Vorhersage der Aktienkurse mit maschinellem Lernen

Maschinelles Lernen ist die Branche der künstlichen Intelligenz, die Training-Algorithmen zur Anerkennung der Modelle und Vorhersagen aufgrund Daten erfordert. In Finanzen wurden maschinelle Lernalgorithmen angewendet, um die Aktienkurse mit variierenden Erfolgsstufen vorherzusagen.

Zuvor sollten die Aktienhändler Trends und historische Daten untersuchen, um die ausgewogenen Entscheidungen über die besten zur Geldinvestition Aktien zu treffen. Diese Methoden haben allerdings menschliche Grenzen und können nur so weit gehen, weil Menschen begrenzte Verarbeitungskapazitäten für Datenanalyse haben. Maschinelles Lernen hilft, den Aktienhändlern abzubürden, und einen Knochenjob zu machen.

Also, wie arbeitet das maschinelle Lernen für Vorhersage von Aktienkursen, und welche Algorithmen sind die beste? Können Sie den maschinellen Lernen-Vorhersagen 100% vertrauen? Lesen Sie weiter, um die Antworten auf diese Fragen zu finden.

Was ist der Aktienmarkt?

Der Aktienmarkt ist ein Marktplatz der Käufer und Verkäufer, die nur die Aktienanteile für börsennotierte Unternehmen austauschen. Aktienhändler spekulieren über die Preise dieser Aktien und erteilen Kauf- oder Verkaufsaufträge aufgrund dieser Spekulationen.

Die an Börsen gehandelten Aktientypen enthalten:

1. Defensive Aktien – für wesentliche Waren und Dienstleistungen
2. Wertaktien – Aktien, die nach Vorhersagen erhöhen werden
3. Zyklische Aktien – für luxuriöse und diskretionäre Aktien
4. Wachstumsaktien – Aktien, die Kapitalgewinn und Verluste bringen
5. Spekulative Aktien – die ungeprüften Aktien mit hohem Risiko und hohen Renditen, wenn dies erfolgreich ist, und mit hohen Verlusten, wenn dies fehlt
6. Kleinaktien – neue, frische und billige Aktien im Vergleich zu teureren Giganten
7. Gewinnaktien – stabilere hinsichtlich Volatilität, aber liefern hohe Belohnung

Um präzise oder nahe von präzisen Vorhersagen zu machen, nutzen die Aktienhändler Handel-Analyse wie die fundamentale und technische Analyse, um die Preistendenzen aufgrund der historischen Daten vorherzusagen. Wenn alles gut geht, erzielen die Händler Gewinne wie vorhergesagt. Wenn dies nicht der Fall ist, können sie mit dem Ball der Verluste bleiben.

Wie die Aktienvorhersage mit maschinellem Lernen funktioniert

Im maschinellen Lernen erlernen die Algorithmen über die Preisänderungen aus Datenpools und wenden diese Trends an, um die zukünftigen Preise vorherzusagen. Dies ist wichtig für das Aktienhandel, und wir zeigen Ihnen wie.

Wie bereits erwähnt, untersuchen die Aktienkäufer kurzfristige und langfristige Daten der einzelnen Aktie oder gesamter Branche, der sie gehört hat, bevor sie einen Kauf oder Verkauf durchführen können. Dieser Prozess braucht intensive und langfristige Denkarbeit. Aber maschinelles Lernen kann die Analyse durchführen, Schlussfolgerungen ziehen und Ergebnisse darüber darstellen, welche Investitionslösung für Sie die beste ist.

Eine der Nutzungsweisen des maschinellen Lernens für Vorhersagen der Aktienkurse ist die Analyse der historischen Daten. Mit Training des maschinellen Lernalgorithmus auf einem Datenbestand der historischen Aktienkurse oder anderen relevanten Daten wie Wirtschaftsindikatoren und Unternehmensperformance, ist es möglich, den zukünftigen Aktienkursen mit einem gewissen Genauigkeitsgrad vorherzusagen. Dieser Ansatz kann erheblich für die Identifizierung der Trends und Modelle an der Börse sein, was nicht unverzüglich augenfällig zu menschlichen Analysten werden kann.
Anderer Ansatz besteht darin, um das maschinelle Lernen für die Analyse der Echtzeit-Daten zu verwenden, und die auf den vorhandenen Marktbedingungen gegründeten Vorhersagen zu machen. Dies kann durch die Versorgung der echtzeitigen Algorithmus-Daten zu Aktienkursen, Handelsvolumen und anderen relevanten Faktoren und Verwendung dieser Daten zur Durchführung der Vorhersagen über Marktrichtung getan werden.

Es ist wichtig, nicht zu vergessen, dass je mehr Informationen das statistische ML-Modell und Algorithmus hat, desto höher steigert Präzision. Für die Vorhersagen von Aktienkursen soll dies einen breiten Informationsumfang prüfen, was die Kursen-Kurve oder Trend wechseln kann, einschließlich:

1. Historische Kursbewegung
2. Branchenweite und Unternehmensnachrichten
3. Globale Nachrichten, Gesetze und Vorfälle
4. Gespräche im sozialen Netzwerk, usw.

Verwendung des maschinellen Lernens mit individuellem Aktienhandel vs. Aktienportfolio-Management

Maschinelles Lernen funktioniert in zwei wesentlichen Weisen für Börse-Vorhersagen. Sie sind im Aktienhandel und Portfolio-Management für Aktienhändler und Investoren verwendet. Lassen uns ansehen, wie dies in beiden Fällen genutzt werden.

Aktienhandel

Das mit dem Data-Mining gekoppelte maschinelle Lernen kann verwendet werden, um die Aktienhandel-Software-App zu erstellen, die Kursbewegungen, Kursvolatilität und verbundene Risiken einer bestimmten Aktie hervorzusagen, und die vorteilhaftesten Aktien für Handel zu empfehlen. Der Algorithmus durch Analyse der Investorenstimmungen, Unternehmensgewinne und globaler finanzieller Trends.

Aktienportfolio-Management

Während das maschinelle Lernen dafür verwendet werden kann, um Kursbewegungen für einzelne Aktien vorherzusagen, ist dies auch hilfreich im Zusammensetzen eines Cocktails aus erfolgreichen Aktien für ein Aktienhandel-Portfolio. Dies ist mit dem maschinellen Lernen und AI-basierten Tools und Plattformen ausgeführt, die große Daten aufnehmen können, was den Investoren helfen, bessere Vermögen-Managemententscheidungen zu treffen.

Was sind die besten maschinellen Lernalgorithmen für Vorhersage der Aktienkurse?

Es gibt zwei breite Typen der maschinellen Lernalgorithmen für Aktienvorhersage, die von Forschern zu verschiedenen Graden getestet wurden. Sie sind tiefes Lernen (Deep Learning) und traditionelles maschinelles Lernen.

Tiefes Lernen (Deep Learning)

Tiefes Lernen ist für die Imitation der Gehirnstruktur mit den in die Eingangs- und Ausgangsschicht als die ersten und letzten Knoten organisierten künstlichen Neuronen entworfen. Die verbundenen Knoten zwischendrin sind als ausgeblendete Schichten genannt. Diese können entweder wenige ausgeblendeten Schichten oder eine massive, komplexe, ausgedehnte Schichtstruktur, die ständig Daten austauschen.

Beispiele der tiefen Lernalgorithmen umfassen folgend:

1. Langes Kurzzeitgedächtnis: Langes Kurzzeitgedächtnis des tiefen Lernens ist ein anderer Typ der rekurrenten neuronalen Netzen, der nicht-lineare Zeitreihendaten analysieren und äußerst volatile Aktien vorhersagen kann. Dies kann es deswegen tun, weil es komplexe Datenfolge und einzelne Datenpunkte nutzt.
2. Rekurrentes neuronales Netzwerk: Der von Bewegung den Daten innerhalb ihres Netzwerks bekommende Name, ist das rekurrente neuronale Netzwerk der Typ des künstlichen neuronalen Netzwerks, das seine Verarbeitungsknoten als Gedächtniszelle nutzt, die wesentliche Informationen speichert und diese für die Verfeinerung auf vorherigen Schichten zurücksendet.
3. Graph neuronales Netzwerk: Dies ist besser für Finanzanalytiker angepasst, die das Verhältnis zwischen beim ersten Anblick visualisierten Datenpunkten ansehen wollen. Graph neuronales Netzwerk bearbeitet Daten und wandelt sie in Graphen um. Allerdings kann die Datenkonvertierung zur geringeren Präzision führen.

Traditionelles maschinelles Lernen

Traditionelles maschinelles Lernen ist das, was nicht unter Deep Learning fällt. Traditionelles maschinelles Lernen hat eine höhere Präzision-Chance über tiefen Lernalgorithmen, und wann damit verbunden, um einen hybriden maschinellen Lernalgorithmus zu bilden, der die Leistung kombinierter Algorithmen nutzt.

In der Praxis funktionieren die traditionellen maschinellen Lernalgorithmen besser, weil ein Algorithmus besser bei der Durchführung einer empfindsamen Analyse und Datenverarbeitung sein kann, während andere mit historischen Daten und technischer Analyse besser behandeln. Einige Beispiele des traditionellen maschinellen Lernens umfassen folgend:

1. Random Forest (Zufallswald): Random-Forest-Algorithmus ist der grundsätzliche Algorithmus zur Behandlung größerer Datenbestände während der Regressionsanalyse für Vorhersagen von Aktienkursen. Seine Fähigkeiten in der Behandlung von umfassenden Daten für das langfristige Vorhersage können höhere Präzision gewährleisten.
2. Naive Bayesian Classifier: Wenn Sie wollen, mit einem Event und kleineren Datenbeständen zu arbeiten, probieren Sie Naive Bayesian Classifier aus. Dies ist einfach, schnell und effizient für die Arbeit mit kleinen Datenbanken.
3. Support Vector Machine (Stützvektormaschine): Dieser überwachte Lernalgorithmus behandelt große Datenbestände aber lässt sich nicht mit dynamischen und komplexen Situationen vereinigen, und kann keine genauen Ergebnisse liefern.
4. K-Nearest-Neighbor: Verwendet der Bedeutung nächstliegende ähnliche Situationen oder Datenpunkte, die als Neighbor bezeichnet werden, um Kurse vorherzusagen. Meisten Menschen gehen dieses vorbei, weil Distanz-basierte Technik die Zeit braucht.
5. ARIMA: Funktioniert besser für die kurzzeitigen Vorhersagen und lineare Datenbestände für eine Zeitreihenanalyse. Wenn Sie nach einem Algorithmus suchen, um nicht-lineare Daten für langfristige Vorhersagen zu behandeln, probieren Sie etwas anderes aus.

Elemente der maschinellen Lernen-Implementation in Aktienvorhersage

Bei Nutzung des maschinellen Lernens zur Vorhersage von Aktienkursen gibt es einige Elemente, die Sie vor und während der Analyse in Betracht ziehen müssen. Sie enthalten:

Berücksichtigen Sie Datentypen für die technische und fundamentale Analyse

Es gibt zwei wesentliche Kategorien der Aktienkursforschung und -Analyse in Aktienvorhersage. Sie sind technische und fundamentale Analyse.

Die technische Analyse konzentriert sich auf Verwendung der Aktienkurse und Kurstrends über einen längeren Zeitraum zur Mustersuche, um die Ergebnisse betreffs Daten sowie die Vorhersagen über zukünftige Kurse zu bilden. Beispiele der Methoden und Modelle unter technischer Analyse umfassen symmetrische Dreiecke, Cup-and-Shoulders usw. Mit dieser Methode würden die Börsenmakler einen Blick auf die Aktienkursen-Charts bisher werfen, die Muster erkennen und die Informationen zur Kursvorhersage nutzen.

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Andererseits verwendet die fundamentale Analyse die technische Analyse, um die Vorhersagen-Basis auszuprobieren und zu bilden; Stattdessen verwendet dies die Faktoren wie Investor-Gefühle, Unternehmenswerte, Marktparameter usw. Die Fundamentalanalyse sagt Kursvorhersage nicht so sehr mit Charts voraus; als vielmehr verwendet dies den menschlichen Anblick auf Aktienhandel.

Für das maschinelle Lernen ist es dennoch besser, immer ein maschinelles Lernen Aktienvorhersage-Modell zu haben, das beide Methoden kombinieren kann. Im Endeffekt, wenn eine allein ausgezeichnet funktioniert, wird die Kombination beider in Verbindung die hervorragenderen Ergebnisse bringen, als wenn sie beide getrennt verwendet werden. Dies soll Unternehmens- und Sozialdaten mit Kurscharts und Handelsvolumen kombinieren.

Datenquellen-Auswahl

Im maschinellen Lernen konzentrieren sich Menschen auf Algorithmen oder Modellen, wann die Datenqualität ein wesentlicheres Element des maschinellen Lernens und Trainings ist. Die bei Ihnen vorhandenen Datenvolumen und -Qualität werden bestimmen, ob Ihr ML-Modell oder -System die korrekten oder nah zu korrekten Kursehervorsagen liefert.

Präzision kann verlässliche, hochwertige Daten brauchen, bevor gute Ergebnisse bekommt werden können. Zum Glück gibt es verschiedene zuverlässige Quellen der finanziellen und Aktien-Handelsdaten. Diese umfassen Reuters, NASDAQ, Bloomberg, Financial Times usw.

Vor Einschaltung Ihres Algorithmus überzeugen Sie sich, dass Sie die Kreuzvalidierung der Präzision und Zuverlässigkeit Ihrer Daten und Datenquellen durchgeführt haben. Jede Abweichung von Wahrheit kann hergeholte Ergebnisse bedeuten, die Sie nicht anwenden können.

Aufnahme der empfindsamen Analyse

Wir haben schon über fundamentale und technische Analysen als die Methoden zum Analysieren der den Aktienkursen beeinflussenden Spieler gesprochen. Was einige Aktienhändler nicht beachten, ist die empfindsame Art des Aktienhandels für Millionen Menschen. Empfindsamer Handel und Analyse beziehen sich auf Händler, die Entscheidungen aufgrund Social-Media-Posten, finanzieller Artikel und Meinungsartikel treffen.

Diese Entscheidungen sind nicht auf der echten Analyse, sondern darauf gegründet, was diese Medien sagen. Zum Beispiel, wenn einer Aktienhandels-Influencer auf Twitter mit Hunderttausenden Followers Tweets über eine bestimmte Aktie postet, hat alles, was sie meinen, die Kraft diese Tausende Menschen zur Entscheidungsfindung beeinflussen, wenn sie die Nachfolger gesammelt haben, die ihren Worten vertrauen.

Wann dies geschieht, kann der Welleneffekt die allgemeine Stimmung einer bestimmten Aktie beeinflussen. Die ML-Enthusiasten bestehen darauf, dass ML-Algorithmen beginnen, die empfindsamen Indikatoren bei Durchführung der Analysen in Betracht zu ziehen.

Ihre ML-Modelle können Informationen von Social-Media-Posten und Top Börsenblättern und Magazinen enthalten, um die Temperatur und die gesamte Stimmung gegenüber bestimmter Aktie oder Aktiengruppe zu messen.

Schwierigkeiten in Training- und Modellierungsphase

Die maschinelle Lernen-Aktienvorhersagen enden nicht auf Versorgung des Systems mit historischen Daten. Damit der Algorithmus die korrekten Ergebnisse liefert, müssen Sie das System trainieren und modellieren, um zu gewährleisten, was Sie wollen. Während dieses Prozesses gibt es eine Anzahl von Schwierigkeiten und Problemen, die Sie begegnen können.

Ein von Ihnen begegnetes Problem während dieser Phase ist die Überanpassung. Die Überanpassung entsteht, wann der maschinelle Lernalgorithmus zu viel Zeit beim Analysieren eines bestimmten Datenbestands verbringt, dass er ein neues Muster nicht mehr anpassen kann. Um dieses Problem noch bevor seines Entstehens zu lösen, müssen Sie die Kategorisierung der Datenbestände auf verschiedene Phasen und Typen berücksichtigen.

Anderes Problem besteht darin, dass obwohl die maschinellen Lernmodelle komplexe und große Daten analysieren können, brauchen die großen Datenbanken mehr Zeit für Bearbeitung als die kleine massive. Eine Lösung wäre, Daten laut Funktionen zu kategorisieren, und nur die am besten zuordenbaren und wesentlichen Kategorien auszuwählen, mit den man weitergehen kann.

Sollten Sie das maschinelle Lernen für Vorhersage der Aktienkursen verwenden?

Es gibt keine eindeutige Antwort auf diese Frage. Im Hinblick auf die in diesem Artikel angegebene Information, ist es wichtig, dass Sie die mit der Nutzung des maschinellen Lernens für die Vorhersage der Aktienkurse und Handelsaktien verbundenen Risiken verstehen.

Erstens ist Aktienhandel zunehmend volatiles und heißes Eisen, das von Launen deren auf dem Markt abhängt. Abgesehen davon, dass Sie an dem Insiderhandel teilnehmen, der illegal ist, ist es unmöglich 100% zu sagen, ob der Aktienkurs innerhalb Stunden steigert oder sinkt.

Zweitens ist das maschinelle Lernen immer noch eine neueste Technologie und ist nicht weithin schon anerkannt. Es gibt ein Forschungsmangel, um zu bestimmen, ob dies etwas ist, in das Menschen investieren sollen.

Risikobereitschaft ist dennoch ein entscheidender Faktor im Aktienhandel. Also, während der Aktienhandel mit maschinellem Lernen gefährlich ist, können Sie auch die erhöhte Risikobereitschaft haben, um diese Stufe der finanziellen Gefahr anzupassen. Sie sollen nur handeln, was Sie verlieren wollen und Geld zu investieren, das nicht Ihnen gehört oder das für andere wichtige Projekte vorgesehen ist.

Fazit

Während die maschinellen Lernalgorithmen effektiv bei Vorhersage der Aktienkurse sein können, ist es wichtig zu bemerken, dass die Börse kompliziert ist, und vorbehaltlich einer großen Vielfalt der Faktoren ist, die ihre Tendenz beeinflussen können. Daher sollen die von maschinellem Lernalgorithmus gemachten Vorhersagen mit Vorsicht behandelt und als ein von vielen Tools zum Treffen der Investitionsentscheidungen verwendet werden.

Zum Schluss hat das maschinelle Lernen das Potenzial, die Vorhersageart und -Weise der Aktienkurse zu revolutionieren, damit den Investoren wertvolle Einblicke zu liefern, und ihnen zu ermöglichen, die ausgewogenen Entscheidungen zu treffen. Trotzdem ist es wichtig, die Grenzen dieser Algorithmen zu verstehen, und sie zusammen mit anderen Tools und Techniken zu verwenden.

Häufig gestellte Fragen (FAQs)

Was ist die Definition des Aktienmarkts?

Der Aktienmarkt ist ein physischer oder virtueller Platz, wo die Aktienanteile einer Aktiengesellschaft zwischen Käufern und Verkäufern ausgetauscht werden. Aktiengesellschaften geben Teile ihres Unternehmenseigentums der breiten Öffentlichkeit gegen Investmentfonds aus, die den Aktieninhaber eine Beteiligung an ihren Gewinnen und Verlusten berechtigen.

Was ist das maschinelle Lernen?

Maschinelles Lernen ist die Entwicklung des Computersystems und Modelle, die statistische Modelle und Algorithmen nutzen, um zu lernen und Schlussfolgerungen aus Datenmustern zu ziehen. Verstärkung, überwachtes und unüberwachtes Lernen sind drei Haupttypen des maschinellen Lernens.

Was sind die besten maschinellen Lernalgorithmen für Vorhersage der Aktienkurse?

Die besten maschinellen Lernalgorithmen für die Vorhersage der Aktienkurse sind Random Forest, Naive Bayesian Classifier, Support Vector Machine, K-Nearest Neighbor und ARIMA.

Wie können die maschinellen Lerntechniken den Aktienmarkt vorhersagen?

Ein maschinelles Lernmodell kann historische Einträge der Unternehmensaktien verwenden, normalweise über einen sehr langen Zeitraum, und Daten durch die Entnahme erheblicher Marker und Trends analysieren, die Aktienkursbewegungen ausgelöst haben. Wenn das Modell seine Funktion effektiv durchführt, kann dieses die Information zur Vorhersage der Aktienkurse verwenden.

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