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Artikel
Börsenprognosen mit Künstlichen Neuronalen Netzen

Prognosen auf wissenschaftlicher Basis

Wie ein menschlicher Experte muss die Künstliche Intelligenz vor ihrem Einsatz ersteinmal Erfahrung sammeln. Dies geschieht anhand historischer Kursdaten. Ein sogenannter Trainingsprozess sorgt dafür, dass das Neuronale Netz die relevanten Börsenregeln erlernt. Diesem schliesst sich dann ein Testprozess an. Hier wird das Netz auf neuen und völlig unbekannten Kursdaten für seinen Einsatz getestet.

Auf diese Weise ergibt sich gleichzeitig eine Abschätzung der prinzipiellen Prognostizierbarkeit der betreffenden Aktie bzw. Finanzobjektes. Naturgemäß werden hier Unterschiede gegeben sein. Im Ergebnis dieser Prozesse ist das Künstliche Neuronale Netz einsatzbereit und in der Lage sehr schnell Aussagen zu liefern.

Ein großer Vorteil Künstlicher Intelligenz ist ihre Fähigigkeit, Prognosen zu jedem Zeitpunkt zu ermöglichen. Ein entsprechendes End-of-day-System kann also täglich eine neue Prognose erstellen. Klassische Tradingsysteme liefern in der Zeit zwischen Ein- und Ausstiegssignalen meist keine weitere Einschätzung.

Damit ein Regelwerk, eine Theorie einen praktischen Nutzen hat, muss sie exakte Aussagen liefern und sich auf unbekannten Daten überprüfen lassen. Viele Börsentheorien erlauben das aber nicht. Eine praktisch nutzbare Prognose muss also eine feste Handlungsregel enthalten wie z.B.: Steigt der Kurs in x-Tagen um mindestens y-Prozent, Ja oder Nein? Neuronale Netze ermöglichen Tradingsysteme unter Verwendung derartiger wissenschaftlich überprüfter Kursprognosen. Wissenschaft ist kein Selbstzweck, denn wie heißt es so schön: Nichts ist praktischer als eine gute Theorie!

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Die Technische Analyse
als Grundprinzip

Die Vorteile Künstlicher
Neuronaler Netze

Prognosen auf
wissenschaftlicher Basis


Die Bewertung
neuronaler Tradingsysteme

Neuronale Netze
der nächsten Generation

Tipps zur
praktischen Nutzung

   

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