Come si costruisce un modello di regressione deep learning per prevedere i prezzi di chiusura delle azioni Google?

L’addestramento di un modello di regressione mediante deep learning per prevedere i prezzi di chiusura delle azioni Google richiede una precisa preparazione dei dati e una struttura ben definita della rete neurale. Si utilizzano due dataset correlati, uno per l’addestramento e l’altro per la validazione: rispettivamente Google_Stock_Price_Train.csv e Google_Stock_Price_Test.csv. La corretta manipolazione del dataset di addestramento è cruciale, soprattutto per quanto riguarda il formato della colonna “Close”. Questa colonna deve essere convertita in formato numerico privo di separatori delle migliaia, poiché MATLAB interpreta i numeri con separatori come stringhe, provocando errori NaN durante l’addestramento. Questo passaggio, apparentemente tecnico, è fondamentale per evitare problemi di compatibilità tra i dati e l’ambiente di calcolo.

Il modello si costruisce attraverso una rete a quattro livelli: si parte da un input layer che riceve una sola feature, ovvero il prezzo di chiusura, seguito da un livello LSTM con 100 nodi, caratterizzato dall’output mode “last” per catturare l’ultima informazione sequenziale rilevante. A questo segue un fully connected layer che integra quattro predittori – Open, High, Low e Volume – rendendo così il modello in grado di cogliere diverse dinamiche del mercato azionario. Infine, il modello termina con un layer di regressione, poiché l’obiettivo è la predizione continua del prezzo di chiusura futuro, non una classificazione.

L’addestramento viene configurato con un numero massimo di epoche (MaxEpochs) limitato a 20, bilanciando così la precisione del modello e la durata dell’allenamento. La scelta di questo parametro dipende anche dalla complessità del dataset e dall’efficienza desiderata. È importante sottolineare che il processo di deep learning, anche se efficace, deve essere calibrato con attenzione, a partire dalla qualità dei dati e dalla struttura della rete, fino all’ottimizzazione dei parametri di training.

Un aspetto centrale è la distinzione tra apprendimento supervisionato e non supervisionato: in questo caso si tratta chiaramente di un modello supervisionato, dato che i dati di addestramento includono le etichette (i prezzi di chiusura passati). Tuttavia, la stessa architettura e molti principi di deep learning si applicano anche a contesti non supervisionati, come il clustering, dove i dati non sono etichettati ma si cerca di individuare pattern intrinseci.

Al di là dell’implementazione pratica, è fondamentale comprendere che il successo di un modello di deep learning per la previsione di dati finanziari dipende da molteplici fattori, inclusa la natura altamente volatile e rumorosa dei mercati azionari. La modellazione predittiva deve quindi essere supportata da una solida conoscenza del dominio finanziario, integrata a tecniche di pulizia, normalizzazione e arricchimento dei dati.

Infine, è importante non sottovalutare il ruolo della validazione e del testing. La presenza di un dataset separato per la validazione consente di monitorare l’efficacia del modello e prevenire fenomeni di overfitting, garantendo una maggiore generalizzazione su dati nuovi. L’uso di tecniche di validazione incrociata, tuning iperparametrico e metodi di regolarizzazione può inoltre migliorare la stabilità e la precisione del modello finale.

Quali sono le differenze essenziali tra i sistemi di inferenza fuzzy di tipo-1 e tipo-2 e come si applicano nel controllo dei motori DC?

Nel contesto della simulazione e progettazione di sistemi di controllo basati su logica fuzzy, si osserva come i parametri dei sistemi di inferenza fuzzy (FIS) di tipo-1 e tipo-2 presentino, per la maggior parte, caratteristiche identiche, fatta eccezione per il guadagno dell’ingresso di esempio, che varia da 8.80 nel tipo-1 a 10.80 nel tipo-2 per il processo simulativo considerato. Questo particolare dettaglio, apparentemente marginale, sottolinea l’adattabilità dei sistemi di tipo-2 nel gestire condizioni variabili con maggiore flessibilità.

Il modello dinamico di trasferimento utilizzato per il motore DC è rappresentato tramite una funzione di trasferimento di tipo Laplace, identificata attraverso l’uso di MATLAB Identification Toolbox. Anche il ritardo di trasporto, stimato in 5 ms, è stato ricavato con lo stesso strumento, confermando l’importanza di una modellazione accurata per la validità della simulazione. Tutti gli altri parametri dei blocchi di controllo sono mantenuti ai valori di default per garantire una base di confronto coerente.

La simulazione delle due versioni di FIS prevede l’uso di due monitor di uscita, Scope e Scope1, che consentono di visualizzare in tempo reale la performance del sistema di controllo. L’ingresso scelto per il sistema è un generatore di impulsi, poiché fornisce segnali con fronti di salita e discesa netti, utili per testare la risposta dinamica. I risultati ottenuti mostrano che le risposte di entrambi i sistemi sono quasi sovrapponibili, evidenziando tempi di salita e discesa molto brevi, valori di sovraelongazione minimi e quasi nessuna valle significativa. Tali prestazioni, difficilmente raggiungibili con i tradizionali controllori PID, confermano l’efficacia dei sistemi di inferenza fuzzy, specialmente nella gestione di dinamiche non lineari o incerte.

È importante considerare che i sistemi fuzzy non si limitano a modelli rigidi: la presenza del tipo-2, con le sue funzioni di appartenenza superiori e inferiori e l’algoritmo di Karnik-Mendel per il tipo-reducer, permette una gestione più robusta delle incertezze e rumori tipici dei processi reali. Questi aspetti sono fondamentali quando si applicano i sistemi in contesti industriali dove le condizioni operative possono variare sensibilmente.

L’implementazione pratica di questi sistemi è facilitata dall’uso di ambienti di sviluppo come MATLAB e Simulink, che offrono strumenti dedicati come il Fuzzy Logic Toolbox, il quale supporta entrambe le modalità di progettazione: App di progettazione visuale e modalità programmatica tramite funzioni. L’integrazione di queste piattaforme permette non solo la simulazione ma anche la sintesi e la validazione dei controllori fuzzy, accelerando il ciclo di sviluppo.

Un elemento chiave della progettazione dei sistemi fuzzy è la defuzzificazione, cioè la conversione dei risultati fuzzy in valori netti utilizzabili per il controllo. Metodi come il centro di gravità, la media del massimo e l’altezza sono metodi comuni e la loro selezione influisce direttamente sulla precisione e reattività del sistema. Nel caso del tipo-2, la presenza della riduzione del tipo aggiunge un ulteriore passaggio che consente di ridurre l’intervallo fuzzy a valori singoli, garantendo uscite precise nonostante le incertezze.

Infine, benché le simulazioni mostrino risultati quasi identici tra tipo-1 e tipo-2 per il caso specifico del controllo del motore DC, è cruciale riconoscere che tali equivalenze non sono universali. La forza del tipo-2 emerge soprattutto in condizioni di maggiore rumore, incertezza e variazioni dinamiche non modellabili perfettamente con sistemi tradizionali. Questo rende i sistemi di inferenza fuzzy un’opzione potente e adattabile per il controllo avanzato.

La comprensione di questi concetti permette di apprezzare la complessità e la flessibilità intrinseche nei sistemi fuzzy, ponendo le basi per l’applicazione efficace nei sistemi di controllo moderni. È inoltre fondamentale considerare come la scelta di parametri e metodi di defuzzificazione debba essere attentamente adattata al problema specifico, poiché ogni sistema richiede una calibrazione e un tuning che riflettano le sue peculiarità operative.