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Deep Learning beim Trading

Im Bereich künstliche Intelligenz gehört das Deep Learning zu den vielversprechendsten und vielfach bereits erfolgreich angewendeten Ansätzen. Das mehrschichtige oder tiefgehende Lernen setzt auf künstliche neuronale Netze und bietet herausragende Vorteile für die Informationsverarbeitung. KI Trading Solutions entwickelt für Sie die Modelle, mit denen Sie von Deep Learning im Trading profitieren.

Was ist Deep Learning?

Das Deep Learning ist eine der wichtigen Methoden im weiten Feld des Maschinenlernens. Die Anwendung erfolgt in der Regel auf sehr große Datenmengen, die Lernmethode richtet sich nach der Funktionsweise des menschlichen Gehirns. Ziel ist es, dass ein KI-Modell nach einer gewissen Lernzeit seine eigenen Schlüsse aus den Daten zieht und Prognosen abgibt und Entscheidungen trifft.

Grundsätzlich kommt das tiefe Lernen für Probleme zum Einsatz, deren Lösungen mathematisch schwer formulierbar sind. Hierbei handelt es sich häufig um Probleme, die für Menschen einfach lösbar sind wie zum Beispiel die Mustererkennung bei der Sprach- oder Gesichtserkennung.

Das Deep Learning ist auf viele weitere Problemfelder anwendbar und dazu gehört der Börsenhandel. Hier ist die Mustererkennung mitunter nicht ganz einfach. Bei der Verarbeitung von Kursdaten oder Daten aus sozialen Medien und vielen weiteren Datenquellen bewegen wir uns im Bereich Big Data. Alle diese Datenquellen gilt es für die Vorhersage der Entwicklung von Aktienkursen und die Preisentwicklung anderer Wertpapiere zu berücksichtigen.

KI Trading Solutions hilft Ihnen als ambitioniertem Trader dabei, künstliche Intelligenz für Ihren Erfolg im Wertpapiergeschäft einzusetzen. Wir schreiben mit viel Erfahrung und Know-how die Programme, die Sie auf der Handelsplattform Ihrer Wahl einsetzen. Sie profitieren von KI-Tradern und allen neuen Ansätzen im Maschinenlernen auch ohne eigene Programmierkenntnisse. Wir modellieren Ihre Wünsche und Vorstellungen und gehen dabei mit viel Fingerspitzengefühl vor.

So funktionieren die neuronalen Netze

Die künstlichen neuronalen Netze (KNN) bilden die Grundlage für das tiefgehende Lernen. Sie besitzen eine Eingabeschicht und eine Ausgabeschicht, dazwischen befinden sich viele weitere Zwischenschichten, die sogenannten hidden layers. Künstliche neuronale Netze bilden schnell umfangreiche innere Strukturen heraus.

Während des Lernvorgangs oder des Trainings bildet das Netzwerk neue Verknüpfungen. Einige Verbindungen erfahren eine Verstärkung, andere schwächen sich ab. Die Verknüpfung geht von den Eingangsneuronen aus und führt über die Neuronen der Zwischenschichten bis hin zu den Ausgangsneuronen. Je mehr Neuronen und Schichten vorhanden sind, desto komplexere Sachverhalten kann das Programm abbilden.

Deep Learning - Neuronales Netzwerk

Geeignete Rahmenbedingungen festlegen

Um ein geeignetes Datenmodell für die jeweilige Fragestellung zu finden, ist es notwendig,

  • das Prognoseproblem genau zu formulieren, zum Beispiel als Klassifizierungs- oder Regressionsproblem.
  • die Daten in einer Art und Weise zu skalieren, die das Training des Modells erleichtert.
  • sich für eine geeignete Netzwerkarchitektur zu entscheiden.
  • Hyperparameter des Netzwerks und Optimierungsalgorithmus miteinander abzustimmen
  • eine auf das Problem zutreffende Kostenfunktion zu erstellen.
  • sich auf einen immer wieder verändernden Markt einzustellen.

Das mehrschichtige oder auch Deep Learning setzt auf künstliche neuronale Netze und gehört im Bereich KI zu den vielversprechendsten Ansätzen.

Beim Deep Learning trifft die KI  ihre eigenen Entscheidungen

Das Deep Learning ist ein komplexes Konzept mit verblüffenden Einsatzmöglichkeiten. Die Programme analysieren vorhandene Datenbestände, erkennen Muster und nehmen Klassifikationen vor. Die gewonnenen Erkenntnisse korrelieren sie mit weiteren Daten, es erfolgen Verknüpfungen in neuen Kontexten. Es sind diese Verknüpfungen im neuronalen Netz, die dem Programm die Fähigkeit zur Entscheidungsfindung verleihen.

Das Ergebnis ist ein echtes Verständnis für die Zusammenhänge, die sich in den Daten ergeben. KI-Trading-Handelssyteme lernen die Märkte verstehen und begreifen, warum Kurse fallen oder steigen. Im Idealfall nehmen Sie den Handel vollständig autonom vor. Sie erhalten damit als Trader ein mächtiges Werkzeug für die Optimierung Ihrer Renditen.

Die KI hinterfragt die Handelsstrategie beständig

Das Deep Learning ist ein kontinuierlicher Prozess. Das Programm hinterfragt laufend, ob es optimale Entscheidungen trifft und passt die Verknüpfungen in seinem Netzwerk an. Sollten sich getroffene Entscheidungen bestätigen, erfolgt eine höhere Gewichtung der Informationsverknüpfung. Sollte das Gegenteil der Fall sein, sinkt die Gewichtung.

Auf diese Weise gelangt der KI-Entscheider im Zeitablauf zu besseren Handelsstrategien. Er lernt ebenso wie ein menschlicher Trader aus seinen Fehlern und Erfolgen am Markt.

Abgrenzung zum rein maschinellen Lernen

Im Vergleich zum reinen Maschinenlernen greift der Mensch beim Deep Learning nicht mehr in den Entscheidungsprozess ein. Er stellt nur noch die Daten zur Verfügung und dokumentiert den Prozess. Hierbei handelt es sich um in hohem Maße autonome Systeme.

Handeln Sie profitabel. Wir zeigen Ihnen, wie die Entwicklung solcher Programme gelingt und wie Sie den größten Nutzen daraus ziehen.

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