வர்த்தகத்தில் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள்: மிகைப்படுத்தலுக்கு அப்பால்

செயற்கை நுண்ணறிவு நிதி நிலப்பரப்பை மறுவடிவமைக்கிறது, மேலும் இந்த புரட்சியின் முன்னணியில் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (Neural Networks) உள்ளன. நேரியல் விதிகளைப் பின்பற்றும் பாரம்பரிய வழிமுறைகளைப் போலன்றி, நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் மனித மூளையைப் பிரதிபலிக்கும் வகையில் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன, சிக்கலான, நேரியல் அல்லாத வடிவங்களை அடையாளம் காண பரந்த அளவிலான தரவுகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்கின்றன.

நேரியல் மாதிரிகளின் வரம்பு

பாரம்பரிய வர்த்தக உத்திகள் பெரும்பாலும் நகரும் சராசரிகள் அல்லது RSI போன்ற நேரியல் குறிகாட்டிகளை நம்பியுள்ளன. டிரெண்டிங் சந்தைகளில் பயனுள்ளதாக இருந்தாலும், இந்த கருவிகள் பெரும்பாலும் நிதித் தரவின் குழப்பமான தன்மையைப் பிடிக்கத் தவறிவிடுகின்றன.

• Linear Regression: ஒரு நேரான உறவைக் கருதுகிறது.
• எளிய தர்க்கம்: "விலை > MA(50) என்றால், வாங்கவும்."

இருப்பினும், சந்தைகள் அரிதாகவே எளிமையானவை. அவை ஒரே நேரத்தில் ஆயிரக்கணக்கான மாறிகளால் பாதிக்கப்படுகின்றன.

நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் சந்தையை எப்படி "பார்க்கின்றன"

நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள், குறிப்பாக Deep Learning மாதிரிகள், முனைகளின் (நியூரான்கள்) பல அடுக்குகளைக் கொண்டிருக்கின்றன.

1. உள்ளீட்டு அடுக்கு (Input Layer)

விலை, அளவு, ஏற்ற இறக்கம் மற்றும் sentiment analysis போன்ற மூலத் தரவு இங்குதான் நுழைகிறது.

2. மறைக்கப்பட்ட அடுக்குகள் (Hidden Layers)

இங்குதான் மந்திரம் நடக்கிறது. நெட்வொர்க் மாறிகளுக்கு இடையிலான தொடர்புகளை செயலாக்குகிறது. அதிக அளவு + குறைந்த ஏற்ற இறக்கம் ஒரு பிரேக்அவுட்டைக் கணிப்பதாக அது "கற்றுக்கொள்ளலாம்", ஆனால் செவ்வாய் கிழமைகளில் மட்டுமே.

3. வெளியீட்டு அடுக்கு (Output Layer)

கடைசி கணிப்பு: வாங்கவும், விற்கவும் அல்லது வைத்திருக்கவும், பெரும்பாலும் confidence score உடன்.

நிஜ உலக பயன்பாடு

TradingMaster AI இல், நேரத் தொடர் தரவுகளுக்காக நிபுணத்துவம் வாய்ந்த RNN வகையான LSTM (Long Short-Term Memory) நெட்வொர்க்குகளைப் பயன்படுத்துகிறோம். இது கடந்தகால சந்தை அதிர்ச்சிகளை நினைவில் வைத்துக் கொள்ளவும், அதற்கேற்ப மாற்றியமைக்கவும் எங்கள் போட்களை அனுமதிக்கிறது.

"AI இன் உண்மையான சக்தி எதிர்காலத்தை உறுதியாகக் கணிப்பதில் இல்லை, ஆனால் எந்தவொரு மனிதனையும் விட சிறந்த சாத்தியக்கூறுகளைக் கணக்கிடுவதில் உள்ளது."

தொடங்குதல்

இந்தக் கருவிகளைப் பயன்படுத்த உங்களுக்கு தரவு அறிவியலில் PhD தேவையில்லை. எங்கள் தளம் சிக்கலான தன்மையை சுருக்கமாக்குகிறது. இந்த மாதிரிகளை நீங்கள் எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம் என்பதைப் பார்க்க எங்கள் ML Features ஐப் பார்க்கவும்.