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F·A·Q
 
FAQ ist die Abkürzung für "frequently ask questions", zu deutsch "häufig gestellte Fragen".

Die Schriftgröße ist zu klein, warum? 
Ich möchte nur Teile der Seite, z.B. die Prognosetabelle selber ausdrucken. 
Wie werden Verluste begrenzt? Wann werden Stop-Loss-Kurse angegeben? 
Wie erfolgt die Bewertung der Prognosen? 
Welche Kurse werden prognostiziert bzw. zur Bewertung herangezogen? 
Was bedeutet das "innerhalb" im Prognosezeitraum, wann soll das Kursziel erreicht werden? 
Was bedeuten das Kursziel und das Stop-Loss bei einer "SteigtNicht"-Prognose? 
Die Prognose lautet "SteigtNicht", aber warum ist das Kursziel höher? 
Wie kommt das Kursziel zustande? 
Auf welchen Zeitraum bezieht sich die Berechnung der Trefferquoten? Wie werden die p.a.-Renditen berechnet? 
Wie ergibt sich die Trefferwahrscheinlichkeit bzw. Trefferquote des Tradingsystems? 
Was ist der Unterschied zwischen Signifikanz und Trefferquote? 
Welche Bedeutung hat die Signifikanz für die Trefferquote? 
Wie sind niedrige Trefferquoten zu interpretieren? 
Nach einer "Steigt"-Prognose ist der Kurs gefallen und nun wird ein "SteigtNicht" prognostiziert. Wie ist das zu werten?
Wie kann ich als mittel- oder langfristig orientierter Anleger von den Prognosen profitieren? 
Ich bekomme beim Klicken auf "Profi-Prognosen" immer gleich "error 401: Unauthorized". Nach einer User-ID und Password wird nicht gefragt. 
Was ist ein Künstliches Neuronales Netz? 
Welche Neuronalen Netze finden Anwendung? 
Was ist Overfitting bzw. Überanpassung? 
Welche Eingangswerte verwenden die Neuronale Netze? 
Haben alle Wertpapiere das gleiche Neuronale Netz? 
Mit welcher Software wird das Neuronale Netz bzw. das Prognosesystem realisiert?

Haben Sie weitere Fragen oder Anregungen? Schreiben Sie einfach eine kurze E-Mail an
info@profit-station.de.

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Die Schriftgröße ist zu klein, warum?

Die Schriftgröße kann im Browser geändert werden. Beim Microsoft-Explorer 5.5 bspw. unter >Ansicht>Schriftgrad.

 

Ich möchte nur Teile der Seite, z.B. die Prognosetabelle selber ausdrucken.

Hierzu ist einfach die betreffende Passage mit der Maus zu markieren (linke Taste dabei gedrückt lassen) und im Druckmenü des Browsers der Menüpunkt >Druckbereich>Markierung zu aktivieren.
 

Wie werden Verluste begrenzt? Wann werden Stop-Loss-Kurse angegeben?

Verluste werden generell durch eine maximale Haltedauer, d.h. dem Prognosezeitraum begrenzt. In Fällen, wo es sich aufgrund von Vor-Analysen als zweckmäßig erwiesen hat, verwendet das Tradingsystem auch sog. Stop-Loss-Marken. Fällt der Kurs unter diesen Wert, ist die betreffende Long-Position zu verkaufen (glattzustellen). Da das Tradingsystem auf daily-Basis arbeitet, handelt es sich bei den Stops genau genommen um Schlusskurse. In der Praxis wird man aber zum aktuellen Tages-Kurs glattstellen.
 

Wie erfolgt die Bewertung der Prognosen?

Jedes Tradingsystem wird nach einer einfachen und aussagekräftigen Strategie auf realen Kursdaten getradet. Die sich ergebene Kapitalkurve sowie die grafische Auswertung der Signale liefern eine Einschätzung der Chancen und Risiken von Prognosen und Markt. Die Berechnung der Trefferquoten pro Signal-Typ (Steigt, SteigtNicht) rundet die Betrachtung ab.
 

Welche Kurse werden prognostiziert bzw. zur Bewertung herangezogen?

Die neuronalen Tradingsysteme arbeiten daily, d.h. anhand von Tagesschlusskursen. Die Kursziele und Stops werden auf dieser Basis berechnet und für die Statistik (Auswertungs-Charts der Prognosen, SignalTabellen) abgerechnet.
 

Was bedeutet das "innerhalb" im Prognosezeitraum, wann soll das Kursziel erreicht werden?

Das Kursziel soll hier an einem beliebigen Tag in der genannten Zeit erreicht werden, also zB. am ersten oder auch am letzten Tag. Der Schlusskurs des Prognosetages zählt als erster Wert.
 

Was bedeuten das Kursziel und das Stop-Loss bei einer "SteigtNicht"-Prognose?

Die Prognose sagt aus, dass dieses Kursziel (höher als der Bezugskurs) im betrachteten Zeitraum nicht erreicht wird. Ist ein Stop angegeben, kann das "SteigtNicht" auch bedeuten, dass das Stop (niedriger als der Bezugskurs) verletzt wird.
 

Die Prognose lautet "SteigtNicht", aber warum ist das Kursziel höher?

In der Umgangsprache ist mit der Nennung eines Kurszieles gleichzeitig eine Prognose auf steigende Kurse gemeint. Möchte ein Analyst aber keine Kaufempfehlung abgeben, erwähnt er diese Aktie nicht. Er ist dann der Meinung, dass der Kurs eben dieses höhere Kursziel nicht erreichen wird. Die Aussage ist dann "Kurs steigt nicht auf aktuellen_Kurs + x" bzw. "Kurs steigt nicht auf das Kursziel".
Genau das ist auch die Aussage der Neuroprognosen bei einem "SteigtNicht".
Das Analysten dies allgemein nicht tun, hängt einfach mit praktische Erwägungen zusammen.
 

Wie kommt das Kursziel zustande?

Das Kursziel ergibt sich aus der Schwankungsbreite des Kurses. Es ist vom neuronalen Tradingsystem so berechnet, dass es einerseits einer signifikanten Kursänderung entspricht und andererseits eine gewisse Handelsfrequenz zulässt. In der Praxis ist die letztlich erzielte Kursänderung jedoch größer, das Kursziel dient als Richtgröße.
 

Auf welchen Zeitraum bezieht sich die Berechnung der Trefferquoten? Wie werden die p.a.-Renditen berechnet?

Die Berechnung der Trefferquoten und Renditen erfolgt für den im Auswertungs-Chart (Kapitalkurve vs. Kurs) dargestellten Zeitraum. Diese Kursdaten sind dem Neuronalen Netz unbekannt, die Prognosen erfolgen unter realen Bedingungen. Die Renditen werden auf ein Jahr (p.a. - per anno) bezogen bzw. normiert.
 

Wie ergibt sich die Trefferwahrscheinlichkeit bzw. Trefferquote des Tradingsystems?

Die Trefferquote (TQ) ist der Quotient aus der Anzahl richtiger Prognosen und Anzahl der hierbei betrachteten Prognosen multipliziert mit 100. Sie wird in Prozent angegeben. Ein Beispiel: Sind von 50 Signalen 30 richtig, ergibt das eine TQ von 60%.

Um eine verbesserte Aussage zu erhalten, erfolgt die Berechnung bei dem neuronalen Tradingsystem für jeden Signal-Typ (Steigt, SteigtNicht) extra. Da die TQ's hier außerdem auf einer großen Anzahl von realen Signalen beruhen, weisen sie zudem eine hohe statistische Aussagekraft auf.
 

Was ist der Unterschied zwischen Signifikanz und Trefferquote?

Die Trefferquote gibt die Wahrscheinlichkeit an, mit der auf Dauer ein korrektes Signal erfolgt. Die Signifikanz ist dagegen ein Maß dafür, wie sicher die Entscheidung aktuell ist

Ein Beispiel: Mehrere Bergwerke hätten ähnlich viele Goldadern, wobei aber die Güte bzw. Ergiebigkeit der Goldadern unterschiedlich wäre. Vergleichbar mit der Trefferquote wäre dann die Ergiebigkeit der Bergwerke. Vergleichbar mit der Signifikanz wäre die Wahrscheinlichkeit, in einem Bergwerk auch direkt auf eine Goldader gestoßen zu sein.
 

Welche Bedeutung hat die Signifikanz für die Trefferquote?

Die Signifikanz ist ein Maß dafür, wie sicher sich das Neuronale Netz seiner Entscheidung ist. Die Zahl bewegt sich im Bereich zwischen 50% und 95% . Mit steigender Signifikanz steigt i.Allg. die Trefferquote an, gleichzeitig sinkt naturgemäß die Zahl nutzbarer Signale.
 

Wie sind niedrige Trefferquoten zu interpretieren?

Nicht immer und nicht für jeden Signal-Typ lassen sich hohe Trefferquoten erzielen. Nicht immer sind Handelsregeln auffindbar bzw. sind Muster in den Märkten vorhanden. Die Prognosen repräsentieren dann trotzdem die logisch sinnvollste Aussage nach dem Stand des Wissens (anhand der Kurse).
 

Nach einer "Steigt"-Prognose ist der Kurs gefallen und nun wird ein "SteigtNicht" prognostiziert. Wie ist das zu werten?

Ist die Trefferwahrscheinlichkeit der Steigt-Signale relativ gering und die der SteigtNicht-Signale relativ hoch, kann die Prognose als revidiert angesehen werden. Zu beachten ist aber auch, dass ein "SteigtNicht" eine leichte Kurserholung zulässt.
 

Wie kann ich als mittel- oder langfristig orientierter Anleger von den Prognosen profitieren?

Für längerfristige Investments lassen sich die Analysen des Tradingsystems zum Timing einsetzen, d.h. zur Optimierung eines geeigneten Ein- oder Ausstiegszeitpunktes.
 

Ich bekomme beim Klicken auf "Profi-Prognosen" immer gleich "error 401: Unauthorized". Nach einer User-ID und Password wird nicht gefragt.

Wahrscheinlich liegt es an den aktuellen Einstellungen Ihres Browsers. Beim Microsoft-Explorer 5.5 bspw. sollten Sie die Option
 >Extras>Internetoptionen>Sicherheit>Stufe_anpassen>Benutzerauthentifizierung>Anmeldung
auf "...fragen" einstellen.
 

Was ist ein Künstliches Neuronales Netz?

Ein Künstliches Neuronales Netz ist ein lernfähiges, intelligentes Computerprogramm. Es ist in der Lage, selbständig Zusammenhänge anhand von Beispieldaten zu erkennen. Vorwissen ist dabei nicht erforderlich. Diese Künstliche Intelligenz basiert auf dem Prinzip des biologischen Gehirns. Derartige Programme werden in der Industrie seit einiger Zeit erfolgreich eingesetzt, z.B. in der Qualitätssicherung (frühzeitige Erkennung von Fehlern).
 

Welche Neuronalen Netze finden Anwendung?

Bei der verwendeten Netztechnologie handelt es sich im Prinzip um sog. feedforward-backpropagation-Netzwerke.

Dieses Prinzip wurde von Profit-Station.de v.a. in Richtung besserer Generalisierungseigenschaften weiterentwickelt. Zum einen ist es wichtig, überhaupt zukunftsrelevante Datenmuster zu finden. Zum anderen dürfen diese nicht zu speziell und einzigartig sein, da sie sonst in der Prognosephase nicht auffindbar wären und damit unbrauchbar wären. Außerdem bergen selten auftretende Datenmuster einen erhöhten Grad an Zufälligkeit in sich, was ihre Aussage unbrauchbarer macht.
 

Was ist Overfitting bzw. Überanpassung?

Praktisches Wissen beruht auf Erfahrungsbeispielen. Entsprechend beruht das Wissen bzw. das Regelwerk von Handelssystemen auf historischen Kursdaten. Wird ein System bei der Erstellung (Bildung der Regeln und ihrer Parameter) zu sehr an die Kurshistorie angepasst, liefert es zwar auf diesen Daten gute Ergebnisse, versagt jedoch im praktischen Einsatz.

Ein Beispiel: Ein Schüler, der alle Vorbereitungsaufgaben für eine Klausur einfach auswendig lernt, wird bei einem Lerntest gut abschneiden. Da er das Prinzip jedoch nicht verstanden hat und in der Klausur andere Aufgaben gestellt werden, wird er hier sehr schlecht abschneiden.

Wesentlich sind deshalb Regeln, welche die Beispiele generalisiert haben. Diese Regeln dürfen nicht zu speziell, müssen aber trotzdem nutzbar sein.
 

Welche Eingangswerte verwenden die Neuronale Netze?

Die Arbeitsweise der Neuronalen Netze entspricht dem Prinzip der Technischen Analyse. Es werden ausschließlich Kursdaten verwendet, in diesem Fall Tagesschlusskurse. Aufgrund der Kurzfristigkeit der Prognosen spielen fundamentale Daten keine Rolle. Damit eine gute Repräsentation der Kursinformationen für das Netz gewährleistet ist, werden die Kursdaten vorher noch einer Merkmalstransformation unterzogen.

In ihrer ursprünglichen Form sind Kursdaten für die Kursanalyse bzw. Prognose ungeeignet, da das Prinzip der Neuronalen Netze auf einer Ähnlichkeitserkennung beruht und die Daten diesem Prinzip nicht gerecht werden. Ein Neuronales Netz sucht zu dem aktuellen, d.h. einzuschätzenden Kursmuster zwecks Aussagegenerierung (Prognose) ein möglichst ähnliches Kursmuster in der Vergangenheit. Ohne eine Datentransformation wäre eine derartige Zuordnung schwierig, da bspw. der Kurs nur relativ selten ähnliche historische Notierungen erreicht. Ein weiterer Zweck der Datentransformation ist zudem die Entfernung bzw. Minimierung des "Rauschens" in den Daten.
 

Haben alle Wertpapiere das gleiche Neuronale Netz?

Jedes Wertpapier besitzt ein eigenes Tradingsystem mit einem eigenen Neuronalen Netz.
 

Mit welcher Software wird das Neuronale Netz bzw. das Prognosesystem realisiert?

Das System stellt eine komplette Eigenentwicklung dar, sowohl hinsichtlich der Künstlichen Neuronalen Netze als auch bezüglich der technischen Umsetzung.
PROFIT-STATION.DE ist das Ergebnis eines mehrjährigen, weiter andauernden Forschungs- und Entwicklungsprozesses.

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