Maschinelles Lernen für Börsenvorhersagen: Anwendungen und technischer Überblick

14. Januar 2025

Home
Maschinelles Lernen
Börsenprognose

Leiter des KI/ML-Kompetenzzentrums

Beim maschinellen Lernen für Börsenprognosen werden fortschrittliche Algorithmen eingesetzt, um den künftigen Wert von Aktien oder anderen Finanzinstrumenten zu prognostizieren und Einblicke in Handels- und Anlagemöglichkeiten zu geben.

Als erfahrener ML-Dienstleister liefert Itransition Finanzlösungen, die mit prädiktiven Analysefunktionen ausgestattet sind, um privaten und institutionellen Händlern und Anlegern zu helfen, ihre Geschäfte und Portfolios zu optimieren, die Rentabilität zu maximieren und gleichzeitig das Risiko zu minimieren.

Anwendungsfälle für ML-gestützte Börsenprognosen

Aktienhandel

Integriert in Aktienhandelssoftware und Finanzdatenanalyse-Tools können ML-Algorithmen Aktienkursschwankungen und Marktvolatilität vorhersagen, um die vielversprechendsten Strategien zur Aktienauswahl zu empfehlen und den Nutzern bei der Ausführung von Kauf- und Verkaufsaufträgen zu helfen, um kurzfristig maximale Gewinne zu erzielen. ML-Lösungen analysieren zahlreiche Faktoren, darunter globale Finanztrends, Unternehmensgewinne und die Anlegerstimmung in sozialen Medien, um diese Vorhersagen abzuleiten.

Finanzunternehmen können maschinelle Lernwerkzeuge für Börsenvorhersagen auch in algorithmische und Hochfrequenzhandelssoftware integrieren, um den Handel auf der Grundlage von Aktienkursprognosen zu automatisieren.

Verwaltung des Portfolios

ML-basierte Predictive-Analytics-Tools, die in Vermögensverwaltungsplattformen integriert sind, können Anlegern helfen, potenzielle Vermögensallokationen besser einzuschätzen und ein ausgewogenes und diversifiziertes Portfolio aus Aktien, Anleihen und Rohstoffen aufzubauen, das mit hoher Wahrscheinlichkeit langfristig an Wert gewinnt. Diese Tools berücksichtigen die individuellen Anlageziele und die Risikotoleranz der Nutzer sowie mehrere Finanzindikatoren, um Anlageoptionen vorzuschlagen, die die erwarteten Erträge und Risiken ausgleichen.

Die Plattformen für die Portfolioverwaltung können auch Roboadvisors einbeziehen, d.h. dialogfähige Schnittstellen, die mit den Nutzern in natürlicher Sprache interagieren, um ihre finanziellen Ziele zu ermitteln und Anlageberatung zu leisten oder auf der Grundlage von ML-Aktienkursprognosen selbständig Investitionen zu tätigen.

Beispiele aus der Praxis für ML-basierte Aktienkursprognosen

Itransition hat eine Portfoliomanagement-Plattform mit einem maßgeschneiderten ML-Algorithmus entwickelt, der historische und Echtzeit-Börsendaten verarbeiten kann, um Aktienkurse und -trends zu prognostizieren und den Nutzern bei der Optimierung ihrer Geschäfte und Investitionen zu helfen. Unseren regelmäßigen Vergleichen zufolge übertrifft der von uns entwickelte Algorithmus den S&P 500 Index. Die Lösung sendet auch Warnungen zu Handelsstrategien an die Anleger, einschließlich Benachrichtigungen über den besten Zeitpunkt zum Schließen einer Position. Die Plattform wird derzeit von Tausenden von Nutzern verwendet, die ein Anlagevolumen von über 20 Milliarden Dollar verwalten.

Bildtitel: Dashboard zur Portfolio-Verteilung

Numerai ist ein in San Francisco ansässiger Hedgefonds, dessen Geschäfte auf ML-basierten Aktienkursprognosen beruhen. Der Fonds verfolgt ein unkonventionelles Crowdsourcing-Modell, bei dem Tausende von Datenwissenschaftlern Algorithmen für Numerai entwickeln und dann mit der eigenen Kryptowährung belohnt werden. Der Fonds wird von Großinvestoren wie Paul Tudor Jones und Howard Morgan unterstützt und hat seit seiner Gründung im Jahr 2019 49 % seiner ursprünglichen Investitionen zurückerhalten.

eToro ist eine beliebte Social-Trading-Plattform, die kürzlich eine Partnerschaft mit InvestorAi eingegangen ist, um ML-gesteuerte Aktienportfolios zu erstellen. eToros Modelle verwenden eine Mischung aus technischer, fundamentaler und Stimmungsanalyse, um Handelssignale zu erkennen und Vermögenswerte entsprechend zuzuweisen. Die Vermögenszuweisung ergänzt die ML-basierte Bottom-up-Aktienauswahl durch vordefinierte Top-down-Einschränkungen, die beispielsweise Unternehmen mit erheblichen Umsatzrückgängen ausschließen können.

Suchen Sie einen zuverlässigen ML-Beratungs- und Entwicklungspartner?

Zu Itransition wechseln

Top-Plattformen für Börsenprognosen

Heutzutage verfügen sowohl kommerzielle Aktienhandelsplattformen als auch benutzerdefinierte Tools über Predictive-analytics-Funktionen, die Händlern dabei helfen, sich auf volatilen Märkten zurechtzufinden und bessere Investitionsentscheidungen zu treffen. Hier sind einige Optionen, die für die Marktanalyse in Frage kommen:

Tableau ist eine bekannte BI- und Analyseplattform von Salesforce, die die Datenanalyse durch intuitive Funktionen wie Self-Service-Datenaufbereitung, No-Code-Modellbildung für maschinelles Lernen und interaktive Dashboards erleichtert. Die Lösung stützt sich auf lineare Regressionsalgorithmen zur Erstellung von Prognosemodellen für die Vorhersage von Börsenkursschwankungen, Umsätzen nach Segmenten und anderen finanziellen Trends. Dank der Tableau-Python-Integration können Benutzer auch komplexe ML-Modelle mit Python erstellen und dann Tableau zur Visualisierung der Modellergebnisse verwenden.

Bildtitel: Tableau's Dashboard für Finanzanalysen
Bildquelle: tableau.com - Bestimmung der Aktienvolatilität mithilfe von Candlestick-Charts

TradingView ist eine Finanzplattform für Händler und Investoren, die Datenanalyse und Social-Media-Funktionen kombiniert. Sie bietet den Nutzern eine große Auswahl an integrierten Indikatoren, die auf maschinellem Lernen basieren, darunter gleitende Durchschnitte und Oszillatoren, um Markttrends auf der Grundlage von Eröffnungs- und Schlusskursen, Mindest- und Höchstpreisen, Handelsvolumina und anderen Metriken vorherzusagen.

Bildtitel: TradingViews Indikatoren-Bibliothek
Bildquelle: tradingview.com - Was ist ein Indikator?

QuantumStreet ist eine von IBM Watson betriebene Vermögensverwaltungsplattform, die professionellen Anlegern hilft, Marktchancen zu erkennen und gleichzeitig finanzielle Risiken zu minimieren. Die Lösung analysiert Nachrichten, makroökonomische Daten und andere Informationen, die sich auf die Bestände der Nutzer auswirken können, und generiert Portfolio-Risiko- und Renditeprognosen sowie einen Konfidenzwert, der die Spanne zwischen niedrigen und hohen Prognosen und damit die Gesamtprognosegenauigkeit definiert.

Beste ML-Algorithmen für Aktienkursprognosen

Das Ranking von Algorithmen des maschinellen Lernens für Börsenprognosen kann aus zwei Hauptgründen eine komplexe Aufgabe sein:

Die Forschung ist noch im Gange und weit davon entfernt, allgemeingültige Ergebnisse zu erzielen, da die Bandbreite der für diesen Zweck geeigneten Algorithmen recht groß ist und die Bewertung ihrer Genauigkeit in einer Vielzahl unterschiedlicher Szenarien eine Herausforderung darstellen kann.
FinTech-Unternehmen und Wertpapierfirmen geben ihre Trümpfe in der Regel nur ungern preis, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu sichern. Aus diesem Grund werden die meisten Leistungsdaten zu verschiedenen ML-basierten Aktienkursprognosemethoden und Informationen über ihre tatsächliche Einsatzreife von unabhängigen Forschern nicht zur Kenntnis genommen.

Traditionelles maschinelles Lernen

Der Begriff "traditionell" bezieht sich auf alle ML-Algorithmen, die nicht zur Untergruppe des maschinellen Lernens (Deep Learning) gehören.

Profis

ML-Algorithmen haben eine relativ hohe Genauigkeit gezeigt, insbesondere bei der Verarbeitung umfangreicher Datensätze, und noch mehr, wenn sie miteinander kombiniert werden, um Ensemblemodelle zu erstellen. Diese Fusion zwischen verschiedenen ML-Algorithmen kann ihr Potenzial leicht erweitern, da einige von ihnen besser mit Aktienkursdaten umgehen können, während andere ihr Bestes geben, wenn sie auf Stimmungsdaten angewendet werden.

Nachteile

Diese Algorithmen können überempfindlich gegenüber Ausreißern sein und Anomalien und Ausnahmesituationen nicht richtig erkennen.

Unter den von den Forschern getesteten Techniken und Algorithmen des maschinellen Lernens sind folgende zu nennen:

Zufallswald
Dieser leistungsstarke Algorithmus gewährleistet eine optimale Genauigkeit für große Datensätze und wird häufig zur Erstellung von Regressionsmodellen verwendet, die Beziehungen zwischen mehreren Variablen für die Vorhersage von Aktienkursen erkennen können.
Naive Bayes'scher Klassifikator
Dies ist eine effiziente und relativ einfache Option zur Untersuchung kleinerer Finanzdatensätze und zur Bestimmung der Wahrscheinlichkeit, mit der ein Ereignis das Auftreten eines anderen Ereignisses beeinflusst.
Support Vector Machine(SVM)
Es handelt sich um einen Algorithmus des maschinellen Lernens, der auf überwachtem Lernen basiert (trainiert durch die Bereitstellung tatsächlicher Beispiele für Eingaben und Ausgaben). Er kann bei großen Datensätzen besonders genau sein, ist aber nicht so gut, wenn es um komplexe und dynamische Szenarien geht.
K-Nächster Nachbar
Dieser ML-Algorithmus verwendet eine recht zeitaufwändige, abstandsbasierte Technik, um das Ergebnis eines bestimmten Ereignisses anhand der Aufzeichnungen seiner ähnlichsten historischen Situationen, der sogenannten "Nachbarn", vorherzusagen.
ARIMA
Es handelt sich um ein statistisches Verfahren zur Zeitreihenvorhersage, das auf ML-Algorithmen beruhen kann. Es funktioniert am besten mit linearen (sequentiell angeordneten) Daten, um kurzfristige Aktienkursschwankungen auf der Grundlage vergangener Aktientrends wie Saisonalität vorherzusagen, kann aber nicht mit nichtlinearen (zufällig angeordneten) Daten umgehen und genaue langfristige Vorhersagen machen.

Tiefes Lernen

Deep Learning nutzt mathematisch komplexere Algorithmen, um tiefere Erkenntnisse und Zusammenhänge aus großen Datensätzen abzuleiten. Sie können auch Hyperparameter-Abstimmungstechniken verwenden, um die Genauigkeit von Deep-Learning-Algorithmen zu maximieren.

Profis

Deep-Learning-Algorithmen übertreffen herkömmliche ML-Algorithmen in Bezug auf die Fähigkeit zur Vorhersage von Aktienkursen.

Nachteile

Tiefgehende Lernsysteme benötigen eine große Menge an Daten für das Training und erfordern im Allgemeinen eine beträchtliche Datenspeicherkapazität und Rechenleistung.

Die meisten Forscher zeigen ein zunehmendes Interesse an den potenziellen Anwendungen von Deep-Learning-Algorithmen und -Modellen für die Vorhersage von Aktienkursen, einschließlich:

Transformatoren
Diese Architektur neuronaler Netze kann Beziehungen zwischen aufeinanderfolgenden Datenpunkten leicht erkennen, was sie zur ersten Wahl für die Zeitreihenanalyse macht, z. B. für Aktienkursprognosen, die sich bisher hauptsächlich auf LSTM-Netze (Long Short Memory) stützten. Zu den wichtigsten vortrainierten Transformer-Modellen gehören TimeGPT, TimesFM und Chronos.
N-Beats
Ein weiteres beliebtes neuronales Netzwerkmodell für Zeitreihenprognosen in verschiedenen Branchen, einschließlich der Finanzbranche. N-Beats kombiniert hervorragende Interpretierbarkeit (Aufzeigen, welche Datenkomponenten die Vorhersagen beeinflussen) und Generalisierungsfähigkeiten (Umgang mit verschiedenen Arten von Zeitreihendaten).
Rekurrente neuronale Netze (RNN)
Dabei handelt es sich um eine besondere Art von künstlichen neuronalen Netzen (ANN), bei denen jeder Verarbeitungsknoten auch als "Speicherzelle" fungiert, die es ermöglicht, relevante Informationen für die künftige Verwendung zu speichern und sie zur Verfeinerung der Ausgabe an frühere Schichten zurückzusenden.

Grundlagen der ML-basierten Aktienmarktprognose Einführung

Sicherstellung von Datenqualität und -verfügbarkeit

Die ML-basierten Börsenprognosesysteme müssen mit großen Mengen hochwertiger Daten gefüttert werden, damit sie genaue Ergebnisse liefern.

Identifizieren Sie umfangreiche und zuverlässige Datenquellen für das Algorithmentraining und die Datenanalyse. Sie können aus einer großen Auswahl an Finanzdatenbanken und Marktinformationsplattformen wählen, z. B. Bloomberg, Reuters, Nasdaq, S&P Global, Polygon.io, MarketWatch, Alpha Vantage, Financial Times und Marketstack.
Ergänzen Sie rein ökonomische Datensätze mit Informationen, die aus Quellen wie Social-Media-Posts oder Finanznachrichtenartikeln stammen. Dies kann Ihnen dabei helfen, die Wahrnehmung der Anleger zu den wichtigsten Börsentrends durch Stimmungsanalysen zu überwachen.
Da die Daten aus solchen Quellen in der Regel heterogen sind, müssen Sie sie über ETL/ELT-Pipelines integrieren und umwandeln und sie in einem geeigneten Repository konsolidieren. Dies kann beispielsweise ein Data Lake sein, um große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten effektiv zu speichern, ein Data Warehouse, um bereinigte Daten für die Analyse bereitzuhalten, oder eine für Zeitreihendaten optimierte Datenbank. Die Einrichtung von ETL/ELT-Pipelines kann durch cloud data integration services erleichtert werden.

Verbesserung der ML-Modellschulung für optimale Leistung

Sie müssen das ML-Modell-Training richtig angehen, da es einen großen Einfluss auf das Ergebnis Ihrer Börsenprognoselösung hat.

Massive Trainingsdatensätze bedeuten eine enorme Anzahl von Variablen und extrem lange Trainingszeiten. Sie können dieses Problem entschärfen, indem Sie die relevantesten Variablen (Handelsvolumen, Eröffnungskurs usw.) auswählen, um die Trainingsphase zu verkürzen und die resultierenden Datenmodelle leichter interpretierbar zu machen.
Overfitting kann sich auf Börsenprognosemodelle auswirken, wenn Algorithmen zu lange auf einem bestimmten Finanzdatensatz trainiert werden und das von ihnen erstellte Modell auf diesem spezifischen Satz gute Leistungen erbringt, aber mit neuen Datenproben nicht zurechtkommt. Um dieses Problem zu lösen, teilen Sie die Trainingsdaten des Modells in Trainings-, Validierungs- und Testdatensätze auf und führen eine Kreuzvalidierung der Ergebnisse durch. Allerdings kann dieses Problem auch in der Produktion auftreten. Aus diesem Grund sollten KMU in der Pilotphase jede vom Algorithmus durchgeführte Aktion validieren. Je nach Algorithmus kann ein Post- oder Pre-Check-Ansatz implementiert werden.
Bewerten Sie die Leistung des Modells mit geeigneten Metriken, die auf der Aufgabe des Algorithmus basieren. Mittlerer quadratischer Fehler, mittlerer absoluter Fehler, mittlere quadratische Abweichung und mittlerer absoluter prozentualer Fehler sind beliebte Metriken für Finanzprognosen. Precision und Recall oder F1 können für bestimmte Aufgaben ebenfalls nützlich sein.
Die Modellleistung kann sich im Laufe der Zeit aufgrund fortschreitender Änderungen der Eingabevariablen verschlechtern. Diesem Phänomen, das als Modelldrift bezeichnet wird, kann man begegnen, indem man nach dem Einsatz mehrere Retraining-Iterationen durchführt, um die Modellleistung anzupassen. Richten Sie eine angemessene Überwachung der Modelldrift ein, um zu verstehen, wann solche Iterationen durchgeführt werden müssen.

Kombination von fundamentaler und technischer Analyse

Trainingsdatensätze für ML- und Deep-Learning-Algorithmen sind in der Regel groß und umfassen eine Vielzahl von Datentypen. Was den letzten Punkt betrifft, so gibt es zwei wichtige Forschungsmethoden, die verschiedene Datentypen priorisieren:

Grundlegende Analyse

versucht, den inneren Wert einer Aktie und ihre zukünftigen Schwankungen zu bestimmen, indem er Markt- und Branchenparameter sowie unternehmensbezogene Kennzahlen wie Marktkapitalisierung, Dividende, Liefervolumen, Nettogewinn und -verlust, KGV und Gesamtverschuldung beobachtet.

Technische Analyse

Der Schwerpunkt liegt auf den Kurs- und Volumentrends von Aktien im Zeitverlauf, um wiederkehrende Muster zu erkennen und künftige Kursbewegungen vorherzusagen, insbesondere auf kurze Sicht. Dazu können die bekannten Kopf-Schulter-Muster, Dreiecke, Tassen und Henkel usw. gehören.

Ihr ML-System für die Vorhersage von Aktienkursen sollte beide Methoden umfassen und mit einem vollständigen Spektrum von Datentypen gespeist werden, die Unternehmensdaten und Aktienkursmuster umfassen, um das betrachtete Finanzszenario besser zu erfassen.

Bildtitel: Beispiele für Aktienkursmuster. Tasse und Henkel
Bildquelle: investopedia.com - Wie man die wichtigsten Aktienchartmuster erkennt

Bildtitel: Beispiele für Aktienkursmuster. Symmetrisches Dreieck
Bildquelle: investopedia.com - Wie man die wichtigsten Aktienchartmuster erkennt

Komplexität ML-gestützter Aktienmarktprognosen zu berücksichtigen

Trotz des Potenzials ML-basierter Aktienkursprognosesysteme kann ihre Umsetzung in der Praxis aufgrund ihrer datengesteuerten Natur behindert werden oder sogar zu unerwarteten Ergebnissen führen.

Herausforderung

Überlegungen

Marktanomalien

Algorithmen bauen ihre Modelle auf historischen Daten auf, um Finanztrends vorherzusagen, haben aber Probleme mit anomalen Szenarien, wie z. B. einer globalen Pandemie und ihren enormen Auswirkungen auf die Märkte. Außerdem sind die Börsendaten eher begrenzt, da der moderne Finanzmarkt relativ jung ist und ein großer Teil der menschlichen Geschichte den Algorithmen unbekannt ist.

Diese Probleme lassen sich zwar nicht vollständig lösen, aber ihre Auswirkungen können durch ein separates System zur Erkennung von Anomalien abgeschwächt werden, um Ausreißer zu identifizieren und Ihre Handelsaktivitäten und Geschäftsstrategien entsprechend zu planen.

Übermäßiges Vertrauen in Prognosemodelle

Würden alle Händler identische ML-gesteuerte Anlagestrategien verfolgen, würden sie am Ende die gleichen Aktien kaufen und verkaufen und jeden potenziellen Gewinn zunichte machen. Ein ähnlicher Vorfall, bekannt als Quant Meltdown, ereignete sich 2007, als eine Reihe einschlägiger Hedgefonds, die sich an ähnlichen quantitativen Modellen orientierten, ihre Aktien gleichzeitig verkauften und massive Verluste erlitten.

Die Unternehmen sollten ein System einführen, bei dem sie ML-basierten Lösungen in unterschiedlichem Maße vertrauen können, vom vollständigen Vertrauen in ihren autonomen Betrieb bis hin zur Übermittlung ihrer Ergebnisse zur Überprüfung durch einen ausgewiesenen Spezialisten.

Unsere Dienstleistungen im Bereich des maschinellen Lernens

Beratung

Unsere Berater bieten fachkundige Anleitung für Ihr ML-Projekt und helfen Unternehmen, die Implementierung der Lösung zu beschleunigen, technische Hindernisse zu überwinden und die Vorteile dieser Technologie zu maximieren.

Ermittlung von Anwendungsfällen
Datenzuordnung und Qualitätsbewertung
Überprüfung der aktuellen Lösung
Beratung bei der Projekteinrichtung
Übersicht über den Entwicklungsprozess
ROI-Analyse

Entwurf der Lösungsarchitektur
Auswahl der Technologieplattform
Projektbudgetierung
MVP-Konzeptualisierung
Definition der Risikomanagementstrategie
Benutzerschulung (Demos, Tutorials usw.) und Unterstützung

Entwicklung

Wir liefern ML-Lösungen, die auf Ihre geschäftlichen Anforderungen und die Besonderheiten der Finanzbranche abgestimmt sind, oder verbessern Ihre bestehende Software, um den sich entwickelnden Anforderungen gerecht zu werden und aufkommende Technologietrends aufzugreifen.

ETL-Pipeline-Einrichtung
Datenvorverarbeitung, einschließlich Bereinigung, Annotation und Transformation
Datenschutz- und Cybersicherheitsausarbeitung
Auswahl geeigneter Techniken und Algorithmen des maschinellen Lernens
MML- und Deep-Learning-Modelltraining

Softwareintegrationen und Erstellung von APIs
UX/UI und Datenvisualisierung einrichten
Einführung in die Produktion
End-to-End-Tests
Post-Launch-Support, Optimierung und Upgrades

Arbeiten Sie mit Itransition zusammen, um Ihre ML-Lösung zu implementieren

Kontakt aufnehmen

Vorhersage von Aktienkursen mit ML-gestützten Orakeln

In einem zunehmend vernetzten globalen Markt sind Finanzinstitute mit einem verstärkten Schmetterlingseffekt konfrontiert, bei dem scheinbar unbedeutende Variablen ihre Auswirkungen weiter und stärker als erwartet entfalten können. Auf maschinelles Lernen gestützte Systeme können diesen Organisationen helfen, künftige Ereignisse vorherzusagen, und ihnen wertvolle Erkenntnisse liefern, um die Marktvolatilität zu bewältigen.

Um die Vorteile von künstlicher Intelligenz, ML, Datenwissenschaft und anderen fortschrittlichen Technologien voll auszuschöpfen, sollten Sie sich auf einen erfahrenen IT-Partner wie Itransition verlassen.