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Die Philosophie des neuronalen Tradingportals

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    I n h a l t s v e r z e i c h n i s  

1. Die Technologie Künstlicher Neuronaler Netze 
 
Das Prinzip des künstlichen Börsenexperten
 
Die Vorteile dieses innovativen Lösungsansatzes
 
Die Funktionsweise Künstlicher Neuronaler Netze
 
Neuronale Netze der nächsten Generation

2. Das Tradingsystem 
 
Das Prinzip
 
Die Prognosebedeutung
 
Long- & Short-Strategien
 
Kursziel, Stop-Loss und maximale Haltedauer
 
Die PrognoseTabelle
 
Die Auswertung der Prognosen
 
Die SignalTabelle
 
Praktische Hinweise

3. FAQ's
 
...
    PROFIT-STATION.DE bietet professionellen Börsenhändlern und aktiven Privatanlegern mit dem vorgestellten innovativen Handelssystem für Aktien und Indizies eine wertvolle Entscheidungshilfe. Mit diesem System erhält der Nutzer mathematisch fundierte Markt-Einschätzungen für einen Zeitraum von wenigen Tagen. Die Analysen werden täglich neu erstellt.

Die zu Grunde liegenden mathematischen Marktmodelle basieren im Kern auf der Technologie Künstlicher Neuronaler Netze. Neuronale Netze sind Computerprogramme der Künstlichen Intelligenz, die selbständig aus der Börsenvergangenheit lernen. Die Analysen spiegeln damit das technische Marktpotenzial wider.

Die Technologie Künstlicher Neuronaler Netze ist in Anlehnung an das biologische Gehirn entstanden. Sie verbindet biologische Intelligenz und technische Rechenkraft. Bereits seit längerem wird diese Technologie in Wissenschaft und Technik erfolgreich zur Lösung komplizierter Aufgabenstellungen eingesetzt.



1. Die Technologie Künstlicher Neuronaler Netze

 

  Das Prinzip des künstlichen Börsenexperten

Die Börse stellt aufgrund der Vielzahl von konkurrierenden und sich gegenseitig beeinflussenden Teilnehmern ein chaotisches System dar. Es gelten keine feststehenden Regeln, vielmehr ändern sich diese ständig. Vorraussetzung für ein erfolgreiches Handeln ist deshalb ein ständiger Lernprozess von Seiten des Händlers - und seiner Systeme.

Im Gegensatz zu seinem biologischen Vorbild ist die Künstliche Intelligenz in der Lage, eine große Anzahl von historischen Daten nach hochdimensionalen und komplizierten Zusammenhängen zu untersuchen. Dieser Lernprozess erfolgt rein objektiv, d.h. subjektive Einflüsse wie Emotionen und Vorurteile können ausgeschlossen werden.

Das Neuronale Netz auf PROFIT-STATION.DE arbeitet auf technischer Basis, d.h. anhand von Kursdaten. Fundamentale Faktoren spielen aufgrund der kurzfristigen Natur der Prognosen keine Rolle.
 

  Die Vorteile dieses innovativen Lösungsansatzes

Der Versuch ein Prognosesystem zu entwickeln, ist immer eine Suche nach einer Handlungsregel "Wenn Vergangenheit X, dann Zukunft Y".

Bei herkömmlicher Herangehensweise legt der Entwickler aufgrund bestimmter Vermutungen eine Regel FEST und variiert diese auf unsystematische Weise, um die Prognosegüte zu erhöhen.

Weil man jedoch, vor allem bei kurz- und mittelfristigen Prognosen, letztlich keine guten Vermutungen anstellen kann, sind klassische Systeme oft unzuverlässig. So gleicht eine solche Suche nach einer guten Regel aufgrund der nahezu unendlichen Anzahl verschiedenster möglicher Regeln einer Suche nach der Nadel im Heuhaufen.

Verwendet man ein Neuronales Netz, so gibt man vorher KEINE feste Regel vor. Vielmehr sucht das Neuronale Netz selbständig nach der Regel, die aufgrund von Beispielen aus der Vergangenheit am plausibelsten ist. Vorwissen ist hierbei nicht erforderlich.
 

  Die Funktionsweise Künstlicher Neuronaler Netze

Aufbau und Konzeption Künstlicher Neuronaler Netze sind an der Funktionsweise des menschlichen Gehirns orientiert. Ein Künstliches Neuronales Netz kann wichtige geistige Fähigkeiten nachbilden, wie bspw. das selbständige Lernen und Verallgemeinern von Beispielen sowie das schnelle Erkennen komplizierter Muster.

Das menschliche Gehirn besitzt für den Alltag unbestreitbare Vorteile, hat jedoch für die Verarbeitung von komplexen Problemstellungen offensichtliche Limitierungen. Derartige Problemstellungen sind einerseits durch nicht konstante Zusammenhänge (Nichtlinearität) und andererseits durch eine größere Anzahl (Dimension) von Eingangsvariablen gekennzeichnet. Aufgrund der biologischen Evolution haben sich diese Fähigkeiten als unwichtig erwiesen. So ist z.B. die Fähigkeit von der Lösung von Quadratwurzeln nur schwach ausgeprägt. Ebenso ist das Denken in höherdimensionalen Zusammenhängen stark begrenzt, wie sieht wohl bspw. eine 4-dimensionale Kugel aus? Abhilfe müssen deshalb mathematische Verfahren bieten. Klassische mathematische Verfahren sind nun entweder linear und höherdimensional ODER nichtlinear und niedrigdimensional. Folglich sind entsprechende Modelle oft mit größeren Einschränkungen gegenüber der Realität behaftet.

Künstliche Neuronale Netze können dieses Dilemma auflösen. Diese Verfahren ermöglichen es, höherdimensionale UND nichtlineare Modelle zu bilden, die der Realität weit näher kommen. Im Gegensatz zu klassischen Verfahren sind hier zudem keine Vorannahmen notwendig, vielmehr erlernt das Netz selbständig anhand der vorliegenden Beispieldaten die zugrunde liegende Struktur des Problems.
 

  Neuronale Netze der nächsten Generation

Die verwendete Software ist das Ergebnis eines mehrjährigen, weiter andauernden Forschungs- und Entwicklungsprozesses. In dessen Verlauf wurde die Technologie Künstlicher Neuronaler Netze an die speziellen Bedingungen und Anforderungen der Finanzmärkte angepasst und weiterentwickelt.

Welche Größe sollte ein Neuronales Netz besitzen? Wie lassen sich die relevanten Einflussfaktoren finden? Wie kann die Aussagekraft der Daten verbessert werden? Wie wird ein Auswendiglernen verhindert und damit ein verbessertes Generalisationsvermögen erzielt? Auf diese und andere Fragestellungen wurden Antworten gefunden, die das Neuronale Netz in die Lage versetzen, optimale Prognose-Regeln aufzustellen.



2. Das Tradingsystem
 

  Das Prinzip

Ein mechanisches Handelssystem bzw. Tradingsystem ist allgemein ein Computerprogramm, das für einen automatischen Handelseinsatz konzipiert ist. Es liefert direkt umsetzbare Handelssignale: "kaufen", "verkaufen", "halten". Ein solches Programm verarbeitet Kursdaten anhand einer Vielzahl von Regeln (z.B. "wenn Kurs 5% kleiner als sein 10-Tages-Mittel dann kaufen") selbständig zu einer Aussage.

Ein Regelwerk extrahiert quasi die in den Kursen enthaltene Zukunftsinformation. Die Regeln spiegeln die Zusammenhänge wider, die der Entwickler anhand der Kurs-Historie gewonnen hat. Aufgrund der Komplexität der Geschehnisse, dem chaotischen (im wissenschaftlichen Sinne) sind die entsprechenden Regeln jedoch meist nicht ausreichend erfassbar. Als Alternative bietet sich deshalb die Anwendung maschinellen Lernens (der Kurs-Historie) mittels Künstlicher Neuronaler Netze an.

Ein mechanisches System besitzt neben der automatischen Arbeitsweise den Vorteil einer fundierten Aussage. Im Gegensatz zu empirischen, d.h. sog. diskretionären Verfahren, ist es systematisch getestet (Backtest). Wichtig ist hierbei, dass der vorausgegangene Entwicklungsprozess zu keiner Überanpassung geführt hat. Ein überangepasstes System würde zwar in der Vergangenheit gute Ergebnisse bringen, in der Praxis jedoch versagen. Die verwendeten Regeln dürfen also nicht zu speziell sein. Auch in dieser Hinsicht bieten Neuronale Netze Vorteile, da sie Regeln formulieren können, die optimaler sind als ein großes Set von wenn-dann-Regeln und die trotzdem nicht zu umfangreich sind.
 

  Die Prognosebedeutung

Das neuronale Tradingsystem erzeugt für jeden Handelstag unabhängig von den alten Prognosen eine neue Prognose. Damit ist eine optimale Aktualität der Markteinschätzung gegeben. Grundlage der Prognosen sind Tagesschlusskurse.

Eine Prognose setzt sich aus Prognosezeitraum (Anlagezeitraum, maximale Haltedauer), signifikantem Kursziel sowie dem eigentlichen Signal zusammen. Das Signal sagt aus, ob das aktuelle Kursziel im angegebenen Zeitraum erreicht wird (oder nicht). Dabei ist das Kursziel immer größer als der letzte Kurs. Die Signale bzw. Prognosen lauten deshalb "Steigt" oder "SteigtNicht".

Im folgenden soll die Bedeutung der Signale erklärt werden.
Beispiel: Prognosezeitraum = 10 Tage, Kursziel = 105, Vortags-Schlusskurs = 100. 
Lautet das Signal auf "STEIGT", so sollte der Schlusskurs irgendwann innerhalb der nächsten 10 Tage, einschließlich des aktuellen, auf mindestens 105 steigen. 
Lautet das Signal dagegen auf "STEIGTNICHT", so sollte der Schlusskurs innerhalb der nächsten 10 Tage, einschließlich des aktuellen, nicht auf 105 steigen.

Sofern es aufgrund von Voranalysen sinnvoll erscheint, arbeitet das neuronale Tradingsystem bei einigen Finanztiteln mit Stop-Loss-Marken. Diese Marken werden dann auf Schlusskursbasis in die Prognose mit einbezogen. Ein "Steigt" sagt dann aus, dass dieses Stop nicht verletzt wird. Ein "SteigtNicht" dagegen kann bedeuten, dass dieses Stop verletzt wird.
 

  Long- & Short-Strategien

Als Long-Strategie wird hier die Spekulation auf steigende Kurse verstanden. Im Gegensatz dazu wird die Spekulation auf fallende Kurse als Short-Strategie bezeichnet. Der Handel nach den Prognosen ist denkbar einfach.

Long-Strategie: 
Ein KAUF kann bei einem "Steigt"-Signal erfolgen, sofern der aktuelle Tageskurs niedriger oder nur leicht über dem Vortags-Schlusskurs (Bezugskurs des Kurszieles) notiert. 
Der VERKAUF erfolgt tagesaktuell beim Erreichen des Kurszieles bzw. des Stop-Loss (falls vorhanden) oder spätestens am Ende des Prognosezeitraums (Anlagezeitraum). Falls jedoch zum Verkaufszeitpunkt ein "Steigt" besteht, kann die Position gehalten werden. 
Das SteigtNicht-Signal hat also eine eher indirekte Bedeutung. Gekauft wird, wenn der Markt steigen wird, verkauft wird beim Erreichen des Kurszieles, soweit nicht Aussicht auf weiter steigende Kurse besteht. Verluste werden durch die maximale Haltedauer, d.h. durch den Prognosezeitraum begrenzt und gegebenfalls durch ein Stop-Loss.

Short-Strategie: 
Ist ein hinreichender Abwärtstrend vorhanden, kann mit den Steigt/SteigNicht"-Signalen auch auf fallende Kurse spekuliert werden. Es kann dann davon ausgegangen werden, dass das "SteigtNicht" keine Seitwärtsbewegung beinhaltet. 
Ein KAUF kann bei einem "SteigtNicht"-Signal erfolgen, sofern der aktuelle Tageskurs höher oder nur leicht unter dem Vortags-Schlusskurs notiert. 
Der VERKAUF erfolgt tagesaktuell bei einem hinreichenden Kursrückgang bzw. bei Verletzung des Stop-Loss (falls vorhanden) oder bei Erreichen des Kurszieles oder spätestens am Ende des Anlagezeitraums. Falls jedoch zum Verkaufszeitpunkt ein "SteigtNicht" besteht, kann die Position gehalten werden. 
Bei dieser Strategie wird also ein eventuelles Stop-Loss zum Kursziel, das ursprüngliche Kursziel zum Stop-Loss. Auch hier werden die Verluste durch eine maximale Haltedauer begrenzt.

Bei aufeinanderfolgenden Kauf-Signalen können (müssen aber nicht) neue, doppelte Positionen eingegangen werden (ähnlich wie bei klassischen Systemen, die längere Zeit z.B. long sind). Es ist außerdem sinnvoll, weitere Informationen, wie klassische Chart- und Indikator-Analysen, in die Entscheidung mit einzubeziehen. Auf diese Weise kann das Handelsergebnis weiter verbessert werden.

Wichtig: Aufgrund der Komplexität der Finanzmärkte sind hier jederzeit unvorhersehbare Entwicklungen möglich. Auch die Verwendung modernster mathematischer Modelle kann deshalb keine Garantie zur Erzielung von Gewinnen bieten. Diese Modelle bieten jedoch das technisch Machbare, das sich aus den vorliegenden Kursinformationen herleiten lässt. Sie geben dem Nutzer damit ein mächtiges Werkzeug für seine Handelsentscheidungen in die Hand.
 

  Kursziel, Stop-Loss und maximale Haltedauer

Das Kursziel ist vom neuronalen Tradingsystem so berechnet, dass es einerseits einer signifikanten und profitablen Kursänderung entspricht und dass andererseits die Zahl der Kaufgelegenheiten nicht zu gering ist. Die Berechnung orientiert sich dazu an der Volatilität (Schwankungsbreite) des betreffenden Titels.

Ein eventuell in den Prognosen angegebenes Stop-Loss dient der Verlustbegrenzung. Für jede Position gilt dabei der Wert, der zum Kaufzeitpunkt angegeben war. Wird dieser Stop-Kurs unterschritten, ist glattzustellen. 
Ein Stop ist im Grunde eine sehr einfache bearishe Kursprognose (fallende Kurse). In vielen Fällen bewahrt sie den Händler vor weiteren Verlusten. Oft wird der Händler jedoch auch "ausgestoppt", d.h. der Kurs steigt nach einem solchen Verkauf wieder an. 
Vor der Erstellung eines neuen Tradingsystems wird deshalb untersucht, wie gut der betreffende Titel mit Stops gehandelt werden kann. Neigt der Kurs zum ausstoppen, wird auf Stops verzichtet.

Kursziele und Stops gelten genau genommen zum Tages-Schluss, da das System auf täglicher Basis (daily) arbeitet. In der Praxis wird man sich an tagesaktuellen Kursen orientieren.

Ein Mittel zur Verlustbegrenzung, welches bei allen Prognosen angewendet wird, ist die maximale Haltedauer (Prognose- bzw. Anlagezeitraum) einer Position. Auf diese Weise wird verhindert, dass die Positionen vom Händlerbuch in das Investmentbuch gelangen.
 

  Die PrognoseTabelle

Diese Übersichtsseite listet alle prognostizierten Wertpapiere bzw. Finanztitel mit ihren täglich aktualisierten Prognosen auf. Jede Prognose enthält einen Verweis (Link) zur Auswertung des betreffenden neuronalen Tradingsystems.

Der kostenfreie Bereich von PROFIT-STATION.DE bietet eine Auswahl dieser Prognosen an.

Beispiel (Auszug):   Erläuterung:                           
     
 WERTPAPIER VORTAG  PROGNOSE  ZEITRAUM ZIEL / STOP SIGNIFIKANZ 
(click)          
 .DAX 5255 Steigt  innerhalb 10-Tage 5371 86% 
 .DJI(NY) 10210 Steigt  innerhalb 10-Tage 10440 89% 
 .MDAX 4440 Steigt  innerhalb 10-Tage 4511 / 4369 89% 
 Allianz 269.0 Steigt  innerhalb 10-Tage 276.3 93% 
 Altana 61.10 SteigtNicht  innerhalb 10-Tage 63.53 82% 
 Amazon 15.60 SteigtNicht  innerhalb 10-Tage 15.76 / 15.51 94% 
 Amgen 67.60 Steigt  innerhalb 10-Tage 69.63 70% 
 AT&T 17.33 Steigt  innerhalb 10-Tage 17.85 83% 
 BASF 46.75 SteigtNicht  innerhalb 10-Tage 47.83 84% 
 Epcos 51.25 unsicher  innerhalb 10-Tage     
 Ericsson 4.49 SteigtNicht  innerhalb 10-Tage 4.67 / 4.22 61% 
 Fielmann 37.20 Steigt  innerhalb 10-Tage 37.96 61% 
 Gehe 45.45 Steigt  innerhalb 10-Tage 46.36 80% 
    Wertpapier: Von der alphabetisch sortieren Liste führt jeweils ein Link zu weiteren Betrachtungen (Statistik, WPKN).
Vortag: Der Schlusskurs vom Vortag.
Prognose: Sie gibt an, ob das Schluss-Kursziel im Prognosezeitraum erreicht werden soll ("Steigt") oder nicht ("SteigtNicht"). Ein "Steigt" ist als bullishe Kauf-Empfehlung zu interpretieren.
Zeitraum: Der für die Prognose betrachtete Anzahl von Börsentage (einschl. d. aktuellen).
(Kurs)Ziel: Der Kurs, der im Prognosezeitraum bei einem "Steigt" mindestens erreicht oder bei einem "SteigtNicht" nicht erreicht werden soll.
Stop(Loss): Dieser optionale Wert dient der Verlustbegrenzung nach einem Kauf (durch "Steigt"). Das evtl. Stop ist in den Prognosen berücksichtigt. Ein "Steigt" sagt dann aus, dass dieser Wert nicht verletzt wird. Ein "SteigtNicht" kann auch bedeuten, dass das Stop-Loss verletzt wird.
Signifikanz: Sie gibt an, wie sicher die Entscheidung des Neuronalen Netzes ist. Die Signifikanz ist ein zusätzliches Maß, mit dem die Handelsentscheidung gewichtet werden kann. Sie ist nicht zu verwechseln mit der Trefferquote.

 

  Die Auswertung der Prognosen

Eine Prognose sagt aus, ob der Schlusskurs in einem definierten Zeitraum signifikant "Steigt" oder nicht. Als Bezugswert dient der Schlusskurs vom Vortag. Jede Prognose wird täglich neu und unabhängig von den vorherigen Prognosen berechnet.

Zur Beurteilung eines Prognosesystems kommen zwei Verfahren zur Anwendung:
1. die Berechnung einer sog. Kapitalkurve und
2. die Ermittlung der Trefferquote.

Auf Grund der hohen Prognosefrequenz (Anzahl pro Zeitraum) ergibt sich eine optimale statistische Aussagekraft der Test-Ergebnisse.
Die Tests erlauben zudem Rückschlüsse über den Grad der generellen Prognostizierbarkeit des betreffenden Kurses.

Beispiel:
    Erläuterung:

Text oben: 
Die Prognose gibt an, ob das Kursziel im angegebenen Zeitraum erreicht wird. Frühere Prognosen sind obsolet.

Oberer Chart: 
Die blau gekennzeichnete Kapitalkurve zeigt die Güte der Prognosen im Vergleich zum Kurs.
Hierzu werden alle Prognosen bzw. Signale in einem sog. Musterdepot gehandelt.

Unteres Diagramm: 
Das Balkendiagramm stellt eine grafische Auswertung der Trefferquote dar.
Korrekte Signale sind als grüne, unkorrekte als rote Balken dargestellt. In der oberen Reihe befinden sich die "Steigt"-Signale (+), in der unteren Reihe die "SteigtNicht"-Signale (.)

Zur Berechnung der Kapitalkurve im oberen Chart werden die Prognosen nach einer einfachen und aussagekräftigen Strategie getradet. Um eine statistisch gesicherte Aussage zu erhalten, werden alle "Steigt"-Signale (auf die das Prognosesystem optimiert ist) berücksichtigt. 
Als Kaufkurs dient jeweils der Schlusskurs vom Vortag (der Eröffnungskurs liegt im Mittel ungefähr auf dessen Niveau). Der Verkauf erfolgt entweder beim Eintreten der Prognose, beim Verletzen eines evtl. Stops oder spätestens am Ende des Prognosezeitraums (maximale Haltedauer). Der eingesetzte Geldbetrag ist für jede Position gleich. 
Da das Prognosesystem in diesem Test nicht ständig investiert ist, aber mit dem Kurs als langfristige Vollinvestition verglichen werden soll, ist ein Korrekturfaktor notwendig. Dieser sog. Hebel ergibt sich aus der Anzahl der Kaufsignale und deren durchschnittlicher Haltezeit und liegt in der Regel bei 3 (ähnlich wie bspw. beim Handel mit Optionsscheinen). 
Der Vollständigkeit halber sind rechts neben der Grafik die Angaben der Auswertung aufgeführt:
- Rate: jedes wievielte Kauf-Signal gehandelt wird; 1= jedes
- Hebel: Faktor, mit dem jeder Trade gehebelt wird (z.B. per Optionsschein)
- BenchTyp: Handelsmodell; 0= konstanter Geldbetrag pro Kauf und Handel auf steigende Kurse
- System-Code: Name des neuronalen Tradingsystems (jedes Neuronale Netz wird in zeitlichen Abständen an die Marktveränderungen angepasst, d.h. neu erstellt)

Die grafische Darstellung der Trefferquote im unteren Diagramm gibt einen schnellen Überblick über den Umfang, die zeitliche Verteilung sowie die Richtigkeit der Signale. 
Jedes tägliche Signal ist im Prinzip durch einen einzelnen Strich bzw. schmalen Balken dargestellt. Mehrere aufeinander folgende Signale der gleichen Art werden aus optischen Gründen zu Rechtecken zusammengefasst. 
Die Reihe der Balken korrespondiert mit dem Signal-Typ (Steigt, SteigtNicht). Die Farbe gibt Aufschluss über die Korrektheit der Prognosen: grün = korrekt, rot = nicht-korrekt. Letzte, noch unbeurteilbare Signale, d.h. wenn weder das Kursziel, das eventuelle Stop-Loss oder die maximale Haltedauer (Prognosezeitraum) noch nicht eingetreten sind, werden in einer neutralen Farbe dargestellt.
 

  Die SignalTabelle

Die SignalTabelle, bestehend aus zwei Teilen, macht Aussagen zur Statistik des betreffenden neuronalen Tradingsystems und zeigt die letzten Prognosen bzw. Signale an. Die Berechnung der Trefferquoten bezieht sich auf den Zeitraum, der in der übergeordneten Grafik dargestellt ist.

Die Trefferquoten zeichnen sich durch eine hohe Aussagekraft aus, da sie auf einer sehr großen Anzahl von realen Signalen beruhen.

Beispiel:   Erläuterung:                             
     
Prognose-Zeitraum innerhalb 10-Tage
Treffer-Quoten
unter Berücksichtigung einer Mindest-Signifikanz der Signale
Signifikanz : jede >63% >77% >90%
(.) SteigtNicht = 61.8% 63.0% 67.5% 68.8%
(+) Steigt = 64.8% 63.3% 75.0% 83.9%
Häufigkeit : 100% 89% 73% 66%
NEURO-Depot (vs. Kurs) 22.8% (5.9%) p.a.
System, Erstellung ADTZ006T, 30.07.01

* Die Trefferquote pro Signal-Typ liefert eine verbesserte Aussage über die Chancen und Risiken des Finanztitels.

    Die obere Tabelle macht Angaben zur Statistik der Prognosen.

Prognose-Zeitraum:
Der für die Prognose betrachtete Zeitraum (Börsentage). Das Datum der Prognose zählt als erster Tag.
Treffer-Quoten: (TQ) ...pro Signal-Typ* und Signifikanzgrenze (s.u.) seit dem Erstellungsdatum.
Angabe der Häufigkeit der Signale oberhalb der angegebenen Signifikanzgrenzen.
Neuro-Depot: Die Ergebnisse von Tradingsystem und Kurs seit dem Erstellungsdatum, jeweils auf ein Jahr berechnet.
System: Jeder Finanztitel besitzt ein eigenes Neuronales Netz. Die Tradingsysteme werden in zeitlichen Abständen neu an die Marktgegebenheiten angepasst bzw. ersetzt.
Erstellung: Nur bis zu diesem Zeitpunkt ist dem Künstlichen Neuronalen Netz die Vergangenheit bekannt (Training). Das Tradingsystem arbeitet seit diesem Zeitpunkt frei, d.h. unter realen Bedingungen.
     
 Signale: letzten 20 von 179
Datum  Vortag/Schluss  Signal Signi-
fikanz
KursZiel Stop-Loss Bewertung
05.04.02 1288/ (+) Steigt 95 % 1311 1257 noch offen
04.04.02 1303 / 1288 (+) Steigt 95 % 1326 1271 noch offen
03.04.02 1305 / 1303 (+) Steigt 95 % 1328 1273 noch offen
02.04.02 1299 / 1305 (+) Steigt 95 % 1323 1268 noch offen
02.04.02 1294 / 1299 (+) Steigt 95 % 1317 1264 noch offen
02.04.02 1289 / 1294 (+) Steigt 95 % 1312 1259 noch offen
28.03.02 1281 / 1289 (+) Steigt 95 % 1303 1252 RICHTIG
27.03.02 1268 / 1281 (+) Steigt 90 % 1289 1240 RICHTIG
26.03.02 1271 / 1268 (+) Steigt 95 % 1292 1243 RICHTIG
25.03.02 1259 / 1271 (+) Steigt 95 % 1279 1232 RICHTIG
22.03.02 1238 / 1259 (+) Steigt 95 % 1257 1213 RICHTIG
21.03.02 1241 / 1238 (+) Steigt 95 % 1259 1216 RICHTIG
20.03.02 1240 / 1241 (+) Steigt 77 % 1258 1215 RICHTIG
19.03.02 1238 / 1240 (+) Steigt 95 % 1257 1213 RICHTIG
18.03.02 1232 / 1238 (.) SteigtNicht 95 % 1251 1207 » (+) Steigt
15.03.02 1229 / 1232 (+) Steigt 90 % 1248 1203 RICHTIG
14.03.02 1233 / 1229 (.) SteigtNicht 68 % 1253 1207 » (+) Steigt
13.03.02 1241 / 1233 (.) SteigtNicht 85 % 1260 1215 » (+) Steigt
12.03.02 1245 / 1241 (.) SteigtNicht 95 % 1264 1219 » (+) Steigt
11.03.02 1245 / 1245 (.) SteigtNicht 67 % 1265 1219 RICHTIG

* Ist der Vortag einer Prognose ein dt. Feiertag, so ist das Datum durchgestrichen (da das System für jeden Tag einen Kurs benötigt, wird dieser ggf. geschätzt).
** Ein "Steigt" sagt dann aus, dass dieser Wert nicht verletzt wird. Ein "SteigtNicht" kann auch bedeuten, dass das Stop-Loss verletzt wird.

  Die untere Tabelle listet die letzten Signale auf.

Signale:
Die Anzahl der Börsentage seit der Erstellung des Systems.
Datum: Zeitpunkt der Prognose.*
Vortag/Schluss: Der Schlusskurs vom Vortag sowie der des Prognosedatums.
Signal: Es gibt an, ob das Kursziel im Prognosezeitraum mindestens erreicht werden soll ("Steigt") oder nicht ("SteigtNicht").
Signifikanz: Diese wird zu jeder täglichen Prognose mit angegeben, sie ist nicht zu verwechseln mit der TQ. Die Signifikanz ist ein zusätzliches Maß, mit dem die Handelsentscheidung gewichtet werden kann. Sie gibt an, wie sicher die Entscheidung des Neuronalen Netzes ist. Mit steigender Signifikanzgrenze (s.o.) steigt i.Allg. die TQ an, gleichzeitig sinkt die Zahl nutzbarer Signale.
KursZiel: Der Schluss-Kurs auf den sich das Signal bezieht.
Stop-Loss: Dieser optionale Wert dient der Verlustbegrenzung nach einem Kauf ("Steigt"). Er ist in den Prognosen berücksichtigt.**
Bewertung: Die Aussage, ob sich das jeweilige Signal in der Zukunft als richtig erwiesen hat. Gegebenfalls wird das korrekte Signal angegeben. Unsichere Prognosen bleiben unbewertet. Die Bewertung kann erst erfolgen, nachdem die Prognose eingetreten ist, ein evtl. Stop-Loss verletzt wurde oder der Prognosezeitraum abgelaufen ist.

 

  Praktische Hinweise

Das Neuro-Tradingsystem von PROFIT-STATION.DE bietet professionell agierenden Tradern ein unverzichtbares Werkzeug in der täglichen Auseinandersetzung mit dem Markt. Als hochinformierter Experte hilft es bei der Bildung einer optimalen Handelsentscheidung. 
Zu diesem Zweck sollten die externen Informationsquellen für jeden der betrachteten Finanztitel zu einer Aussage zusammengefasst werden. Diese Aussage pro Finanztitel kann dann mit den Prognosen abgeglichen werden. 
Sollte es hier zu unterschiedlichen Aussagen kommen, kann von einem höheren Risiko im Markt ausgegangen werden. Es müssten dann weitere Faktoren wie Signifikanz und Trefferwahrscheinlichkeit der externen Information und des neuronalen Tradingsystems berücksichtigt werden. Im Zweifelsfall ist von einer Neuposition abzusehen bzw. sollte eine vorhandene Position abgebaut werden.

Um das Marktrisiko zu minimieren, ist es sinnvoll, gleichzeitig in mehreren Titeln bzw. Märkten positioniert zu sein. Der eingesetzte Geldbetrag sollte sich an der Schwankungsbreite (Volatilität) des Titels orientieren. Bei hoher Volatilität sollte das Engagement entsprechend niedriger ausfallen. 
Auch vom psychologischen Standpunkt aus gelten die Prinzipien von Diversifikation und Zeitpunktstreuung. Es sollte nie nur eine Position zu einem Zeitpunkt gehalten werden. Es gäbe dem Trader keine Chance sich als Gewinner zu fühlen, was ihm beim Realisieren von Verlusten deutlich hilft. Auch sollte er das Handels- und Positionsrisiko nur im Einklang mit seiner psychischen Verfassung eingehen. Es gibt keine vergebenen Marktchancen.

Aus Gründen, die in der Natur der Finanzmärkte liegen, sind keine 100%igen Trefferwahrscheinlichkeiten möglich. Insofern können in der Praxis widersprüchliche Signale auftreten. So kann z.B. nach einem "Steigt" der Kurs gefallen sein und dann ein "SteigtNicht" prognostiziert werden. 
Für eine Neubewertung der Situation kann die Trefferwahrscheinlichkeit pro Signal-Typ in die Betrachtung mit einbezogen werden. Zu beachten ist aber auch, dass ein "SteigtNicht" eine mögliche leichte Kurserholung einschliesst.



3. FAQ's
 

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 EMail an
info@profit-station.de.


 

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 letzen 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 andereseits eine gewisse Handelsfrequenz zulässt. In der Praxis ist die letztlich erzielte Kursänderung oft 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 vor allem 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 müssen recht allgemein sein, ohne jedoch zu ungenau zu 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 Datentransvormation 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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Stand: 13.01.14
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