные работы Хопфилда и других математиков дали второе дыхание нейроматематике, более двадцат на задворках науки. Родившаяся в конце 40-х годов на гребне волны интереса к моделированию структур челове теория нейронных сетей первоначально породила много радужных надежд, которые не сумела оправдать как изтехнической базы, так и по причине неразвитости самой теории. Первый нейрокомпьютер - т.н. персептрон Розен сносно распознавать буквы и простые картинки, но пасовал перед задачей идентификации движущихся целей и д проблемами реального мира. О серьезном применении нейронных сетей в промышленности,а тем более финан речи. А после критических работ Минского нейронные сети и вовсе были отправлены "на скамейку запасных", уст переднем крае науки экспертным системам, нечеткой логике и другим модным теориям.

Однако в начале 80-х, с появлением микропроцессоров и сверхбольших интегральных схем, появилась техничес сделать "вторую попытку". Серия работ Хопфилда, Кохонена и ряда других ученых создала теоретический фунда появления нового поколения нейронных сетей, принципиально более мощных, чем классический персептрон. Мн Хопфилда, настраиваемые с помощью специальных алгоритмов обучения, стали демонстрировать способность р ранее предъявленных образцов в сложных наборах зашумленных, неполных и противоречивых входных данных.

За сравнительно короткое время были построены нейрокомпьютеры для распознавания речи и изображений, для классификации в биологии и диагностики в медицине и многих, многих других применений. А поскольку задачи ра классификации во многом близки задачам ситуационного моделирования, довольно скоро появились нейросисте адаптированные для прогнозирования и краткосрочных предсказаний. И когда точность прогнозирования, устойч нейросетевыми пакетами на реальных задачах, превысила 95% - в очередь за нейросистемами встали и финанс Если у вас в ушах уже зазвучал шаманский бубен, а в глазах запрыгали отблески грядущих "черных вторников" Нейронные сети в том виде, как их сегодня применяют банкиры, бизнесмены и военные, это не "черные ящики", р туманные предсказания, а вполне конкретные (и даже серийно выпускаемые) программные пакеты и специализи многопроцессорные системы. Их использование проще всего пояснить на ряде примеров.

Финансовая корпорация Citicorp применяет крупный специализированный нейрокомпьютер для анализа и краткос предсказания колебаний курсов валют. В соответствии со статистикой, собранной за год использования нейроком совокупная точность предсказаний превзошла результаты самых опытных брокеров корпорации. Важно заметить нейрокомпьютеры в основном используются не столько для предсказания биржевых крахов (хотя и для них тоже) выполнения огромных объемов рутинной - но весьма ответственной - работы по ежедневной, ежечасной, а зачас коррекции валютных котировок на ведущих мировых биржах.

Chemical Bank ведет активные финансовые операции на валютных биржах 23 стран. Ежедневно в аналитический всего мира стекается информация о тысячах сделок, совершенных брокерами банка. Проанализировать (и даже всю практически невозможно. Поэтому в банке развернута крупная программная система фирмы Neural Data, кот предварительную обработку информации, "отфильтровывая" подозрительные сделки. С ними-то и работают эксп аналитического отдела, определяя, что двигало брокером в каждом случае - излишний азарт, недостаток опыта и недобросовестность.

Финансовая компания LBS Capital Management, установив в своем аналитическом отделе небольшой нейрокомпь существенного повышения точности предсказания биржевых индексов S&P 500 по сравнению с используемыми р статистического анализа.

17.06.ТОРА-Центр. Статьи экспертов и сотрудников фирмы ТОРА-Центр. Стр. 2 из Консультативная фирма George Pugh специализируется на оценке финансового состояния различных фирм по з кредитных компаний. После установки и настройки нейропакета стоимостью $1500, фирма добилась практически своих предварительных оценок с результатами последующих детальных аудиторских проверок.

Фирма Richard Borst, торгующая недвижимостью, применяет предельно дешевый ("университетский") нейропакет оценки выставляемых на продажу домов и квартир. Как свидетельствуют старожилы фирмы, внедрение нейропа всего $300!) увеличило оборот фирмы в Нью-Йорке и Пенсильвании на 6%.

Мой приятель Джим - журналист-аналитик, работающий в "информационной империи" McGraw-Hill. Весь его офис $2000, помещается в кармане и состоит из портативного palmtop-компьютера, факс-модема и нейропакета Brain Джим подключается к необъятным базам данных McGraw-Hill и при помощи специальной утилиты DataMaker "про свой нейропакет мегабайты финансовой, экономической и прочей информации. После нескольких минут яростно тысяч и тысяч разнородных цифровых параметров, нейропакет выдает (кстати, в виде изящных таблиц Excel) про макроэкономических индикаторов - на завтра, на неделю и на месяц вперед. Попытка проделать такой объем ана вручную (даже с использованием вспомогательных программ корреляционного анализа), наверное, привела бы б больничную койку в первый же день.

В новом американском боевике "The Clear And Present Danger", повествующем о микровойне спецназа США прот наркомафии, можно насчитать около пяти явных примеров применения нейронных сетей администрацией Презид их президента) - в распознавании голоса и речи, в ситуационном моделировании и управлении "интеллектуально Можно привести многие тысячи подобных примеров. В мире сейчас известно более 100 фирм, специализирующи сетях и их коммерческих применениях. Только в США таких фирм более 70. Мировой рынок нейросетевых продук растет не менее чем на 40% в год и в 1994 году составил около 600 млн. долларов. При этом основной объем сре вкладываемых в индустрию нейронных сетей, приходится не на дорогостоящие уникальные образцы, а на широк изделий. Так например, фирма California Scientific Software продала уже в общей сложности 20 тысяч нейропакет нейрокомпьютеров по цене от $300 до $50000.

Таким образом, можно констатировать, что в последнее десятилетие западный мир пережил настоящую революц использовании нейросетевых продуктов. Увы, можно также заключить, что эта революция совершенно не коснул Так, по данным автора, в банках и финансовых компаниях России применяются сегодня 42 крупных банковских п системы и лишь 3 из них включают в себя средства анализа и прогнозирования финансовых тенденций. (Впрочем начало меняться - как минимум два московских банка активно осваивают мощные нейропакеты). А как вы думает Запада такими средствами обладают Правильно, все. Каждый западный банк, каждая финансовая компания и б крупных промышленных фирм имеют в своем распоряжении программно-аппаратные комплексы для финансовог прогнозирования рыночной конъюнктуры, оценки кредитных и инвестиционных рисков, предсказания курсов акци другого. Некоторые из этих комплексов базируются на использовании традиционных методов корреляционного а на аппарате экспертных систем, многие - на нейросетевых решениях. Давайте теперь постараемся ответить на в нейронные сети и почему они так привлекают финансистов Почему их стрелы летят дальше, чем наши копья Что такое нейронная сеть, нейроплата и нейрокомпьютер Прежде всего, пусть вас не вводит в заблуждение упо "нейро". Нейронная сеть похожа на мозг человека (и даже муравья) не более чем стакан коктейля на Северный Л же не воспринимаете буквально такие математические термины как "метод четырех русских" или "алгоритм отжи словосочетание "теория нейронных сетей" - не более чем обобщенное название вполне конкретной и формально математики.

С математической точки зрения нейронная сеть представляет собой многослойную сетевую структуру, состоящу сравнительно простых) процессорных элементов - нейронов. Нейроны, связанные между собой сложной тополог межсоединений, группируются в слои (как правило, два-три), среди которых выделяются входной и выходной сло сетях, применяемых для прогнозирования, нейроны входного слоя воспринимают информацию о параметрах сит слой сигнализирует о возможной реакции на эту ситуацию. Перед постановкой на "боевое дежурство" нейронная специальный этап настройки - обучения. Как правило, сети предъявляется большое количество (сотни и тысячи) подготовленных примеров, для каждого из которых известна требуемая реакция сети. Если сеть реагирует на оче неадекватно, т.е. состояние выходного слоя отличается от заданного, внутренняя структура сети подвергается не модификации для минимизации ошибки (в большинстве случаев корректируются веса соединений).

После определенного периода обучения сеть достигает состояния, соответствующего минимальной суммарной о некоторых задач суммарная ошибка составляет 2-3%, для других может доходить до 10-15%, ряд задач вообще н решению на нейронных сетях. К счастью, прикладные аспекты теории нейронных сетей сегодня настолько изучен для каждой пользовательской задачи можно найти описание наиболее подходящей для ее решения структуры не также ожидаемое качество результатов. Написаны десятки книг, ежемесячно проходят специализированные конф семинары. Достаточно сказать, что труды лишь одного семинара "Искусственный интеллект на Уолл-стрит" соста увесистых томов ! С коммерческой точки зрения нейронные сети воплощаются в виде программных пакетов (иногда даже поставляе 17.06.ТОРА-Центр. Статьи экспертов и сотрудников фирмы ТОРА-Центр. Стр. 3 из исходными текстами, как, например, пакет OWL), в виде плат-акселераторов для персональных ЭВМ, в виде нейр виде специализированных нейрокомпьютеров. Для большинства приложений, кроме самых крутых или очень спе первых порах бывает достаточно простого программного пакета.

Рассмотрим использование нейронной сети для финансовых приложений на простом примере. Представим, что фондовой бирже и хотите использовать нейропакет для прогнозирования изменений в своем "портфеле игрока".

интересуют завтрашние котировки акций двадцати фирм, входящих в ваш "портфель". Интуитивно ясно, что эти к (более или менее, прямо или косвенно) от собственных предшествующих значений, от котировок всех остальных представленных на бирже, от курсов основных валют и индексов инфляции, от ряда макроэкономических параме некоторых дополнительных факторов - вчерашней рекламы, грядущих выборов в Думу и пр. Отлично, пусть все э образуют вектор входных значений для настройки сети. Теперь соберем данные о биржевой ситуации за достато период. Для некоторых видов прогнозов достаточно данных за 1-2 недели, для других же необходима выборка за кварталов. В США такие базы финансовых данных сами являются коммерческим продуктом (кстати, не очень деш ведутся в течение многих лет. Есть биржевые параметры, которые регистрируются с 1901 года ! Однако мы отвлеклись. Итак, собраны данные по всем параметрам, которые нам кажутся существенными, за дос длительный период. Теперь подготовим данные по искомым выходным параметрам (курсам двадцати акций наш тот же период - они будут использоваться для обучения. Соберем все данные в одном текстовом файле в виде в таблички и запустим наш нейропакет в режиме обучения. Если примеров мало, их можно пропускать по нескольк пятнадцать минут ваш пакет обучен. Для самоуспокоения протестируйте его на паре-тройке примеров - и назавтр предъявлять ему реальные данные по биржевой ситуации, а в ответ получать прогноз относительно завтрашнего акций. Все Нет, не все. Добавьте маленькую программку, позволяющую вашему пакету автоматически обновля их непосредственно из сводок, распространяемых по электронной почте. Теперь в ваших руках действительно мо способное, не отнимая времени и сил, вооружать вас знанием биржевых тенденций и даже подсказывать стратег Давайте теперь вкратце перечислим основные преимущества нейронных сетей :

1. Наиболее ценное свойство нейронных сетей - способность обучаться на множестве примеров в тех случаях ко закономерности развития ситуации и какие бы то ни было зависимости между входными и выходными данными.

ним можно отнести до 80% задач финансового анализа) пасуют как традиционные математические методы, так и системы.

2. Нейронные сети способны успешно решать задачи, опираясь на неполную, искаженную, зашумленную и внутр противоречивую входную информацию.

3. Для использования методов корреляционного анализа вам понадобится профессионал-математик. Эксплуатац нейронной сети по силам и старшекласснику.

4. Нейросетевые пакеты позволяют исключительно легко подключаться к базам данных, электронной почте и т.д автоматизировать процесс ввода и первичной обработки данных.

5. Внутренний параллелизм, присущий нейронным сетям, позволяет практически безгранично (насколько хватит наращивать мощность вашей нейросистемы. Вы можете начать с простого и дешевого пакета, потом перейти на версию, потом добавить одну-две-три платы-ускорителя, потом перейти на специализированный нейрокомпьюте полной преемственности всего ранее созданного программного обеспечения.

Pages:     | 1 | 2 |    Книги по разным темам