Ein genauerer Blick auf die Prognose von Aktienkursen in Indien

#Aktienkurse in Indien vorhersagen: Ein einfacher Leitfaden

Aktienmarktpreise vorherzusagen ist wie das Wetter vorherzusagen. Es ist tricky und selbst die besten Experten kratzen sich manchmal am Kopf. Verschiedene Faktoren, wie Wirtschaftsnachrichten, internationale Ereignisse und sogar Tweets, spielen eine Rolle dabei, wie die Preise steigen und fallen. Mit Technologien wie künstlicher Intelligenz (KI) und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) haben wir Werkzeuge, die uns helfen, bessere Vermutungen über Aktienpreise anzustellen. Aber, genau wie eine Kristallkugel, sind diese Werkzeuge nicht immer perfekt.

In dieser Analyse schauen wir uns an, wie Deep Learning Modelle uns helfen können, Aktienpreise in Indien vorherzusagen. Wir konzentrieren uns auf 30 Jahre Daten von nationalen Banken, gemischt mit Nachrichten aus bekannten Quellen. Schliesslich kann das, was Investoren in sozialen Medien sagen, manchmal Berge versetzen – oder zumindest die Aktienkurse!

#Die Herausforderung des Aktienmarktes

Für alle, die mit dem Aktienmarkt handeln oder investieren, ist es wichtig, all die Daten da draussen zu verstehen. Ob es die neuesten Wirtschaftsnachrichten oder ein viraler Tweet ist, alles im Auge zu behalten kann überwältigend sein. Händler verlassen sich auf verschiedene Strategien, wie quantitative Analyse, fundamentale Analyse und technische Analyse, um informierte Entscheidungen zu treffen. Aber eine Methode, die an Popularität gewonnen hat, ist die Zeitreihenanalyse. Diese Technik hilft, zukünftige Preise basierend auf historischen Daten vorherzusagen. Deep Learning, insbesondere mit etwas, das Long Short-Term Memory (LSTM) Netzwerke genannt wird, ist für viele zur Lieblingsmethode geworden.

LSTM-Netze sind eine Art von neuronalen Netzwerken, die Muster in Datenfolgen erkennen können. Sie sind gut darin, sich zu merken, was früher passiert ist, und können diese Informationen für Vorhersagen nutzen. Es gibt auch ein praktisches Tool namens Facebook Prophet, das dafür entwickelt wurde, genaue Vorhersagen basierend auf Zeitreihendaten zu treffen.

In der Finanzwelt ist es entscheidend, die Aktienpreise basierend auf aktuellen Nachrichten vorhersagen zu können. Nachrichten haben die Macht, die Stimmung der Investoren zu verändern, was wiederum die Aktienpreise beeinflussen kann.

#Warum Nachrichten wichtig sind

Der indische Aktienmarkt reagiert, wie viele andere, auf eine Vielzahl von Nachrichtenereignissen. Diese können von Wirtschaftsberichten bis zu politischen Ereignissen reichen. In der heutigen digitalen Welt verbreiten sich Nachrichten schneller als je zuvor. Daher reagieren Investoren schnell auf die neuesten Schlagzeilen, was es zu einem bedeutenden Forschungsbereich macht. Forscher sind daran interessiert herauszufinden, wie man diese Nachgabendaten effektiv nutzen kann, um bessere Preisvorhersagen zu machen.

Diese Untersuchung zielt darauf ab, zu analysieren, wie verschiedene Deep Learning Modelle bei der Vorhersage von Aktienpreisen abschneiden, die durch Nachrichten beeinflusst werden. Indem wir verschiedene Modelle vergleichen, hoffen wir, Einblicke zu geben, was im indischen Markt am besten funktioniert.

#So haben wir es gemacht

Um ein genaues Bild der Aktienkursvorhersagen zu bekommen, haben wir verschiedene Vorhersagemodelle untersucht. Die Hauptmodelle, die wir bewertet haben, sind:

1. Multivariate Multi-Step LSTM: Dieses Modell nutzt mehrere Eingangsvariablen und sagt mehrere zukünftige Zeitpunkte voraus.
2. Facebook Prophet: Ein Modell, das für die Zeitreihenvorhersage entwickelt wurde und saisonale Trends gut erfasst.
3. SARIMA (Seasonal Auto-Regressive Integrated Moving Average): Ein klassisches Modell, das für die Zeitreihenanalyse verwendet wird.

Wir haben diese Modelle mit historischen Aktienpreisen und Nachrichten von zuverlässigen Quellen trainiert. Unser Ziel war es, zu sehen, wie gut sie Preise basierend auf der aktuellen Marktsituation vorhersagen konnten.

Wir haben auch Techniken wie Sentimentanalyse eingesetzt, die es uns erlaubt, den emotionalen Ton von Nachrichtenartikeln zu erfassen. Durch die Kategorisierung von Nachrichten in positive, negative oder neutrale Kategorien konnten unsere Modelle besser verstehen, wie die öffentliche Stimmung die Aktienpreise beeinflussen könnte.

#Die Daten verstehen

Für unsere Analyse haben wir Daten von Yahoo Finance bezogen und uns auf die Eröffnungs-, Höchst-, Tiefst- und Schlusskurse sowie das Handelsvolumen (OLHCV) von Aktien konzentriert. Wir haben Daten von vier verschiedenen Banken über die letzten 20 Jahre ausgewählt. Zuerst haben wir versucht, diese Daten mit verschiedenen APIs zu sammeln, aber festgestellt, dass yfinance den Prozess reibungsloser machte.

#Licht auf LSTM werfen

Long Short-Term Memory Netzwerke sind eine Art Magie, um zukünftige Werte basierend auf vergangenen Eingaben vorherzusagen. In unserem Fall haben wir uns frühere Aktienpreise und Nachrichten angesehen, um die Preise von morgen zu schätzen.

Im multivariaten Ansatz haben wir mehrere Indikatoren verwendet, was bedeutet, dass wir verschiedene Informationsstücke in unsere Vorhersagen einbezogen haben. Dieser Ansatz kann komplexere Muster und Beziehungen zwischen verschiedenen Faktoren erfassen.

#Das Facebook Prophet Modell

Prophet ist ein beliebtes Tool für Zeitreihenvorhersagen, das von Facebook entwickelt wurde. Es hilft Unternehmen, Trends vorherzusagen und Marktverhalten zu verstehen. Zu den Hauptmerkmalen gehört die Identifizierung saisonaler Trends und die Berücksichtigung von Feiertagen, die ebenfalls die Aktienpreise beeinflussen können.

Durch die Kombination von Prophet mit LightGBM, einer maschinellen Lerntechnik zur Effizienzsteigerung, wollten wir unsere Vorhersagen weiter verfeinern.

#Das SARIMA Modell

SARIMA ist ein weiteres solides Tool zur Vorhersage von Trends. Es konzentriert sich darauf, die Beziehung zwischen einer Variablen und ihren vergangenen Werten zu verstehen. Durch die Analyse dieser Verbindung kann SARIMA Einblicke in zukünftige Bewegungen geben.

Selbst in saisonalen Marktschwankungen, insbesondere während Ereignissen wie COVID-19, hat SARIMA gezeigt, dass es sich schnell anpasst und seine Genauigkeit in turbulenten Zeiten beibehält.

#So haben wir das Sentiment analysiert

Um unsere Vorhersagen der Aktienpreise zu verbessern, haben wir eine Technik namens Sentimenterkennung eingeführt. Dabei sammeln wir Sentimentdaten aus verschiedenen Nachrichtenquellen und Tweets. Wir haben ein System namens Hidden Markov Model (HMM) verwendet, um diese Stimmungen zu analysieren.

Stell dir HMM wie einen Detektiv vor, der versucht, die Stimmung des Marktes anhand von verschiedenen Hinweisen (oder Nachrichtenartikeln) herauszufinden. Durch die Klassifizierung jedes Nachrichtenstücks in verschiedene Emotionen konnten wir die Fähigkeiten unserer Modelle zur genauen Vorhersage der Aktienpreise verbessern.

#Die Ergebnisse unserer Erkenntnisse

Wir haben die vier zuvor diskutierten Modelle auf die Schlusskurse von Aktien getestet. Zunächst haben wir mit einem einfachen univariaten Modell begonnen, das nur die Schlusskurse verwendete. Um unsere Vorhersagen zu verbessern, sind wir jedoch auf das multivariate Modell umgestiegen, das einen umfassenderen Überblick über die Marktbedingungen bietet.

Hier ist ein schneller Überblick über unsere Ergebnisse:

• Multistep LSTM: Dieses Modell hat besonders gut abgeschnitten, insbesondere als es auch die Nachrichten Daten einbezog. Es kann komplexe Muster und Beziehungen zwischen Aktienpreisen und Nachrichtenstimmungen lernen.
• Facebook Prophet: Dieses Modell war zuverlässig darin, Trends zu erfassen, auch wenn es nicht immer externe Nachrichtenfaktoren berücksichtigte.
• SARIMA: Eine solide Leistung, besonders in Zeiten von Marktvolatilität.

Jedes Modell hatte seine Stärken und Schwächen. Das Multistep LSTM-Modell hat sich als das beste herauskristallisiert, indem es Echtzeit-Sentimentdaten integriert hat und somit gezeigt hat, dass es einen grossen Unterschied in der Vorhersagegenauigkeit macht, wenn man auf das achtet, was in den Nachrichten passiert.

#Fazit: Die Zukunft der Vorhersage von Aktienkursen

Was haben wir also gelernt? Aktienpreise vorherzusagen, besonders in einem dynamischen Markt wie Indien, erfordert einen durchdachten Ansatz. Durch die Kombination fortschrittlicher Technologien wie Deep Learning und Sentimentanalyse können wir fundiertere Vorhersagen treffen.

Obwohl keine Methode narrensicher ist, betonen unsere Erkenntnisse die Notwendigkeit, die Vorhersagemodelle kontinuierlich zu verbessern. Wenn sich die Technologie weiterentwickelt und mehr Daten verfügbar werden, wird auch unsere Fähigkeit, genaue Vorhersagen zu treffen, nur besser werden.

Für Investoren kann das Verständnis darüber, wie Nachrichten die Aktienpreise beeinflussen, zu klügeren Entscheidungen führen. Schliesslich geht es an der Börse nicht nur um Zahlen; es geht um Menschen, ihre Stimmungen und die Geschichten, die unsere Welt prägen.