Diskussion zum Artikel "Datenwissenschaft und ML(Teil 30): Das Power-Paar für die Vorhersage des Aktienmarktes, Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs)"
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Neuer Artikel Datenwissenschaft und ML(Teil 30): Das Power-Paar für die Vorhersage des Aktienmarktes, Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs) :
In diesem Artikel untersuchen wir die dynamische Integration von Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs) in der Börsenprognose. Nutzen wir die Fähigkeit von CNNs, Muster zu extrahieren, und die Fähigkeit der RNNs, sequentielle Daten zu verarbeiten. Wir wollen sehen, wie diese leistungsstarke Kombination die Genauigkeit und Effizienz von Handelsalgorithmen verbessern kann.
Rekurrente neuronale Netze (RNN) sind künstliche neuronale Netze, die darauf ausgelegt sind, Muster in Datenfolgen zu erkennen, z. B. in Zeitreihen, Sprachen oder in Videos.
Im Gegensatz zu herkömmlichen neuronalen Netzen, bei denen davon ausgegangen wird, dass die Eingaben unabhängig voneinander sind, können RNNs Muster aus einer Folge von Daten (Informationen) erkennen und verstehen.
RNNs sind explizit für sequentielle Daten konzipiert. Ihre Architektur ermöglicht es ihnen, einen Speicher für frühere Eingaben zu behalten, wodurch sie sich sehr gut für Zeitreihenprognosen eignen, da sie in der Lage sind, zeitliche Abhängigkeiten innerhalb der Daten zu verstehen, was für genaue Vorhersagen auf dem Aktienmarkt entscheidend ist.
Autor: Omega J Msigwa