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Supervised Learning beim Trading

Künstliche Intelligenz verändert und prägt den Börsenhandel, das Maschinenlernen spielt in diesem Bereich eine entscheidende Rolle. Dank Supervised Learning und anderer Trainingsmethoden treffen lernfähige Systeme ihre eigenen Entscheidungen und bilden somit die Grundlage für intelligente Handelssysteme.  Hier erfahren Sie, was sich hinter dem Konzept verbirgt und wie Sie als Trader und Investor vom Supervised Learning profitieren.

Was ist Supervised Learning?

Das Maschinenlernen umfasst die Entwicklung von Modellen anhand von Trainings. Der Entwickler versorgt das Modell mit geeigneten Lerndaten und bringt dem Programm bei, Muster zu erkennen und die gewünschten Schlüsse zu ziehen. Am Ende des Trainingsvorgangs soll das Modell in der Lage sein, Probleme selbstständig zu lösen.

In der Praxis bestehen für diese Modelle viele Anwendungsfelder, der Börsenhandel ist eines davon. Am Anfang steht jedoch immer das Training hin auf eine spezifische Problemlösung. Für dieses Training stehen Entwicklern verschiedene Ansätze zur Verfügung.

Beim Supervised Learning oder dem überwachten Lernen erfolgt das Training mit Daten, deren Output bekannt ist. Diese Methode kommt bei Regressionsproblemen und Klassifikationsproblemen zum Einsatz. Die Ergebnisse sind aufgrund von Expertenwissen oder Naturgesetzen bekannt. Deshalb ist es möglich, die vom System ermittelten Werte mit den bekannten Ergebnissen zu vergleichen.

Das Unsupervised Learning kommt zum Einsatz für Modelle, bei denen eine Clusterung und Dimensionsreduktion das Ziel ist. Hierbei geht es um die Ermittlung von unbekannten Strukturen in den Daten, eine Zielvariable liegt nicht vor.

Künstliche Intelligenz löst Regressionsprobleme im Trading

Bei der Lösung von Regressionsproblemen geht es darum, den Zusammenhang zwischen einer erklärenden und einer erklärten Variablen zu erlernen auf Grundlage eines Trainingsdatensatzes. Ist der Zusammenhang einmal erkannt, lassen sich zukünftige Ereignisse vorhersagen, deren Output noch nicht bekannt ist.

Aus diesem Grund ist das überwachte Lernen im Zusammenhang mit dem Wertpapierhandel interessant. Typische Fragestellungen beziehen sich zum Beispiel auf die wahrscheinliche Entwicklung des Preises einer Aktie am nächsten Tag. Dank Maschinenlernen ist es möglich, entsprechende Vorhersagen zu treffen.

Dank Supervised Learning und anderer Trainingsmethoden treffen lernfähige Systeme ihre eigenen Entscheidungen und bilden somit die Grundlage für intelligente Handelssysteme.

Vor- und Nachteile des Supervised Learning

Das Supervised Learning ist vorteilhaft, weil es dank der hohen Strukturiertheit gut nachvollziehbare Ergebnisse liefert. Aufgrund der gegebenen Nachvollziehbarkeit lassen sich die Daten einfacher interpretieren. Zudem ist es möglich, mehrere Verfahren zu parametrisieren und zu vergleichen und so für jeden Anwendungsfall das beste Verfahren einfacher zu finden.

Dafür fällt jedoch der Aufwand für die Datenaufbereitung hoch aus. So ist es für die Durchführung von Supervised Learning zum Beispiel erforderlich, die einzelnen Daten mit einem Label zu versehen.

Das Unsupervised Learning bietet hingegen den Vorteil einer zumindest in Teilen vollautomatischen Generierung von Modellen. Dieser Ansatz ist gut geeignet für die Hervorbringung von Prognosen aus neuen Daten. Allerdings besteht prinzipiell die Gefahr des Overfittings, bei dem keine korrekte Zuordnung neuer, unbekannter Daten mehr möglich ist. Die gute Prognosequalität bezieht sich dann nur noch auf bekannte Daten.

Beim Underfitting hingegen hat der Entwickler für das Training des Modells zu wenige Daten verwendet. Die Klassifizierung fällt zu ungenau aus. Wir als erfahrene Entwickler von KI Trading Solutions haben diese Problemstellen im Blick. Wir entwickeln für Sie Programme für die Nutzung von KI im Trading, die einen optimalen Lernerfolg zeigen.

Künstliche Intelligenz für den Börsenhandel mit KI Trading Solutions nutzen

KI Trading Solutions setzt auf alle modernen Verfahren, um für Sie Modelle mit dem besten Trainingsstand zu entwickeln. Die Modelle verfügen dank Maschinenlernen über eine so genannte schwache Intelligenz und treffen für Sie und Ihr Depot automatisch Entscheidungen für den Kauf und Verkauf von Wertpapieren. Die erstellten Systeme binden Sie an Ihre jeweilige Handelsplattform an. Hier haben Sie die Wahl zahlreicher Möglichkeiten, wir beraten Sie dazu gerne.

Wir entwickeln für Sie auch bestehende Modelle weiter, erkennen Schwachstellen darin und decken Optimierungspotentiale auf. Wir setzen uns mit Ihnen zusammen und finden individuelle Lösungen für alle Anwendungen. Sie erhalten als engagierter Trader die Möglichkeit, mit passgenauen Modellen höhere Renditen zu erzielen.

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

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