Hogyan változtatják meg a gépi tanulási technológiák az eszközárazást és a pénzügyi modellezést?

A gépi tanulás (ML) és az adatok vizualizálása egyre fontosabb szerepet kapnak az egyre komplexebb pénzügyi elemzésekben, amelyek számos új megközelítést kínálnak a hagyományos gazdasági modellekhez képest. Az ML rendszerek képesek kezelni és elemezni a nagyméretű, magas dimenziójú és összetett adatokat, amelyek a hagyományos ökonometriai módszerek számára gyakran kihívást jelenthetnek. Az ML előnyei különösen nyilvánvalóvá válnak az olyan feladatok során, mint a célkitűzések meghatározása, kiugró adatok azonosítása, jellemzők kivonása, regresszió és osztályozás. Mindezek mellett a gépi tanulás lehetőséget ad arra, hogy figyelembe vegyük az adatstruktúrák komplex kölcsönhatásait, amelyek gyakran elkerülik a hagyományos gazdasági modellek figyelmét.

A pénzügyi modellezés területén is egyre inkább a gépi tanulás nyújtja az alapot az empirikus, adatalapú megközelítésekhez. Az eszközárazási kutatásokban például az egyes vállalatok jellemzőit és a különböző "tényezőket" használják az eszközök várható hozamainak leírására és a piaci kockázati prémium dinamikájának modellezésére. Az ML különösen hasznos, amikor a cél a magas dimenziós adatállományokból történő hatékony kinyerés és az anomáliák közvetlen előrejelzése, mint a jövőbeni túlzott hozamok.

A fintech iparág, amely szoros kapcsolatban áll a gépi tanulás fejlődésével, rengeteg új digitális innovációt hozott létre a pénzügyi szektorban. A fintech központi elemei közé tartozik a kriptovaluták és a blokklánc technológia, az új digitális tanácsadó rendszerek, a peer-to-peer hitelezés, az equity crowdfunding és a mobilfizetési rendszerek. Azonban nemcsak az új technológiák, hanem az emberi viselkedés előrejelzése is kritikus szerepet kapott a termékek tervezésében és a kockázatkezelésben, különösen a fogyasztókkal kapcsolatos üzleti modellek esetén.

A gépi tanulás ezen a területen képes felismerni a felhasználók viselkedésében rejlő rejtett mintákat és segít meghatározni a legjobb kockázatkezelési módszereket, miközben lehetővé teszi, hogy a pénzügyi szolgáltatások a lehető legjobban alkalmazkodjanak a piaci igényekhez. A robota-tanácsadók, amelyek minimalizálják az emberi beavatkozást, egyre inkább elterjedtek a pénzügyi tanácsadásban. A robota-tanácsadók lehetővé teszik a portfóliók automatizált kezelését, miközben az algoritmusok folyamatosan finomítják a befektetési döntéseket a legújabb adatok alapján.

A pénzügyi csalások, mint a hamis tranzakciók és a piaci manipulációk észlelése szintén egy másik terület, ahol a gépi tanulás jól alkalmazható. A csalások felismerésére használt módszerek, mint a logisztikus regresszió és a szupport vector gépek (SVM), jól beváltak az iparágban. Az elektronikus kereskedelem és a digitális pénzügyi rendszerek elterjedése új típusú csalásokat eredményezett, például a hamis tranzakciókat vagy a piac manipulálását. Az ML rendszerek képesek azonosítani az ilyen típusú anomáliákat és hatékonyan reagálni rájuk.

A kriptovaluták és a blokklánc-technológia, mint a Bitcoin, szintén a pénzügyi világ új területei. A blokklánc biztosítja a tranzakciók biztonságos és decentralizált nyilvántartását, ami elengedhetetlen a kriptovaluták működéséhez. A blokklánc átláthatósága új módszereket kínál a pénzügyi elemzésben, mivel lehetővé teszi az adatokat egy nyilvános és változtathatatlan láncban történő rögzítését. A blokklánc egy új típusú pénzügyi gazdaságtant alakít, amely a hagyományos idősoros modellek helyett a hálózati struktúrák és a topológiai elemzés irányába mozdul el.

A gépi tanulás és a fintech folyamatos fejlődése új lehetőségeket kínál a pénzügyi szektor számára. A tradicionális pénzügyi modellek és eszközárazási módszerek mellett a modern algoritmusok képesek gyorsan alkalmazkodni az egyre bonyolultabb piaci környezethez és segíthetnek az új típusú pénzügyi anomáliák felismerésében. A pénzügyi szolgáltatások jövője tehát egyre inkább az adatalapú megközelítések és a gépi tanulás alkalmazására épül.

Milyen szerepet játszanak az AIRL és az f-divergenciák az utánzó tanulásban?

Az AIRL (Adversarial Inverse Reinforcement Learning) egy olyan módszer, amely a GAIL (Generative Adversarial Imitation Learning) speciális eseteként értelmezhető, ahol a diszkriminátor függvényt egy paraméterezett fθ(s, a) alakjában modellezzük. Ez a függvény az optimális állapot-akció előnyfüggvényt (advantage function) közelíti meg, így az AIRL a jutalomfüggvény visszafejtése mellett az előnyfüggvényt is képes megtanulni. A módszer iteratív optimalizáció során egyszerre fejleszti a diszkriminátort és a tanuló politikát, melynek globális minimuma a diszkriminátor 1/2 értékénél érhető el, ahol a politika fθ alapján exponentiálisan definiált.

A tanulási folyamatban fontos szerepet játszanak az f-divergenciák, melyek általánosítják a KL-divergenciát és a Jensen-Shannon divergenciát. Különösen két fajtájuk, a "forward" (előre) és a "backward" (visszafelé) KL-divergencia, különböző tulajdonságokkal bírnak az utánzás kontextusában. A forward KL divergencia, amely a szakértői eloszlásból a tanuló eloszlás felé méri a különbséget, arra ösztönzi a modellt, hogy mindenhol lefedje a szakértői viselkedést, így "módusz-kiterjesztő" viselkedést produkál. Ezzel szemben a backward KL divergencia a tanuló eloszlásból a szakértői eloszlás felé mér, és "módusz-követő" viselkedést támogat, vagyis a legvalószínűbb szakértői cselekvések kiválasztására fókuszál, miközben a kevésbé valószínű cselekvéseket figyelmen kívül hagyhatja.

Ez a különbség jól érzékeltethető egy bimodális szakértői politika esetén: míg a forward KL-divergencia megpróbálja lefedni mindkét móduszt, egy egymódusú tanuló politika a két csúcs között helyezkedik el, addig a backward KL-divergencia csak a nagyobb csúcsot veszi célba, ami gyakran az optimális cselekvésekhez kötött. Ez a tulajdonság különösen fontos az utánzó tanulásban, mivel a szakértő viselkedésének nem minden aspektusa optimális, így a backward KL-divergencia segíthet a hatékonyabb tanulásban.

Az f-MAX módszer ezen divergens fenti tulajdonságokat tovább általánosítja más f-divergenciák használatával, lehetőséget adva arra, hogy a tanuló politika és a szakértői viselkedés közötti távolság mérését a feladathoz leginkább megfelelő divergencia segítségével végezzük el. Az iteratív optimalizáció során az f-MAX egy Tω nevű függvényt optimalizál, amely a két eloszlás közötti f-divergencia minimalizálását teszi lehetővé, miközben a politika célfüggvényét ennek megfelelően alakítja.

Fontos megérteni, hogy az utánzó tanulás módszerei alapvetően a statisztikai divergenciák minimalizálásán alapulnak, és az, hogy melyik divergencia alkalmazása a legelőnyösebb, a feladat jellegétől és a szakértő viselkedésének összetettségétől függ. A backward KL-divergencia alkalmazása gyakran jobb általánosítást és fókuszáltabb tanulást tesz lehetővé, míg a forward KL-divergencia szélesebb lefedettséget biztosít, de kevésbé hatékony lehet a zajos vagy többértelmű viselkedések esetén.

A módszerek mögött álló matematikai keretek mély megértése, különösen a divergenciák viselkedése és hatása a tanult politikára, elengedhetetlen a sikeres alkalmazáshoz. A tanuló számára alapvető, hogy ne csak a formális optimalizációs lépéseket ismerje, hanem azokat az elvi különbségeket is, amelyek a különböző divergencia-függvények kiválasztásában, alkalmazásában és a tanult politika viselkedésében megnyilvánulnak. Ez a tudás segíti abban, hogy megfelelő döntéseket hozzon a modell kialakítása és a tanulási stratégia kiválasztása során, így a lehető legjobb eredményt érje el a tanítás nélküli tanulás bonyolult terepén.

Hogyan működnek a GRU és LSTM modellek a hosszú távú memória kezelésében?

A Gated Recurrent Units (GRU) és a Long Short-Term Memory (LSTM) modellek az ismétlődő neurális hálózatok (RNN) továbbfejlesztett változatai, amelyek képesek kezelni és megőrizni a hosszú távú memóriaelemeket az adatsorokban. Ezek a modellek kulcsszerepet játszanak abban, hogy a gépi tanulás során a hálózatok képesek legyenek hosszabb távú időbeli mintázatok tanulására, amelyek a hagyományos RNN-ek számára nehezen kezelhetők.

A GRU különlegessége abban rejlik, hogy a memória kezelését dinamikusan, egy simított rejtett állapot segítségével valósítja meg. A simításhoz használt paraméterek folyamatosan változhatnak, lehetővé téve a modell számára, hogy alkalmazkodjon az adatfolyam jellemzőihez. Az egyik fontos jellemzője, hogy a simított rejtett állapotot nem kell egy meghatározott módon frissíteni minden egyes időpontban; a memória érzékenysége a bemeneti impulzusokhoz rugalmasan szabályozható. Ugyanakkor a GRU nem tartalmaz egy "kemény visszaállító gombot", mint más modellek, tehát nem lehet egyszerűen elfelejteni az előző állapotot, amíg a memória szűrőt (Uh) nem állítjuk nullára. Azonban, ha a reset változót (r̂t) használjuk, akkor az teljesen figyelmen kívül hagyhatja a memória korábbi állapotát, és így egy egyszerű feedforward hálózattá válhat.

A GRU és a simított RNN közötti különbség a következő: míg a simított RNN modellek az előző simított állapotot használják a frissítéshez, addig a GRU rendelkezik egy reset változóval, amely az aktuális állapotot közvetlenül befolyásolja, figyelmen kívül hagyva az előző memóriaelemet. Ezzel szemben az LSTM modellek egy különálló cella-memóriát használnak, amely a rejtett állapottól függetlenül tárolja az időbeli információkat. Az LSTM struktúrája összetettebb, mivel három különböző kapuval (forget, input és output gate) kezeli a memória frissítését.

A cella-memória kezelését az LSTM a következőképpen végzi: az állapotot egy elfelejtési kapu (α̂t), egy bemeneti kapu (ẑt) és egy cella kapu (ĉt) szabályozza. Amikor az elfelejtési kapu értéke nulla, a memória kizárólag a cella kapu frissítése alapján frissül, így a hosszú távú memória a késleltetett időpontokban is megmarad. Ezáltal az LSTM képes a hosszú távú és rövid távú memóriát is külön kezelni, és dinamikusan frissíteni azt.

Bár a GRU és az LSTM hasonló célokat szolgálnak, mégis különböznek abban, hogy miként kezelik a memória frissítését és elfelejtését. A GRU egy egyszerűsített változatot kínál, amely egyetlen memóriaegységet használ, míg az LSTM két különböző memóriaegységet alkalmaz: a cella-memóriát és a rejtett állapotot. Az LSTM modellek bonyolultabbak, mivel több paramétert kell figyelembe venniük a memória kezelésében, ugyanakkor képesek jobban kezelni a komplex időbeli dinamikákat.

Fontos azonban megérteni, hogy bár az LSTM képes külön kezelni a hosszú és rövid távú memóriát, a két típusú memória nem teljesen független egymástól. A cella-memória és a rejtett állapot közötti kapcsolat szoros, és a reset kapu képes teljesen felülírni a memória működését. Ez a rugalmasság lehetővé teszi, hogy az LSTM különböző típusú időbeli dinamikákat tanuljon, a hosszú távú trendektől kezdve egészen a rövid távú ingadozásokig.

Az LSTM és a GRU modellek előnye, hogy képesek hosszú távú memória kezelésére, ami alapvető a pénzügyi előrejelzésekhez, a szövegelemzéshez vagy bármilyen olyan problémához, ahol az időbeli összefüggések kulcsszerepet játszanak. Azonban fontos döntést hozni a modellek közötti választásban. A GRU egyszerűbb és kevesebb számítási igényű, de kevesebb rugalmasságot biztosít, míg az LSTM komplexebb, de több lehetőséget kínál a memória finomhangolására.

Hogyan működnek az on-policy és off-policy módszerek a megerősítéses tanulásban?

A megerősítéses tanulás (RL) során különböző algoritmusok léteznek, amelyek az ügynökök döntéshozatali folyamatait próbálják optimalizálni. Különösen két alapvető megközelítés létezik: az on-policy és off-policy tanulás. Ezek a módszerek különböznek egymástól abban, hogy hogyan használják fel az adatokat és a politikát a tanulás során. Mindkét megközelítés hasznos lehet különböző helyzetekben, és megértésük kulcsfontosságú a megerősítéses tanulás hatékony alkalmazásához.

A TD-hiba ebben az esetben az alábbiak szerint néz ki:

Ebben a formában a SARSA algoritmus minden egyes lépésben az aktuális állapot-tevékenység pár értékét frissíti, és a következő akciót a következő állapotban végrehajtott optimális politikát követve választja ki.

Ezzel szemben az off-policy tanulás során az ügynök nem feltétlenül az aktuális politikáját követi, amikor adatokat gyűjt. Itt a tanulás során a legjobb politikát keressük, függetlenül attól, hogy milyen politikával gyűjtöttük az adatokat. A Q-learning egy jól ismert off-policy módszer, amely lehetővé teszi, hogy az ügynök egy másik, akár alacsonyabb szintű politikával gyűjtött adatokat használjon a tanulásra, de ugyanúgy próbálja megtalálni az optimális politikát.

A Q-learning frissítési szabálya így néz ki:

Ebben az esetben a frissítés során a következő akciót úgy választjuk, hogy az maximális értéket adjon a következő állapotban, és ezt a maximális értéket használjuk a tanulási folyamatban. A Q-learning tehát nem függ közvetlenül az alkalmazott politikától a tanulási adatgyűjtés során, hanem csak az adatokból származó értékek alapján hajt végre frissítéseket. Ennek a tulajdonságnak köszönhetően a Q-learning rendkívül vonzó, mert képes off-policy adatokat felhasználva tanulni, így az ügynök a különböző politikákból származó adatokat is képes feldolgozni.

Ezen módszerek összehasonlítása során kulcsfontosságú a következő megjegyzés: míg a SARSA algoritmus on-policy jellegű, és a tanulás folyamán az ügynök követi a saját politikáját, addig a Q-learning off-policy algoritmus, és képes az optimális politikát tanulni még akkor is, ha a begyűjtött adatok nem optimális politikával készültek.

A Q-learning előnye abban rejlik, hogy képes más ügynökök által generált adatokból tanulni, ami különösen fontos lehet olyan helyzetekben, amikor a jelenlegi ügynök nem rendelkezik elég információval vagy tapasztalattal a környezetről. A batch típusú megerősítéses tanulás során az ügynök az előzőleg összegyűjtött adatokat használja fel, így nincs szükség arra, hogy folyamatosan új adatokat generáljon, ami idő- és erőforrás-megtakarítást eredményezhet.

A Q-learning alkalmazása különböző környezetekben, mint például pénzügyi modellek vagy játékok, az ügynök számára lehetőséget biztosít arra, hogy az optimális cselekvési politikát megtalálja anélkül, hogy minden egyes döntést a saját politikája alapján kellene hoznia. Ez a módszer jól illeszkedik a valós világban előforduló, szuboptimális politikák által generált adatokkal történő tanuláshoz, ami a gyakorlatban gyakran előfordul.

Fontos figyelembe venni, hogy míg a Q-learning képes az optimális politikát tanulni off-policy adatokból, nem mindig garantált, hogy a tanulási folyamat gyors lesz, mivel a max operátor jelenléte miatt az ügynöknek össze kell hasonlítania különböző politikákat a tanulás során. Ez azt jelenti, hogy a tanulás hatékonysága és gyorsasága az adatok minőségétől, illetve a tanulási paraméterek, például a tanulási sebesség és az ε értékek kezelésétől is függ.