Sposoby wykorzystywania regresji w predykcji realizowanej przez AI

Uczenie się maszyn to dziedzina informatyki, która wyewoluowała z badań nad rozpoznawaniem wzorców i sztucznej inteligencji. Obecnie uczenie się maszynowe koncentruje się na tworzeniu algorytmów komputerowych, które uczą się na podstawie danych i mogą dokonywać dokładnych prognoz wyników w oparciu o wzorce wydedukowane w danych.

W przeciwieństwie do tradycyjnego modelowania statystycznego, modele prognostyczne uczenia się maszynowego są generowane przez algorytm komputerowy, w przeciwieństwie do wyznaczników dokonywanych przez statystyków na podstawie ich interpretacji wyników regresji liniowej i powiązanych technik.

Większość technik, które oferują nam rozwiązania z obszaru sztucznej inteligencji można wykorzystać właściwie w każdej sferze gospodarki.

Zastosowania sztucznej inteligencji  w analizie predykcyjnej z wykorzystaniem regresji

Regresja liniowa to jeden ze sposobów nadzorowanego uczenia maszynowego. Pokazuje nam jaki wpływ mają na siebie dwie zmienne.  Pobieramy  dane  wejściowe z etykietami, przekazujemy je do modelu predykcyjnego  i generujemy wartość numeryczną z ciągłego zakresu liczb.

Ustalanie cen w sposób ciągły 

Technologia cyfrowa może być wykorzystywana do gromadzenia i analizowania danych, które mają wpływ na ceny oraz do formułowania optymalnych cen w zależności od okoliczności.

Optymalne ceny są obliczane za pomocą skomplikowanych algorytmów, które uwzględniają takie czynniki, jak zachowania konsumentów, sezonowość i aktywność konkurujących detalistów.

Wykorzystanie dynamicznej wyceny jest jednym z głównych przykładów jej zastosowania w handlu detalicznym. W celu oferowania konkurencyjnych cen przez cały czas, firma handlowa może ciagle skanować ceny konkurentów i poziomy cen ustalane przez detalistów zewnętrznych i dynamicznie ustalać własne ceny na podstawie danych.

Wykorzystanie AI w procesie modelowaniu ryzyka kredytowego

W tradycyjnym modelowaniu ryzyka, segmentacja klientów opiera się na "twardych" podziałach i szerokich kategoriach, takich jak nowy klient oraz  istniejący klient. Nie uwzględnia to zachowania niektórych pojedynczych podmiotów ani bardziej optymalnych sposobów segmentacji modeli scoringowych.

Sztuczną inteligencję i algorytmy uczenia maszynowego wykorzystano do tego, aby opracować lepszy sposób segmentacji kart wyników scoringowych. Pozwala on na zastosowanie sztucznej inteligencji w celu poprawy przewidywania ryzyka bez tworzenia modeli "czarnej skrzynki", które nie dają menedżerom ds. ryzyka, klientom i organom regulacyjnym wymaganego wglądu w to, dlaczego poszczególne osoby zdobywają punkty w ten sposób.

Obecnie zaczyna się stosować takie techniki, jak profile współpracy, aby ujawnić segmentację jednostek w oparciu o zachowania klientów. Ta technika pozwala grupować klientów w mikrosegmenty w oparciu o to podobieństwo, zamiast typowego podejścia do segmentacji, które opiera się na twardych atrybutach biznesowych. Na przykład, profile współpracy pozwalają uzyskać rozkład archetypów zachowań - mogą one obejmować archetypy, które wskazują na to, że osoby ubiegające się o kredyt budują historie kredytowe w porównaniu z tymi, które mają wyższe ryzyko i kryją w sobie niewłaściwe wykorzystanie kredytów w innych obszarach swojej historii. się o kredyt budują historie kredytowe w porównaniu z tymi, które mają wyższe ryzyko i kryją w sobie niewłaściwe wykorzystanie kredytów w innych obszarach swojej historii.

Ocena ryzyka w decyzjach inwestycyjnych

Systemy ML i AI mogą być niezwykle pomocnymi narzędziami dla ludzi poruszających się w procesie podejmowania decyzji związanych z inwestycjami i oceną ryzyka.

Wpływ ludzkich emocji na decyzje handlowe jest często największą przeszkodą w osiąganiu lepszych wyników. Algorytmy i komputery podejmują decyzje i realizują transakcje szybciej niż jakikolwiek człowiek może, i robią to bez wpływu emocji.

Istnieje wiele różnych rodzajów handlu algorytmicznego. Oto tylko kilka przykładów:

• Algorytmy realizacji transakcji, które rozbijają transakcje na mniejsze zlecenia, aby zminimalizować wpływ na kurs akcji. Przykładem tego jest strategia Volume Weighted Average Price (VWAP).   Średnia cena ważona wolumenem (VWAP) jest benchmarkiem transakcyjnym stosowanym przez inwestorów, który daje średnią cenę papieru wartościowego, po której prowadzony jest obrót w ciągu dnia, zarówno w oparciu o wolumen jak i cenę. Jest to ważne, ponieważ daje inwestorom wgląd zarówno w trend, jak i wartość papieru wartościowego.

• Algorytmy realizacji strategii, które dokonują transakcji w oparciu o sygnały pochodzące z danych rynkowych w czasie rzeczywistym. Przykładem tego są strategie oparte na trendach, które obejmują średnie kroczące, przełamania kanałów, zmiany poziomu cen i inne wskaźniki techniczne.

• Algorytmy  które są ukierunkowane na wykrywanie i wykorzystywanie ruchów cen spowodowanych przez duże transakcje i/lub inne strategie algorytmiczne.

• Algorytmy  wykorzystujące możliwości arbitrażu. Przykładem może być sytuacja, w której akcje mogą być przedmiotem transakcji na dwóch oddzielnych rynkach po dwóch różnych cenach, a różnica w cenie może zostać uchwycona poprzez sprzedaż akcji o wyższej cenie i zakup akcji o niższej cenie.

Machine Learning oferuje wiele istotnych korzyści w porównaniu z tradycyjnymi programami algorytmicznymi. Proces ten może przyspieszyć poszukiwanie efektywnych strategii handlu algorytmicznego poprzez automatyzację tego, co często jest żmudnym, ręcznym procesem. Zwiększa on również liczbę rynków, które dana osoba może monitorować i reagować na nie. Co najważniejsze, oferują one możliwość przejścia od wyszukiwania skojarzeń opartych na danych historycznych do identyfikacji i dostosowywania się do trendów w miarę ich rozwoju.

Jeśli potrafisz zautomatyzować proces, który inni wykonują ręcznie, masz przewagę konkurencyjną. Jeśli potrafisz zwiększyć liczbę rynków, na których się znajdujesz, masz więcej możliwości. A w świecie handlu o sumie zerowej, jeśli potrafisz dostosować się do zmian w czasie rzeczywistym, podczas gdy inni stoją w miejscu, taka przewaga przełoży się na zyski.

Istnieje wiele strategii, które wykorzystują Machine Learning do optymalizacji algorytmów, w tym regresje liniowe, sieci neuronowe, głębokie uczenie się, wspieranie maszyn wektorowych i naiwny klasyfikator Bayesowowski.

Chcesz nawiązać współpracę z Python Software House, który tworzy  dedykowane aplikacje webowe, dedykowane aplikacje mobilne i strony internetowe na zamówienie?

Poszukujesz Software House, który ma w swojej ofercie  tworzenie dedykowanych aplikacji internetowych z wykorzystaniem Python, Django i Flask? 

Jesteśmy  Python Software House, który istnieje na rynku 20 lat i ma w swoim portfolio wykonane dedykowane aplikacje webowe i desktopowe i oprogramowanie na zamówienie, jak również zaawansowane systemy informatyczne. Tworzymy narzędzia cyfrowe i  rozwiązania, które nie tylko pozwalają wizualizować dane, ale także integrujemy je z regularnymi procesami biznesowymi, tworzymy oparte na danych pełnoprawne dedykowane aplikacje mobilne i webowe, które sprawiają, że dane stają się bardziej dostępne dla całej organizacji.

Może chcesz wykorzystać rozwiązania oparte na algorytmach sztucznej inteligencji, machine learning lub deep learning?

Technologie informacyjne z usługi dla biznesu zamieniły się w  jego podstawę. Budujemy cyfrowe kompetencje w obszarze zainteresowań Klienta i pomagamy znaleźć nowe modele dla biznesu.
To nasza misja.

Porozmawiaj z nami o swoim projekcie, a my weźmiemy pod uwagę specyfikę Twojej działalności, przewidziany czas i budżet i wybierzemy najlepszą z dostępnych opcji jego realizacji.