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Machine Learning beim Trading

Machine Learning ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, die gerade dabei ist, das automatische Handeln zu revolutionieren. Die Systeme verlassen sich nicht länger auf die sture Umsetzung von Algorithmen und deren Anweisungen. Das Maschinenlernen eröffnet die Möglichkeit, ein lernfähiges Handelssystem umzusetzen, das seine eigenen Entscheidungen trifft und optimale Werte für seine Parameter selbst ermittelt. KI Trading Solutions entwickelt diese Modelle für Sie als Trader basierend auf den von Ihnen persönlich bevorzugten Handelsstrategien.

Was ist Machine Learning?

Das maschinelle Lernen ermöglicht es künstlichen Systemen, Gesetzmäßigkeiten und Muster in Daten zu erkennen und aus Erfahrungen Wissen zu generieren. Statt Beispiele auswendig zu lernen und Regeln stur anzuwenden, kommen Lernfähigkeit und der Lerntransfer hinzu. Was das System einmal verstanden hat, überträgt es auf unbekannte Datensätze. Dieser Ansatz der künstlichen Intelligenz hat viele Anwendungsbereiche, das Trading ist einer der wichtigsten davon.

Dieses Teilgebiet der künstlichen Intelligenz ist für das Trading so wertvoll, weil es den Handelssystemen ermöglicht, basierend auf Kursdaten und empirischen Daten eigenständige Lösungen für wichtige Fragestellungen zu finden. Wie reagiere ich auf Kursveränderungen, die Entwicklung des Gesamtmarkts oder andere Signale? Das Marktgeschehen zeichnet sich durch eine hohe Dynamik aus, traditionelle Algorithmen mit vorgegebenen Daten und Beziehungen kommen hier an ihre Grenzen.

Nützliche Modelle erfordern intensives Training

Maschinelles Lernen ist ein dreistufiger Prozess: Daten -> Modell -> Handlung. Damit die KI mit der Bewertung von Daten und dem Treffen von Entscheidungen beginnen kann, erstellen unsere Programmierer zunächst einmal verschiedene Datenmodelle. Für die Analyse der vorgesehenen Daten sind Regeln erforderlich, dies unsere Programmierer definieren. Algorithmen werden ausgewählt und Hyperparameter werden konfiguriert. Dann versorgen wir das Modell mit verschiedenen Testdaten, die für den gewählten Ansatz relevant sind. Die Recheneinheit wird aufgefordert, die Analyse zu beginnen. Die Modelle werden also anhand dieser der Datensätze trainiert. Nun zeigt sich, welche Datenmodelle für die Fragestellung genau genug sind. Hier treffen wir eine Auswahl, um ein geeignetes Modell weiterzuentwickeln.

Der Lernprozess selbst zeichnet sich durch eine Vielzahl von Iterationen aus. Das fertige Modell benötigt für die Ausführung häufig nur wenige Ressourcen, das vorangehende Training ist jedoch in hohem Maße rechenintensiv. Nicht selten sind tausende oder sogar Millionen von Durchläufen des Programms erforderlich, bevor die Künstliche Intelligenz selbstständig brauchbare Entscheidungen treffen kann.

Je intensiver das Rechentraining ausfällt und je klüger die zugrundeliegenden Algorithmen für die Analyse der Daten gewählt sind, desto besser fallen die Ergebnisse aus. Ab einem gewissen Trainingsniveau ist es zu erwarten, dass ein Modell menschliche Entscheider im Börsenhandel schlagen kann.

KI Trading Solutions übernimmt für Sie zuverlässig die Entwicklung dieser Systeme. Wir statten Sie mit den passenden Programmen aus, die Sie anschließend in der Handelsplattform Ihrer Wahl einsetzen können. Selbstverständlich übernehmen wir auch die Beratung zu einem geeigneten Handelssystem und die Implementierung der KI.

Künstliche Intelligenz und Machine Learning unterliegen einer zunehmenden Verfeinerung. Der Einsatz von Maschinen zur Datenanalyse bringt Zeit- und Kosteneinsparungen. Gleichzeitig steigt der Wert der aus den Daten gewonnen Erkenntnisse. Damit die Daten adäquat ausgewertet werden können, ist ein gutes Verständnis der zugrundeliegenden Datenwissenschaft Voraussetzung.

Klassifizierung von Daten: Datentypen beim Machine Learning

Wir müssen zunächst mit den Typen von Variablen vertraut sein, die uns beim Machine Learning begegnen. So unterschiedlich die Variablen, so unterschiedlich sind die notwendigen Statistiken und Diagramme. Die vorliegenden Daten zunächst zu klassifizieren ist daher unabdingbar.

Die Daten müssen im Allgemeinen in numerische Form gebracht werden, damit die Algorithmen des Machine Learning die Daten zur Erstellung von Vorhersagen nutzen können.

In der Welt des Machine Learning werden Daten fast immer in zwei Gruppen unterteilt: quantitativ (numerische) und qualitative (kategoriale) Daten.

Qualitative Daten (kategoriale Daten)

Qualitative Daten sind eine Art von Daten, die Informationen beschreiben. Sie sind investigativ und oft auch ergebnisoffen, so dass die Befragten sich vollständig frei artikulieren können.

Dieser Datentyp, der auch als kategorische Daten bezeichnet wird, wird nicht unbedingt mit Zahlen gemessen, sondern vielmehr auf der Grundlage von Eigenschaften, Attributen, Kennzeichnungen und anderen Identifikationsmustern kategorisiert. Zahlen wie nationale Identifikationsnummern, Telefonnummern usw. werden jedoch als qualitative Daten angesehen, da sie kategorisch und eindeutig einer Person zuzuordnen sind.

Beispiele für qualitative Daten sind Geschlecht (männlich oder weiblich), Name, Beruf, Staatsbürgerschaft usw. Auch können Futures wie ES, FDAX oder YM eine eigene Kategorie bilden. Oder Entscheidungsfragen, wie zum Beispiel: Ist der Kurs über dem Vortagesschlusskurs in den Handel gestartet? Ja oder Nein sind dann je eine mögliche Gruppe.

Typen von qualitativen Daten beim Machine Learning

Qualitative Daten können in drei Typen unterteilt werden:

  1. Deskriptive Daten
  2. Nominale Daten
  3. Ordinaldaten

Deskriptive Daten

Deskriptive Daten sind werden auf der Grundlage von Eigenschaften erfasst. Sie sind beschreibend wie Farbe, Geschmack, Textur, Geruch, etc. Daraus können wiederum Gruppen abgeleitet werden.

Zum Beispiel wird die Befragung von Kindern in einer Schule über ihre Handynutzung zu Schlussfolgerungen über die Handynutzung von Kindern in der Allgemeinbevölkerung führen.

Nominale Daten

In der Statistik sind nominale Daten (auch als nominale Skala bezeichnet) eine Klassifizierung von kategorialen Variablen, die keinen quantitativen Wert liefern. Sie werden auch als labeled oder named Data bezeichnet.

Nominale Daten liefern im Normalfall keinen quantitativen Wert. In Ausnahmefällen können nominale Daten aber einen quantitativen Wert annehmen. Diesem Wert fehlen jedoch numerische Merkmale. Ein Beispiel dafür ist ein Datensatz, bei dem einer festgelegten Anzahl von Personen Telefonnummern oder Postleitzahlen zugeordnet werden.

Ordinaldaten

Ordinaldaten sind eine Art von qualitativen Daten, bei denen die Variablen natürliche, geordnete Kategorien haben und die Abstände zwischen den Kategorien nicht bekannt sind.

Ein Beispiel für ordinale Daten sind Bewertungen in einem festgelegten Variablensystem: „Sehr zufrieden“, „Zufrieden“, „Nicht zufrieden“.

Quantitative Daten (Numerische Daten) beim Machine Learning

Quantitative Daten sind definiert als der Wert von Daten in Form von Zählungen oder Zahlen, wobei jedem Datensatz ein eindeutiger numerischer Wert zugeordnet ist. Bei diesen Daten handelt es sich um alle quantifizierbaren Informationen, die für mathematische Berechnungen und statistische Analysen verwendet werden können, so dass auf der Grundlage dieser mathematischen Ableitungen Entscheidungen im wirklichen Leben getroffen werden können. Quantitative Daten werden zur Beantwortung von Fragen wie „Wie viele?“ oder „Wie oft?“ herangezogen. Diese Angaben sind überprüfbar und können auch bequem mit maschinellem Lernen ausgewertet werden.

Quantitative Daten werden in die Untertypen diskret oder stetig unterteilt.

Diskrete Daten

Diskrete Daten sind endliche, abzählbare Werte. Ein Beispiel dafür: Wie viele Uhren wünsche ich mir? Hier wird der Wert mit ziemlicher Sicherheit eine ganze Zahl sein, zum Beispiel 0, 1, 2, 3 oder auch 10. Oder auch die Zahl der Urlaube, die ich pro Jahr machen möchte. Auch Zensuren in Schulen und an der Uni sind diskret. Diskreten Variablen ist immer gemeinsam, dass uns alle möglichen Variablen zum Zeitpunkt des Eintragens in einen Datensatz im Voraus bekannt sind. Diskrete Daten sind das Gegenteil von stetigen Daten.

Diskrete Daten können aufgeteilt werden in binäre Daten (Ja / Nein), Nominalzahlen und Ordinalzahlen.

Stetige Daten

Stetige Daten sind unendliche, nicht abzählbare, aber messbare Werte. Der Kurs des DAX etwa kann unbegrenzt viele Werte annehmen. Am 04.09.2020 lag der Eröffnungskurs des DAX bei 12.842,66 Punkten. Nach der Eröffnung schwankt der Wert des Kurses von Minute zu Minute. Der Kursverlauf im Laufe der Handelssitzung ist damit eine stetige Variable mit unendlich vielen Werten, die messbar sind. Die Werte sind nie gleich, auch wenn die Änderungen sehr gering sein können.

Das Maschinenlernen eröffnet die Möglichkeit, ein lernfähiges Handelssystem umzusetzen, das seine eigenen Entscheidungen trifft und optimale Werte für seine Parameter selbst ermittelt.

Das Machine Learning bietet viele Vorteile

Besonders spannend ist das Ergebnis des Lernprozesses, der zu einem entscheidungsfähigen Handelssystem führt. Die Machine-Learning-Systeme können relevante Daten für die Problemlösung finden, extrahieren und zusammenfassen. Auf Basis der analysierten Datensätze treffen sie eigenständig Vorhersagen zum Beispiel in Bezug auf Kursentwicklungen und berechnen die Eintrittswahrscheinlichkeit für bestimmte Ereignisse, die den Kurs beeinflussen.

Die lernfähigen Systeme passen sich an Entwicklungen eigenständig an und optimieren ihre Prozesse anhand der Muster, die sie zum Beispiel in den Kursdaten erkennen. Traditionelle Algorithmen mit vordefinierten Beziehungen können mit veränderten Bedingungen hingegen häufig nur eingeschränkt umgehen.

Beim KI-Trading unter Einbeziehung des Machine Learnings haben Sie es nicht mit starr festgelegten Parametern zu tun. Vielmehr nähert sich das System dem gewünschten Ergebnis im Zeitablauf an und wählt die Werte für die Parameter selbst.

Machine Learning: Künstliche Intelligenz analysiert riesige Mengen von Daten

Wie lassen sich aus großen Datenmengen Erkenntnisse für den Börsenhandel gewinnen, die kein menschlicher Nutzer verarbeiten kann? Das Machine Learning ist die Antwort. Die Systeme analysieren selbst die größten Datenbestände und ermitteln auf dieser Grundlage, welche Order unter welchen Bedingungen auszuführen ist.

Das Machine Learning ist nicht nur für die Verarbeitung von historischen Kursdaten nützlich. Es bezieht sich auf viele weitere Datenquellen wie zum Beispiel Berichterstattungen zu Unternehmen und Märkten in den Medien. Sogar über Social Media versendete Mitteilungen und Kommentare können Aufschluss darüber geben, ob sich ein Börsenwert eher im Aufwind oder im Niedergang befindet.

Moderne Trader setzen auf diese intelligenten Systeme und arbeiten mit KI Trading Solutions zusammen, um die erforderlichen Modelle zu entwickeln. Damit profitieren Trader von neuen Möglichkeiten der Renditeerzielung.

Handeln Sie profitabel. Gehen Sie den ersten Schritt und nehmen Sie jetzt Kontakt zu uns auf. Wir sind gerne für Sie da, um Ihr automatisches Handelssystem zu besprechen.

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