Neuronale Netze – der heilige Gral im Trading?

Von Thomas
August 8, 2023

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Ein neuronales Netz ist eine Art von künstlicher Intelligenz (KI), die in der Lage ist, komplexe Muster zu erkennen und zu lernen. Was uns natürlich beim Trading, wo wir ständig auf der Suche nach Mustern in den Kursen sind, entgegen kommt.

Aufbau neuronaler Netze

Dieses Netz besteht aus einer großen Anzahl von miteinander verbundenen künstlichen Neuronen, die Informationen verarbeiten und weitergeben. Neuronale Netze werden häufig in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter auch im computergestützten Trading.

Dabei spielen neuronale Netze eine wichtige Rolle, da sie in der Lage sind, komplexe Muster auf der Grundlage von Marktdaten zu erkennen und Vorhersagen darüber zu treffen, wie sich der Markt in der Zukunft entwickeln wird. Wobei sie natürlich auch einige Gefahren bergen, auf die wir noch eingehen werden.

Einsatzgebiete

Eines der wichtigsten Einsatzgebiete von neuronalen Netzen im Börsenhandel ist die Analyse von Aktienkursen. Dabei werden große Mengen an historischen Daten über die Kursentwicklung einer Aktie oder eines Aktien Portfolios gesammelt und in das neuronale Netz eingespeist.

Das Netzwerk analysiert dann diese Daten, um Muster zu erkennen und Vorhersagen über zukünftige Kursbewegungen zu treffen. Dabei lernt es, die besten Zusammenhänge zu finden und Indikatoren bestmöglich einzustellen bzw. auszuwählen.

Ein weiteres Anwendungsfeld von neuronalen Netzen im Börsenhandel ist die Vorhersage von Markttrends, Anomalien oder Mustern. Auf Basis dieser Muster können dann automatisierte Handelssysteme entwickelt werden, die erfolgreiche Handelsstrategien automatisch oder halbautomatisch ausführen.

Hierbei werden verschiedene Indikatoren wie Wirtschaftsdaten, technische Indikatoren, Unternehmenszahlen und politische Ereignisse in das neuronale Netz eingespeist, um Trends und Patterns zu erkennen.

Werden Menschen an der Börse obsolet?

Da die Computer und deren Rechenleistung immer stärker werden, werden die neuronalen Netze, die es seit Ende der 80er Jahre im Börsenhandel gibt, auch immer leistungsfähiger und deren Prognosen besser und besser, wenngleich sie niemals – wir wiederholen das bewusst – niemals die Börse obsolet machen.

Denn sobald diese Netze den Handel mehrheitlich abwickeln würden, würden andere Netze genau das Gegenteil machen und das ganze Ad-absurdum führen. Keine Sorge also, dass der klassische Trader ausstirbt, denn neuronale Netze dienen dem kundigen Händler bloß als Unterstützung.

Systementwicklung - Unterstützung ja - Ersatz nein

Wir sind felsenfest davon überzeugt, dass man Trading Systeme nicht auf knopfdruck erzeugen kann. Was jedoch möglich ist, und das zeigen wir auch in unseren Ausbildungen, ist eine Unterstützung der Systementwicklung durch verschiedene KI Methoden. Der Mensch hat aber weiterhin – und wird es auch in Zukunft haben – eine Kontrollfunktion und entscheidet über die Güte des Trading Systems und dessen Einsatz.

Die Herausforderungen bei neuronalen Netzen

Trotz der vielen Vorteile von neuronalen Netzen im Börsenhandel gibt es auch einige Herausforderungen, die beachtet werden müssen. Eine der größten Herausforderungen ist die Qualität der Daten, die in das neuronale Netz eingespeist werden. Das kennen wir schon von anderer Stelle: Müll hinein – Müll heraus.

Eine weitere Herausforderung ist die Komplexität der neuronalen Netze. Je komplexer das Netz ist, desto schwieriger wird es, die Funktionsweise des Netzes zu verstehen und zu erklären. Dies kann zu einer geringeren Akzeptanz und Vertrauen in die Vorhersagen des neuronalen Netzes führen.

Wir erleben heute schon, dass wirklich niemand mehr zur Gänze versteht, welche Rechenprozesse in den Netzen im Detail ablaufen. Die Anzahl der Layer, der Netze, ist dafür einfach bereits zu groß.

Sonderthema Überoptimierung

Ein weiteres Problem im Zusammenhang mit der Verwendung von neuronalen Netzen im Börsenhandel ist die Überanpassung. Auch das Thema Curve Fitting ist auf thomasvittner.com generell sehr präsent, weil es auch abseits von neuronalen Netzen das größte Problem beim Backtesting ist.

Überanpassung tritt auf, wenn das neuronale Netz zu sehr auf die Muster in den historischen Daten trainiert ist und dadurch nicht in der Lage ist, Vorhersagen für neue Daten zu treffen. Dies kann zu Fehlentscheidungen führen, wenn das neuronale Netz nicht in der Lage ist, auf Veränderungen in den Marktbedingungen angemessen zu reagieren.

Lösungsansätze gegen Überoptimierung

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, gibt es verschiedene Ansätze und Techniken, die bei der Verwendung von neuronalen Netzen eingesetzt werden können.

Eine Möglichkeit ist die Verwendung von Ensembles von neuronalen Netzen, die aus mehreren kleineren neuronalen Netzen bestehen, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Vorhersagen zu erhöhen.

Weiterhin bietet unsere Backtesting Software mit denen in unserer Ausbildung Quant Master 1 gezeigten Optionen die Möglichkeit, Überoptimierung zu erkennen und diese zu reduzieren. Das klappt natürlich auch dann, wenn das Trading System mittels Zuhilfenahme eines neuronalen Netzes entwickelt wurde.

Fazit

Trotz der Herausforderungen und möglichen Probleme bieten neuronale Netze eine vielversprechende Möglichkeit, um unsere Trading Systeme zu verbessern.

Diese KI kann also dazu beitragen, Investoren dabei zu unterstützen, bessere Entscheidungen zu treffen und Risiken zu minimieren. Unsere Ausbildung Quant Master 2 widmet sich ebenso dem Thema Trading + KI, wobei wir dort eher auf der Ebene des Machine Learnings sind, was doch inhaltlich von klassischen neuronalen Netzen abweicht. Wie auch immer.

In Zukunft werden wir wahrscheinlich weitere Fortschritte in der Verwendung von neuronalen Netzen beim Trading sehen, insbesondere im Bereich der Entwicklung von automatisierten Handelssystemen und der Verwendung von KI für Entscheidungen in Echtzeit.

Wir bleiben jedenfalls für sie am Plus der Zeit. Passend zum Thema neuronale Netze bieten wir auch einen entsprechenden Online Kurs. Informieren sie sich hier über Termine und Anmeldungen.

Zum Kurs Neuronale Netze (klick)