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L'apprentissage
?
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| La
première phase, réseaux de neurones et l'intelligence
artificielle |
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Depuis
une dizaine d'année, les réseaux de neurones artificiels
habituellement utilisés en physique appliquée font
leur entrée dans la finance en tant que méthode
quantitative de prévision, à côté des
méthodes statistiques classiques.
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Il
existe deux raisons principales qui nous ont conduit à
s’intéresser à cet outil. |
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L'apprentissage
est l'avant dernière phase d'élaboration d'un réseau
de neurones. Elle consiste tout d'abord à calculer les
pondération optimales des différentes liaisons,
en utilisant un échantillon (voir ci-dessous). La méthode
la plus utilisée est la backpropagation : on entre des
valeurs du les cellules d'entrée et en fonction de l'erreur
obtenue en sortie (le delta), on corrige les poids accordés
aux pondérations. C'est un cycle qui est répété
jusqu'à ce que la courbe d'erreurs du réseau ne
soit croissante (il faut bien prendre garde ne ne pas sur-entrainer
un réseau de neurones qui deviendra alors moins performant).
Il existe d'autres méthodes d'apprentissage telles que
le quickprop par exemple, mais la plus utilisée reste encore
la rétropropagation.
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Plus
vous utilisez de données pour l’apprentissage d’un
réseau de neurones plus vos résultats ont une
chance d’être meilleurs, à condition que le comportement
des données soit transposable à la tranche de
temps actuelle.
Pour la plupart des actions la tranche de temps optimale pour les
données destinées à l’apprentissage est
les 3-5 années précédentes.Pour la "vieille
économie", ou les actions de premier ordre, on peut
supposer que la dynamique de prix des actions ne change pas beaucoup
d'une année sur l’autre, aussi utilise t’on généralement
une période plus longue. |
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| Notre
sélection de livres sur l'intelligence artificielle
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| Une
sélection de livres parmis plus de 100 ouvrages |
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| TITRE
: Réseaux de neurones : Méthodologie et applications |
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Catégorie
:
Bourse Marchés , intelligence artificelle
Niveau: Débutant, initié
Auteur : Gérard Dreyfus
Disponibilité: (Expédié sous 24h)
Description
: Les réseaux de neurones constituent
aujourd'hui une technique de traitement de données
bien comprise et maîtrisée, qui
devrait faire partie de la boîte à outils
de tout ingénieur soucieux de tirer le maximum
d'informations pertinentes des données dont il dispose
: effectuer des prévisions, de la fouille
de données, élaborer des modèles,
reconnaître des formes ou des signaux, etc
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Description
complète du livre cliquez
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| TITRE
: Apprentissage artificiel : Concepts et algorithmes |
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Catégorie
:
Bourse Marchés , Intelligence artificielle
Niveau: Débutant, initié
Auteur : Antoine Cornuéjols, Laurent Miclet,
Yves Kodratoff
Disponibilité: (Expédié sous 24h)
Description
: Les programmes d'intelligence artificielle
sont aujourd'hui capables de reconnaître des
commandes vocales, d'analyser automatiquement des photos
satellites, d'assister des experts pour prendre
des décisions dans des environnements complexes
et évolutifs (analyse de marchés financiers,
diagnostics médicaux...), de fouiller d'immenses
bases de données hétérogènes,
telles les innombrables pages du Web.
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Description
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| TITRE
: La complexité organisée : Systèmes
adaptatifs et champ organisationnel |
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Catégorie
:
Bourse Intelligence artificielle
Niveau: Débutant, initié
Auteur : Alain Cardon
Disponibilité: (Expédié sous 24h)
Description
: Pour définir la complexité d'un
phénomène, il est nécessaire
de s'éloigner du simple constat de complication et
traiter une question de fond : comment la nature
a-t-elle pu engendrer la complexité et l'augmenter
systématiquement dans tout le vivant ?
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Description
complète du livre cliquez
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La bourse de A à Z :
