Vorhersage von Aktienkursen mit maschinellem Lernen

Bevor wir in die technischen Details eintauchen, ist es wichtig, die Grundlagen des Finanzmarkts zu verstehen. Finanzmärkte sind Plattformen, auf denen Wertpapiere wie Aktien, Anleihen und Derivate gehandelt werden. Die Preise dieser Wertpapiere werden durch Angebot und Nachfrage bestimmt und können durch eine Vielzahl von Faktoren beeinflusst werden, darunter wirtschaftliche Daten, Unternehmensnachrichten und Marktstimmungen.

Die Datenaufbereitung ist ein entscheidender Schritt im maschinellen Lernen. Für die Vorhersage von Aktienkursen benötigen wir historische Preisdaten, die typischerweise aus Open, High, Low, Close (OHLC)-Daten und Volumen bestehen. Diese Daten müssen bereinigt und normalisiert werden, um die Leistung des Modells zu optimieren.

Ein häufig verwendeter Ansatz ist die Verwendung von gleitenden Durchschnitten und anderen technischen Indikatoren, um zusätzliche Merkmale zu generieren. Diese Merkmale können dem Modell helfen, Muster und Trends im Markt besser zu erkennen.

LSTM-Neuronale Netze sind eine spezielle Art von rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs), die entwickelt wurden, um lange Sequenzen zu verarbeiten und Abhängigkeiten über längere Zeiträume zu lernen. Dies macht sie besonders geeignet für die Vorhersage von Zeitreihen wie Aktienkursen.

• Modellarchitektur definieren: Die Struktur des Netzes festlegen, einschließlich der Anzahl der LSTM-Schichten und Neuronen.
• Kompilieren des Modells: Den Optimierer und die Verlustfunktion festlegen.
• Trainingsdaten vorbereiten: Die Daten in Sequenzen aufteilen und in ein geeignetes Format bringen.

Das Training des Modells erfolgt durch die Anpassung der Gewichte auf Basis der Trainingsdaten. Hierbei wird der Verlust minimiert, um die Genauigkeit der Vorhersagen zu erhöhen. Es ist wichtig, das Modell auf einem Trainingsdatensatz zu trainieren und die Leistung auf einem Validierungsdatensatz zu überwachen, um Überanpassung zu vermeiden.

Nach dem Training kann das Modell verwendet werden, um zukünftige Aktienkurse vorherzusagen. Die Vorhersagen können täglich, wöchentlich oder in anderen Intervallen erfolgen, abhängig von den Anforderungen des Nutzers.

Die Visualisierung der Ergebnisse ist ein wichtiger Aspekt, um die Leistungsfähigkeit des Modells zu bewerten. Typischerweise werden die vorhergesagten Preise gegen die tatsächlichen Preise geplottet, um die Genauigkeit der Vorhersagen zu veranschaulichen. Weitere Metriken wie der Mean Squared Error (MSE) oder der Root Mean Squared Error (RMSE) können ebenfalls verwendet werden, um die Leistung quantitativ zu bewerten.

Finanzmärkte spielen eine entscheidende Rolle in der globalen Wirtschaft, indem sie den Austausch von Kapital und Vermögenswerten ermöglichen. Diese Märkte bieten wesentliche Mechanismen für Unternehmen zur Kapitalbeschaffung, Investoren zur Vermögensvermehrung und Regierungen zur Finanzierung ihrer Aktivitäten. Es gibt mehrere unterschiedliche Kategorien von Finanzmärkten, die jeweils spezifischen Zwecken dienen und verschiedene Finanzinstrumente bedienen:

Geldmärkte befassen sich mit kurzfristigen Finanzierungsinstrumenten, wie z.B. Schatzwechseln (Treasury Bills) und sind entscheidend für die Liquiditätsversorgung und das kurzfristige Kapitalmanagement von Unternehmen und Regierungen.

Kapitalmärkte konzentrieren sich auf langfristige Wertpapiere wie Aktien und Anleihen. Sie sind wesentliche Plattformen für Unternehmen zur Beschaffung von langfristigem Kapital und für Investoren zur Anlage in langfristige Vermögenswerte.

In Primärmärkten werden neue Wertpapiere ausgegeben. Unternehmen und Regierungen nutzen diese Märkte, um frisches Kapital durch die Emission neuer Aktien oder Anleihen zu beschaffen.

In Sekundärmärkten werden bereits bestehende Wertpapiere gehandelt. Diese Märkte bieten Liquidität und ermöglichen Investoren den Kauf und Verkauf von Wertpapieren, ohne dass neue Emissionen erforderlich sind.

Künstliche Intelligenz verbessert Handelsstrategien, indem sie Markttrends vorhersagt. Sie verarbeitet große Datensätze in hoher Geschwindigkeit, liefert wertvolle Einblicke und ermöglicht datengesteuerte Entscheidungen.

Predictive Analytics nutzt maschinelles Lernen, um Markttrends, Aktienkurse und Kundenverhalten vorherzusagen. Dies hilft Investoren und Analysten, fundierte Entscheidungen zu treffen und Marktchancen frühzeitig zu erkennen.

Algorithmischer Handel analysiert Echtzeit-Marktdaten, führt Trades aus und passt Strategien autonom an. Diese automatisierten Systeme können große Mengen an Daten verarbeiten und blitzschnelle Entscheidungen treffen, was zu effizienteren und profitableren Handelsstrategien führt.

KI-basierte Betrugserkennungssysteme identifizieren unregelmäßige Muster und Anomalien, indem sie verdächtige Aktivitäten in Echtzeit markieren. Dies schützt Finanzinstitutionen und ihre Kunden vor betrügerischen Transaktionen und anderen schädlichen Aktivitäten.

KI bewertet Kredit-, Markt- und operationelle Risiken, indem sie historische Daten analysiert und potenzielle Risiken vorhersagt. Dies ermöglicht eine proaktive Risikomanagementstrategie und hilft Finanzinstitutionen, sich besser auf mögliche Herausforderungen vorzubereiten und diese zu bewältigen.

Durch die Integration von KI in die Finanzmärkte können Unternehmen, Investoren und Regierungen ihre Effizienz steigern, Risiken besser managen und fundierte Entscheidungen treffen, die auf tiefgehenden Datenanalysen basieren. Hierzu kommen oft Python-Bibliotheken zu tragen.

Der erste Schritt besteht darin, historische Aktiendaten herunterzuladen. Hierfür verwenden wir die Python-Bibliothek yfinance, die einen einfachen Zugriff auf historische Marktdaten von Yahoo Finance ermöglicht.

import yfinance as yf

# Beispiel für das Herunterladen von Daten für eine bestimmte Aktie
data = yf.download('AAPL', start='2020-01-01', end='2023-01-01')

Technische Indikatoren sind mathematische Berechnungen basierend auf historischen Preisdaten und Handelsvolumen. Zu den gängigsten Indikatoren gehören:

• SMA (Simple Moving Average): Einfache gleitende Durchschnittswerte
• EMA (Exponential Moving Average): Exponentiell gleitende Durchschnittswerte
• RSI (Relative Strength Index): Relative Stärke des Marktes
• MACD (Moving Average Convergence Divergence): Differenz zwischen kurzfristigen und langfristigen gleitenden Durchschnitten

Hier ist ein Beispiel, wie man einige dieser Indikatoren berechnet:

import pandas as pd

# SMA berechnen
data['SMA'] = data['Close'].rolling(window=20).mean()

# EMA berechnen
data['EMA'] = data['Close'].ewm(span=20, adjust=False).mean()

# RSI berechnen
def compute_rsi(data, window=14):
    delta = data['Close'].diff(1)
    gain = (delta.where(delta > 0, 0)).rolling(window=window).mean()
    loss = (-delta.where(delta < 0, 0)).rolling(window=window).mean()
    rs = gain / loss
    rsi = 100 - (100 / (1 + rs))
    return rsi

data['RSI'] = compute_rsi(data)

# MACD berechnen
data['EMA12'] = data['Close'].ewm(span=12, adjust=False).mean()
data['EMA26'] = data['Close'].ewm(span=26, adjust=False).mean()
data['MACD'] = data['EMA12'] - data['EMA26']
data['Signal Line'] = data['MACD'].ewm(span=9, adjust=False).mean()

Neurale Netzwerke arbeiten am besten mit skalierten Daten. Dies bedeutet, dass alle Features in einem ähnlichen Wertebereich liegen sollten. Eine übliche Methode ist die Min-Max-Skalierung.

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

scaler = MinMaxScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data[['Close', 'SMA', 'EMA', 'RSI', 'MACD']])
scaled_data = pd.DataFrame(scaled_data, columns=['Close', 'SMA', 'EMA', 'RSI', 'MACD'])

Um die Leistung unseres Modells zu bewerten, teilen wir die Daten in Trainings- und Testdatensätze auf. Typischerweise verwenden wir 70-80% der Daten für das Training und den Rest für das Testen.

train_size = int(len(scaled_data) * 0.8)
train_data = scaled_data[:train_size]
test_data = scaled_data[train_size:]

Die richtige Datenvorbereitung legt den Grundstein für genaue Vorhersagen. Durch das sorgfältige Herunterladen und Verarbeiten historischer Aktiendaten, das Berechnen relevanter technischer Indikatoren, das Skalieren der Daten und das Aufteilen in Trainings- und Testdatensätze können wir ein robustes Modell erstellen, das in der Lage ist, präzise Aktienkursvorhersagen zu treffen.

Nachdem wir unsere Daten vorbereitet haben, besteht der nächste Schritt darin, ein Modell zu trainieren und die Ergebnisse zu visualisieren. Hier fokussieren wir uns auf die Verwendung eines LSTM-Neuronalen Netzwerks, da diese besonders gut für die Verarbeitung von Zeitreihendaten geeignet sind.

Zuerst importieren wir die notwendigen Bibliotheken.

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Dropout
from sklearn.metrics import mean_squared_error

Wir müssen unsere Daten in ein Format bringen, das für die Eingabe in das LSTM-Modell geeignet ist. Dies beinhaltet das Erstellen von Sequenzen.

def create_sequences(data, seq_length):
    X = []
    y = []
    for i in range(len(data) - seq_length):
        X.append(data[i:i + seq_length])
        y.append(data[i + seq_length])
    return np.array(X), np.array(y)

seq_length = 60  # Beispielsweise 60 Tage
X_train, y_train = create_sequences(train_data[['Close']].values, seq_length)
X_test, y_test = create_sequences(test_data[['Close']].values, seq_length)

LSTM-Modell definieren:

model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(seq_length, 1)))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=False))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(units=1))

model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
model.summary()

Modell trainieren:

history = model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_split=0.2)

Vorhersagen generieren:

predictions = model.predict(X_test)
predictions = scaler.inverse_transform(predictions)

Ergebnisse visualisieren:

import matplotlib.pyplot as plt

# Testdaten skaliert zurücktransformieren
y_test_true = scaler.inverse_transform(y_test.reshape(-1, 1))

# Plotten
plt.figure(figsize=(14, 5))
plt.plot(y_test_true, color='blue', label='Echte Aktienkurse')
plt.plot(predictions, color='red', label='Vorhergesagte Aktienkurse')
plt.title('Vorhersage von Aktienkursen mit LSTM')
plt.xlabel('Zeit')
plt.ylabel('Aktienkurs')
plt.legend()
plt.show()

Durch die sorgfältige Datenvorbereitung, die Implementierung eines LSTM-Modells und die anschließende Visualisierung der Ergebnisse können wir präzise Vorhersagen über Aktienkurse treffen. Dies ist ein leistungsfähiger Ansatz, der Finanzexperten, Data Scientists und Investoren wertvolle Einblicke und Entscheidungshilfen bietet.

Dieser Prozess zeigt die Bedeutung der Datenvorbereitung und die Leistungsfähigkeit von LSTM-Neuronalen Netzwerken bei der Analyse und Vorhersage von Zeitreihendaten.