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.