Maschinenlernen und Aktienkursvorhersagen

Aktienpreise vorherzusagen ist wie Teeblätter lesen, während man Achterbahn fährt – herausfordernd, überraschend und oft verwirrend. Der Aktienmarkt ist voll von Höhen und Tiefen, Lärm und Volatilität, was genaue Vorhersagen zu einer schwierigen Aufgabe macht. In letzter Zeit ist das Hochfrequenzhandel (HFT) beliebt geworden, wo Trades in nur Millisekunden stattfinden, was das Ganze noch komplexer macht. In diesem Umfeld sind solide, Echtzeit-Modelle, die sich schnell an Veränderungen anpassen können, von entscheidender Bedeutung.

Maschinenlernen (ML) ist ins Rampenlicht gerückt und verspricht, uns zu helfen, Muster in historischen Daten zu erkennen. Techniken wie Zufallswälder und Support-Vektor-Maschinen werden in der Finanzwelt häufig eingesetzt, da sie anpassungsfähig sind. Damit sie gut funktionieren, sind sie jedoch auf qualitativ hochwertige Eingabemerkmale angewiesen, besonders wenn es um Hochfrequenzszenarien geht. Traditionelle Methoden wie ARIMA oder GARCH tun sich oft schwer mit den komplexen Wendungen des schnellen Marktes.

#Technische Analyse und ihre Rolle

Technische Analyse gibt es schon lange und bietet Händlern Werkzeuge, um Trends in Preis- und Volumendaten zu finden. Händler verwenden Technische Indikatoren – man könnte sie als Stimmungsring einer Aktie betrachten – um zu beurteilen, ob es ein guter Zeitpunkt ist, zu kaufen oder zu verkaufen. Beliebte Indikatoren sind Bollinger-Bänder und gleitende Durchschnitte, die Händlern helfen, potenzielle Preisumkehrungen zu erkennen. In der schnelllebigen Welt des Hochfrequenzhandels können diese Indikatoren jedoch manchmal aufgrund des überwältigenden Marktrauschens zu Fehlalarmen führen.

Die Kombination von technischen Indikatoren mit Maschinenlernmodellen wurde vorgeschlagen, um diese Herausforderungen zu überwinden, aber viel von der bisherigen Arbeit konzentrierte sich auf tägliche oder stündliche Daten, wodurch die Minutenanalyse relativ unerforscht bleibt.

#Bewertung von Maschinenlernmodellen

Bei der Bewertung finanzieller ML-Modelle könnten typische Kennzahlen wie die Wurzel des mittleren quadratischen Fehlers (RMSE) nicht ausreichen. Diese Masse lassen oft das Risiko, das mit dem Handel verbunden ist, ausser Acht. Fortgeschrittene Risikomessungen wie das Rachev-Verhältnis konzentrieren sich auf das Gleichgewicht zwischen Gewinnen und Verlusten, was für Händler wichtig ist, da sich die Marktbedingungen schnell ändern können.

Diese Studie betrachtet die Leistung von Zufallswald-Regressionsmodellen, die mit technischen Indikatoren verbessert wurden, um Hochfrequenzaktienpreise vorherzusagen. Im Gegensatz zu vielen vorherigen Studien befasst sich diese mit Daten auf Minutenbasis und konzentriert sich sowohl auf die Vorhersagegenauigkeit als auch auf das Risikomanagement während wilder Marktbewegungen.

#Datensammlung und Verarbeitung

Die Datensammlung für diese Analyse umfasste historische Aktienkursdaten auf Minutenbasis für SPY (den S&P 500 ETF) über einen bestimmten Zeitraum. Dieses Datenset enthält wichtige Details wie Eröffnungs-, Schluss-, Höchst- und Tiefstpreise. Wir haben sogar die 10-Jahres-US-Staatsanleihenrendite hinzugefügt, um risikofreie Renditen zu bewerten.

Um die Preisdaten zu verstehen und Verzerrungen zu reduzieren, haben wir Log-Renditen berechnet, um prozentuale Veränderungen zu erfassen. Wir haben das Datenset gefiltert, um uns auf die regulären Handelszeiten zu konzentrieren und sicherzustellen, dass wir die ruhigen Zeiten, in denen das Handelsvolumen niedrig ist, vermeiden.

#Überblick über technische Indikatoren

Eine Vielzahl von technischen Indikatoren wurde für diese Analyse ausgewählt, jeder aufgrund seiner einzigartigen Fähigkeit, die Preisbewegungen von Aktien vorherzusagen. Der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA) reagiert beispielsweise schnell auf aktuelle Preisänderungen, während Bollinger-Bänder die Volatilität verfolgen.

Hier eine lustige Tatsache: Bollinger-Bänder sind wie Gummibänder um die Preise, die sich dehnen, wenn der Markt verrückt spielt, und sich zusammenziehen, wenn alles ruhig wird. Andere Indikatoren wie der Commodity Channel Index (CCI) und die Ichimoku-Wolke wurden ebenfalls einbezogen, um unserer Analyse mehr Tiefe zu verleihen.

#Auswahl des Maschinenlernmodells

Für unser Maschinenlernmodell haben wir den Zufallswald-Regressor (RFR) gewählt. Diese Methode funktioniert, indem sie mehrere Entscheidungsbäume erstellt, die jeweils auf zufälligen Datenuntergruppen basieren, und dann die Vorhersagen mittelt. Das hilft, die Chancen auf Overfitting zu verringern, bei dem ein Modell Muster lernt, die zu spezifisch für die Trainingsdaten sind und nicht auf neue Daten verallgemeinert werden können.

#Rahmenwerk für Handelssimulationen

Wir haben eine simulierte Handelsstrategie eingerichtet, die Kauf-, Verkaufs- und Halteseinstellungen umfasst, die vom Zufallswaldmodell generiert werden. Begonnen mit einem Portfolio von 10.000 $, umfasste die Strategie den Kauf von Aktien, wenn eine Aufwärtsbewegung vorhergesagt wurde, und den Verkauf, wenn eine Abwärtsbewegung zu erwarten war.

Um die Simulation realistisch zu gestalten, haben wir eine Umsatzbeschränkung hinzugefügt, um Transaktionskosten und Liquiditätsgrenzen darzustellen.

#Leistungskennzahlen

Um die Leistung unserer Modelle zu bewerten, haben wir mehrere Kennzahlen verwendet. RMSE und der mittlere absolute Fehler (MAE) halfen uns, die Vorhersagegenauigkeit zu beurteilen, während das Sharpe-Verhältnis und das Sortino-Verhältnis uns Einblicke in die risikoadjustierte Leistung gaben.

Obwohl wir Zahlen lieben, ist es wichtig zu bedenken, dass ein gutes Modell nicht nur auf auffällige Renditen ausgerichtet sein sollte, sondern auch das Risiko smart managen sollte.

#Ergebnisse und Beobachtungen

#Allgemeine Erkenntnisse

Die Ergebnisse zeigten, dass die Modelle mit technischen Indikatoren einige Vorteile im Risikomanagement hatten, sich jedoch schwer taten, konsistente Renditen zu generieren. Bei den meisten Modellen war die Leistung im Training deutlich besser als im Test, was auf ein ernsthaftes Problem mit Overfitting hinweist.

In der realen Welt müssen Handelsmodelle über einen längeren Zeitraum Renditen liefern. Leider stellte unsere Studie fest, dass diese algorithmischen Handelsstrategien oft hinter einer einfachen Kauf-und-Hold-Strategie zurückblieben, die, rückblickend, vielleicht langweilig klang, aber sich als ziemlich effektiv herausstellt.

#Die Rolle der technischen Indikatoren

Bei der Analyse des Beitrags technischer Indikatoren zeigte sich, dass die primären Preisdaten immer noch mehr Gewicht in den Vorhersagen hielten als die Indikatoren selbst. Dies führte zu Fragen über die tatsächliche Nützlichkeit technischer Indikatoren in Hochfrequenzhandelsumgebungen, insbesondere wenn Marktrauschen deren Signale überschattet.

#Risikomanagement

Trotz ihrer Mängel in der Renditesteigerung zeigten die Modelle Potenzial im Risikomanagement. Einige Modelle schnitten beim Umgang mit Abwärtsrisiken besser ab als andere. Das Sharpe-Verhältnis deutete darauf hin, dass, obwohl die Modelle nicht in Gewinnen glänzten, sie ein Gespür für das Management potenzieller Verluste hatten.

#Verhaltenswissenschaftliche Erkenntnisse und Markteffizienz

Interessanterweise werfen die Ergebnisse auch Fragen zur schwachen Form der Effizienten Markthypothese (EMH) auf, die besagt, dass historische Preise zukünftige Bewegungen nicht vorhersagen können. Während unsere Modelle gut abschnitten, wenn sie mit historischen Daten trainiert wurden, taten sie sich schwer, dieses Wissen auf neue, unbekannte Daten anzuwenden.

Das könnte darauf hindeuten, dass es vorübergehende Ineffizienzen auf dem Markt gibt, besonders in hochvolatilen Phasen, was Händlern, die bereit sind, kalkulierte Risiken einzugehen, neue Möglichkeiten eröffnet.

#Fazit und Ausblick

Diese Studie beleuchtet die komplexe Welt der Aktienpreisvorhersage mit Maschinenlernen und technischen Indikatoren. Während wir einige wertvolle Einblicke in das Risikomanagement gewonnen haben, können die Herausforderungen, konsistente Renditen zu generieren und mit Overfitting umzugehen, nicht ignoriert werden.

In Zukunft gibt es spannende Möglichkeiten zu erkunden. Zukünftige Forschungen könnten mit verschiedenen Anlageklassen experimentieren oder alternative Datenquellen integrieren, die die Vorhersagegenauigkeit verbessern könnten. Der Einsatz fortgeschrittener Maschinenlerntechniken könnte ebenfalls helfen, die sequenziellen Abhängigkeiten in Hochfrequenzdaten besser zu erfassen.

Am Ende, obwohl die Vorhersage von Aktienkursen sich anfühlen mag wie der Versuch, ein wildes Pferd zu zähmen, bietet die Reise viele Lern- und Wachstumschancen – denk nur daran, dich festzuhalten!