Finansta Yapay Zeka

Finansta Yapay Zeka Nedir?

Finans tekniklerinde yapay zekayı kullanarak süreçleri otomatik hale getirin ve daha doğru tahminler yapın.

Yapay zeka (AI), finansal hizmetler endüstrisinde süreçleri geliştirmek, daha uygun ve otomatik hale getirmek için kullanılır; daha doğru tahminler yapmak; ve bağımsız olarak deneyimlerden öğrenir.

Finansta yapay zeka, makine öğrenimi, derin öğrenme, doğal dil işleme, grafik algoritmaları, evrimsel öğrenme ve diğer teknikleri içerir. Bu teknikleri MATLAB® kullanarak uygulayabilirsiniz.

Makine öğrenimi yaklaşımları denetimsiz öğrenme, denetimli öğrenme veya pekiştirmeli öğrenme olarak sınıflandırılır:

• Denetimsiz öğrenme, etiketlenmemiş tarihsel veri setlerini gruplandırmak ve kümelemeyi kullanarak verilerdeki kalıpları bulmak için kullanışlıdır. Örneğin, yatırımcılar çeşitlendirilmiş portföyler oluşturmak için küme analizini kullanır.
• Denetimli öğrenme, etiketli çıktıyla birlikte tarihsel girdileriniz olduğunda yararlıdır. Gelecekteki çıktıları tahmin edebilen bir fonksiyon çıkarır ve iki kategoriye ayrılır: sınıflandırma ve regresyon. Sınıflandırma, ticaret veya ticaret yapma gibi yeni bir gözlemin ait olduğu ayrı bir etiketi tanımlarken, regresyon fiyat veya maaş gibi sürekli bir değeri tahmin etmek için kullanılır.

Makine öğreniminin bir alt kümesi olan derin öğrenme, sinir ağlarını kullanır ve makine öğrenimi problemlerine uygulanır ve aynı anda sinir ağı mimarisinde özellik çıkarma ve tahmin gerçekleştirir. Bu yaklaşım, tahmine dayalı bir model geliştirmeden önce özellik çıkarımı gerçekleştirme ihtiyacını ortadan kaldırır. Ayrıca, derin öğrenme, sağlam ve doğru bir tahmin modeli oluşturmak için önemli bir tarihsel eğitim verisi seti gerektirir. Örneğin, oynaklık gibi petrol fiyatı dağılımındaki doğrusal olmayan durumlar, sinir ağı modelleri tarafından yakalanır.

Pekiştirmeli öğrenme, gerekli verileri üreterek bu zorluğun hafifletilmesine yardımcı olur. Bunu, iyi sonuçlar için bir ödül yapısıyla (deneme yanılma yoluyla) tekrarlanan simülasyonlar yoluyla yapar. Amacı, mümkün olan en yüksek doğrulukta bir model uydurmak yerine bir “davranış” öğrenmektir. Pekiştirmeli öğrenmenin amacı, kümülatif ödülü en üst düzeye çıkarmak için harekete geçmek veya kararlar almak için bir model yetiştirmektir. Finansal uygulamalardan biri, bir aracıyı bir Avrupa alım opsiyonu sözleşmesini garantiye alması ve işlem maliyetlerinden tasarruf etmesi için eğitmektir.

Finans tekniğinde başka bir yapay zeka olan doğal dil işleme, doğal dilin metinsel veri temsillerinden temel verileri almak için algoritmalar kullanır. Temel uygulamaları metin oluşturma, metin sınıflandırma, duyarlılık analizi ve konu modellemedir.

Duyarlılık analizi, gerçek zamanlı ticaret kararlarını yönlendirmek adına kullanılabilecek finansal piyasanın duyarlılık ölçümlerini oluşturmak için haberlerin analizinin ve sosyal medyanın izlenmesinin kullanıldığı bir doğal dil işleme uygulamasıdır. Diğer uygulamalar, karşı taraf kredi riskini değerlendirmeyi ve müşterilerin neden memnun veya memnun olmadığını anlamak için anketleri analiz etmeyi içerir.

Finans alanındaki Yapay Zeka (AI) uygulayıcıları, karmaşık karşılıklı ilişkileri içeren veri yapılarının görsel sunumlarını yapmak için genellikle grafikleri kullanır. Grafikler, ağırlaştırılabilen düğümlerden ve kenarlardan oluşur. Veriler akıllı bir şekilde bağlandığından, uygulamalardan biri ilintili varlıkları belirleyerek çeşitlendirilmiş bir portföy oluşturmaktır.

Biyolojik evrimden ilham alan finans alanındaki Yazapy Zeka (AI), yeni tahmin teknikleri ve gelişmiş ticaret sistemleri geliştirmek için evrimsel veya genetik algoritmalar kullandı. Pekiştirmeli süreç, tatmin edici bir yakınsama düzeyi elde etmek için geçişler, mutasyon ve seçimlerden oluşur ve zamanla daha iyi işlem parametreleri sağlar.

Finans alanında yapay zeka hakkında daha fazla bilgi için bkz. Statistics and Machine Learning Toolbox™, Reinforcement Learning Toolbox™, Deep Learning Toolbox™, Text Analytics Toolbox™ ve Global Optimization Toolbox. 

Örnekler ve Nasıl Yapılır

• Risk Yönetiminde Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka (47:40) – Video
• Algoritmik Ticaret için Makine Öğrenimi (32:55) – Video
• Makine Öğrenimi Sınıflandırmasını Kullanarak Bir Hisse Senedinin Satın Alma Kararını Tahmin Edin – Ortak Mal Sahipliği
• Varlık Tahsisi – Hiyerarşik Risk Paritesi (2:42) – Video
• MATLAB ve RavenPack Kullanarak Haber Yaklaşımı Analizi (12:01) – Video
• Regression Learner Uygulamasını Kullanarak Elektrik Yükünü Tahmin Edin (3:42) – Video

Yazılım Referansı

• Classification Learner Uygulaması – Belgeleme
• Regresyon Öğrenci Uygulaması – Belgeleme
• MATLAB’de Makine Öğrenimi – Belgeleme
• İstatistiksel Arbitraj için Makine Öğrenimi – Belgeleme
• Zaman Serisi Regresyon Modelleri – Belgeleme
• Genetik Algoritma Nasıl Çalışır – Belgeleme

Ayrıca bakınız: yapay zeka, makine öğrenimi, Finansta Makine Öğrenimi, derin öğrenme, gözetimsiz öğrenme, gözetimli öğrenme, destek vektör makinesi, küme analizi, duygu analizi, veri bilimi, dolandırıcılık analitiği, Takviyeli Öğrenme, kredi puanlama modeli