Verstärkendes Lernen im Aktienhandel

In den Aktienmarkt zu investieren kann sich anfühlen wie eine Achterbahnfahrt. Die Preise steigen, die Preise fallen, und manchmal drehen sie sich einfach nur um dich auf Trab zu halten. Bei all diesem Chaos brauchen Investoren clevere Strategien, um Risiken zu managen und Geld zu verdienen. Daten zu nutzen, um Markttrends und Bewegungen einzelner Aktien zu analysieren, kann helfen, aber herauszufinden, welche Daten man verwenden soll, kann knifflig sein.

Kürzlich haben die Leute angefangen, Reinforcement Learning (RL) zu nutzen, um smarte Investitionen zu tätigen. Allerdings hat sich die meiste Forschung darauf konzentriert, diese Techniken mit historischen Daten zu testen, statt im echten Handel. Das bedeutet, dass es eine Lücke zwischen Theorie und Praxis gibt, die gefüllt werden muss, wenn wir wollen, dass RL-Techniken im Handel richtig glänzen.

#Das Problem

Also, was ist das Problem? Investoren wollen Risiken reduzieren und Gewinne steigern. Dafür müssen sie die Preise von Wertpapieren und zukünftige Trends vorhersagen, was echt knifflig ist. Die meisten Forschungen konzentrieren sich auf den Aufbau automatisierter Systeme, die traden können, statt einfach nur Investoren zu beraten. Trotz der Nutzung von Methoden aus dem überwachten und unbeaufsichtigten Lernen waren die Ergebnisse nicht gerade überwältigend.

Jetzt kommt der Star des Spektakels: Reinforcement Learning. Viele glauben, es hält den Schlüssel zu besseren Preisvorhersagen, der es Handelsagenten ermöglicht, in einem verrückten Markt smartere Entscheidungen zu treffen. Allerdings sind Finanzdaten nicht immer ganz einfach. Sie können verwirrend und irreführend sein, weshalb eine sorgfältige Analyse verschiedener finanzieller Indikatoren notwendig ist.

#Die Wichtigkeit von Indikatoren

Indikatoren sind Zahlenschubser-Tools, die Investoren helfen, das grosse Ganze bei Aktienpreisen zu sehen. Sie können Einblicke über Trends geben und das Leben für Trader einfacher machen. Allerdings kann es eine Herausforderung sein, diese Indikatoren richtig zu nutzen. Manche Indikatoren könnten falsche Signale senden, was es schwer macht, genaue Preisbewegungen vorherzusagen.

Um das Ganze noch komplizierter zu machen, können verschiedene Indikatoren sich widersprechen. Das bedeutet, dass Trader eine gute Mischung von Indikatoren brauchen, die gut zusammenarbeiten, anstatt sich nur auf einen zu verlassen.

#Zurück zu den Grundlagen

Lass uns einen Schritt zurück machen und erforschen, wie Reinforcement Learning funktioniert. Im Grunde genommen geht es darum, frühere Erfahrungen zu nutzen, um bessere Entscheidungen in der Zukunft zu treffen. Denk daran, wie man einen Welpen trainiert: Du belohnst den Welpen für gutes Verhalten und gibst ihm eine Auszeit, wenn er sich schlecht benimmt. Das Ziel ist es, dem Welpen zu helfen, den Unterschied zwischen einer guten und einer schlechten Wahl zu lernen.

Im Aktienmarkt erhält der RL-Agent Belohnungen oder Strafen basierend auf den Handelsaktionen, die er ausführt. Das Ziel ist es, die Gesamtbelohnungen über die Zeit zu maximieren. Allerdings kann der Agent bei so vielen verfügbaren Daten verwirrt und überfordert werden, was zu schlechten Entscheidungen führt. Das ist ein klassisches Beispiel dafür, dass zu viel Information schlecht sein kann.

#Der Markov Entscheidungsprozess

Um dieses Problem anzugehen, wenden sich Forscher oft einer Methode zu, die den Markov Entscheidungsprozess (MDP) genannt wird. Denk daran als eine coole Möglichkeit, die Entscheidungen, die ein Agent zu einem bestimmten Zeitpunkt beim Handeln treffen kann, aufzubrechen. Es hilft dem Agenten, die beste Aktion basierend auf dem aktuellen Stand der Daten und der Umgebung, mit der er interagiert, zu bewerten.

Allerdings hat diese Methode ihre Einschränkungen. Finanzdaten ändern sich ständig, und MDP könnte nicht alle wichtigen Infos aus der Vergangenheit erfassen. Das kann zu weniger informierten Entscheidungen führen, und das will ja niemand!

#Daten normalisieren

Um den Agenten zu helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, ist es wichtig, die Daten zu normalisieren, die sie verwenden. Normalisierung ist der Prozess, bei dem Werte in einem Datensatz angepasst werden, damit sie sinnvoll verglichen werden können. Denk daran, das Normalisieren ist wie alle deine Klamotten in dieselbe Grössenschachtel zu packen; es macht es einfacher zu sehen, was du hast und das rauszusuchen, was du brauchst.

In der Handelswelt können technische Indikatoren helfen, bessere Handelsstrategien zu entwickeln. Durch die Analyse der Merkmale verschiedener Trends können Trader Einblicke gewinnen, ob der Markt bullisch (Preise steigen) oder bärisch (Preise fallen) ist.

#Das Experiment

In unserer Forschung haben wir beschlossen, verschiedene Ansätze mit 20 technischen Indikatoren zu testen. Diese Indikatoren reichen von gleitenden Durchschnitten bis hin zu komplexeren Berechnungen, die helfen, Preisbewegungen vorherzusagen.

Für unser Experiment haben wir Preisdaten einer Aktie über zwei Jahre gesammelt und dabei eine API verwendet, um genaue Daten zu erhalten. Dann haben wir verschiedene Normalisierungsmethoden angewendet, um herauszufinden, welche am besten für unsere Indikatoren funktioniert haben. Dazu gehörten einfache Methoden wie Min-Max-Skalierung und fortgeschrittene Optionen wie Z-Score-Normalisierung.

#Aktionsräume

Wenn es um Reinforcement Learning geht, müssen Agenten einen Aktionsraum haben. Das sind basically alle Aktionen, die der Agent beim Handeln ausführen kann. Für unseren Zweck haben wir zwei Arten von Aktionsräumen betrachtet: diskret und kontinuierlich.

In einem diskreten Aktionsraum kann der Agent zum Beispiel nur kaufen oder verkaufen. Auf der anderen Seite erlaubt ein kontinuierlicher Aktionsraum dem Agenten, eine Mischung aus Aktionen innerhalb eines Bereichs zu wählen, was ihm mehr Flexibilität gibt. So kann er ein gewisses Mass an Vertrauen in seine Entscheidungen ausdrücken, anstatt einfach alles oder nichts zu wählen.

#Die Algorithmen

In unserer Studie haben wir drei verschiedene Algorithmen untersucht, um zu sehen, welcher besser abschneidet: Deep Q-Network (DQN), Proximal Policy Optimization (PPO) und Actor-Critic (A2C). Jeder Algorithmus hat seine Vor- und Nachteile, aber das ultimative Ziel bleibt dasselbe: informierte Trades zu machen, die zu Gewinnen führen!

Der DQN-Algorithmus ist darauf ausgelegt, einem Agenten zu helfen, zu lernen, wie man Aktionen basierend auf früheren Erfahrungen auswählt. Er nutzt ein neuronales Netzwerk, um vorherzusagen, welche Aktion die beste zukünftige Belohnung einbringt.

PPO hingegen hilft, die Stabilität des Trainings zu verbessern, indem es grosse Updates im System des Agenten verhindert. So kann der Agent weiterhin lernen, ohne zu sehr umherzuspringen.

Zuletzt haben wir A2C, das Elemente von wertbasierten und politikbasierten Methoden kombiniert. Es verwendet zwei Netzwerke – eines zur Auswahl von Aktionen und ein anderes zur Bewertung, wie gut diese Aktionen sind.

#Backtesting und Belohnungsfunktionen

Backtesting ist eine Methode, die genutzt wird, um zu bewerten, wie gut eine Handelsstrategie in der Vergangenheit abgeschnitten hätte. Es schafft eine simulierte Umgebung, in der Trader ihre Strategien testen können, ohne echtes Geld zu riskieren. Das ist unglaublich wichtig, da es Tradern erlaubt, ihre Ansätze zu optimieren, bevor sie in den Live-Markt eintauchen.

Neben dem Backtesting spielt die Belohnungsfunktion ebenfalls eine entscheidende Rolle. Sie hilft dem Agenten zu lernen, indem sie ihm positive Verstärkung für kluge Trades gibt und ihn für schlechte Entscheidungen bestraft. Durch das Experimentieren mit verschiedenen Belohnungsfunktionen können wir herausfinden, welche den Agenten dazu anregt, die besten Entscheidungen zu treffen.

#Ergebnisse des Experiments

Während unserer Experimente haben wir einige interessante Muster bemerkt. Während DQN anfangs gut abschnitt, fiel seine Leistung in bestimmten Zeiträumen. Auf der anderen Seite generierte PPO häufige Trades, hatte aber Schwierigkeiten, profitable Kauf- oder Verkaufsaktionen auszuführen.

Inzwischen hatte A2C die grössten Schwierigkeiten, da es eine Menge Daten benötigte, um Verbesserungen vorzunehmen. Die Lernkurve hier war steil, und ohne entsprechende Anpassungen hatte A2C Probleme mit der Stabilität.

Letztendlich war DQN der stärkste Performer der drei und zeigte seine Fähigkeit, gute Handelsmöglichkeiten zu erkennen. Allerdings haben wir auch festgestellt, dass die optimale Leistung stark variieren kann, je nach Hyperparametern wie Lernrate, Batchgrösse und Puffergrösse.

#Die Wichtigkeit von Hyperparametern

Hyperparameter sind die Einstellungen, die den Lernprozess steuern. Sie können erhebliche Auswirkungen auf die Leistung eines Agenten haben. Zum Beispiel kann eine kleine Veränderung in der Lernrate zu drastischen Änderungen bei Gewinnen und Verlusten führen.

In unserer Studie haben wir mit verschiedenen Werten für Hyperparameter experimentiert, um zu sehen, wie sie die Ergebnisse beeinflussen. Zum Beispiel haben wir die Lernrate geändert und festgestellt, dass eine grössere Lernrate die Gesamtleistung verbesserte. Allerdings mussten wir auch vorsichtig sein, da eine zu grosse Lernrate zu unberechenbarem Verhalten führen kann.

#Der Weg nach vorne

Mit Blick auf die Zukunft eröffnet unsere Arbeit verschiedene Wege für zukünftige Forschung. Zum Beispiel könnte die Erkundung verschiedener Zeitrahmen (wie stündliche oder minütliche Daten) mehr Einblicke in Handelsmuster geben. Ausserdem könnte das Experimentieren mit verschiedenen Strategien und Algorithmen helfen, die Leistung noch weiter zu optimieren.

Schliesslich tritt Strategieverschlechterung auf, wenn ein Algorithmus im Laufe der Zeit an Wirksamkeit verliert. Das ist ein häufiges Problem im Handel, also ist es entscheidend, Strategien kontinuierlich zu bewerten und anzupassen, um profitabel zu bleiben.

#Fazit

Um es zusammenzufassen: Reinforcement Learning zeigt grosses Potenzial im quantitativen Handel. Durch die Nutzung technischer Indikatoren können Agenten klügere Handelsentscheidungen treffen. Allerdings haben Forscher noch viel Arbeit vor sich, um die Lücke zwischen Theorie und Praxis in der Handelswelt zu schliessen.

Es ist wichtig, neue Strategien, Hyperparameter und Ansätze zu erforschen, die die Leistung von RL-Agenten verbessern können. Mit Entschlossenheit und einem Hauch von Humor sind wir optimistisch, dass RL weiterhin wachsen und sich entwickeln wird, um Investoren dabei zu helfen, die Achterbahnfahrt der Finanzmärkte effektiver zu navigieren!