Trading-Strategien mit KI verbessern

Die Welt der Finanzen ist kompliziert und ständig im Wandel. Investoren und Trader brauchen bessere Tools, um die Daten zu verstehen und smarte Entscheidungen zu treffen. In diesem Artikel geht's um einen neuen Ansatz, der eine Art von künstlicher Intelligenz namens Convolutional Neural Network (CNN) kombiniert mit Deep Reinforcement Learning (DRL) nutzt, um Finanzdaten zu analysieren und Handelsstrategien zu verbessern.

#Hintergrund

In den letzten Jahren ist die Menge an verfügbaren Finanzdaten stark gestiegen. Dazu gehören Aktienkurse, Handelsvolumina und verschiedene wirtschaftliche Indikatoren. Bei so vielen Informationen kann es schwierig und ineffizient sein, traditionelle Methoden zur Datenanalyse zu nutzen. Maschinelles Lernen, insbesondere CNNs, ist immer beliebter geworden, weil sie Muster erkennen können, die Menschen vielleicht übersehen.

#Die Herausforderung

Finanzdaten bringen eigene Herausforderungen mit sich. Preise können schnell schwanken, was es schwer macht, zukünftige Bewegungen basierend auf vergangenen Leistungen vorherzusagen. Ausserdem können verschiedene finanzielle Indikatoren ganz unterschiedliche Skalen und Verhaltensweisen haben. Zum Beispiel könnte der Preis einer Aktie in Hunderten liegen, während das Handelsvolumen in Millionen von Aktien liegen könnte. Diese Unterschiede können Modelle in die Irre führen und es erschweren, dass sie effektiv lernen.

#Unser Ansatz

Um diese Herausforderungen anzugehen, schlagen wir zwei grosse Verbesserungen vor, wie CNNs mit Finanzdaten arbeiten: Normalisierung der Eingabedaten und Umstrukturierung der CNN-Architektur. Diese Änderungen sollen das Modell robuster machen und besser darin, komplexe Muster in den Daten zu finden.

#Normalisierung der Eingabedaten

Die erste Verbesserung ist die Hinzufügung einer Normalisierungsschicht am Anfang des Modells. Normalisierung bedeutet, die Daten so anzupassen, dass jedes Merkmal (wie Preis oder Volumen) eine ähnliche Skala hat. Das hilft dem Modell, effektiver zu lernen, weil es das Risiko verringert, dass einige Merkmale andere überwältigen. Indem wir die Daten so transformieren, dass der Mittelwert null und die Standardabweichung eins beträgt, können wir einen ausgewogenen Input bereitstellen, der den Lernprozess stabilisiert.

#Umstrukturierung der CNN-Architektur

Die zweite Verbesserung besteht darin, die Struktur des CNN selbst zu ändern. Unser neues Design hat eine Gradient Reduction-Architektur. Das bedeutet, dass die ersten Schichten des CNN breiter sind, sodass sie ein breites Spektrum an Merkmalen erfassen können. Während die Daten durch die Schichten gelangen, werden die Schichten schmaler. Das ermöglicht dem Modell, komplexe Informationen in verfeinerte Darstellungen zu destillieren, die entscheidend sind, um genaue Vorhersagen zu treffen.

#Finanzmarkenumfeld

Um unser Modell zu verwenden, haben wir einen simulierten Finanzmarkt basierend auf einem Framework namens FinRL-Meta eingerichtet. Diese Umgebung ahmt die realen Handelsbedingungen nach, sodass wir testen können, wie gut unser Modell unter verschiedenen Szenarien funktioniert. Sie behandelt verschiedene Herausforderungen wie niedrige Signal-Rausch-Verhältnisse, die Modelle verwirren können, und Überlebensbias, der die historische Leistung falsch darstellen könnte.

#Markov-Entscheidungsprozess

Die Finanzmarktsimulation verwendet ein Konzept, das als Markov-Entscheidungsprozess (MDP) bekannt ist. Dieses Framework definiert verschiedene Zustände (die aktuellen Marktbedingungen), Aktionen (was das Modell tun kann, wie kaufen oder verkaufen) und Belohnungen (wie erfolgreich diese Aktionen sind). Durch diese Strukturierung der Umgebung können wir den Entscheidungsprozess modellieren, der die tatsächlichen Handelsaktivitäten widerspiegelt.

#Zustandsraum und Merkmalsdarstellung

In der Finanzumgebung repräsentieren wir Marktbedingungen und Vermögenswerte als einen Zustandsvektor, der ein Array von wichtigen Faktoren ist. Dazu gehören:

• Eröffnungspreis des Vermögenswerts
• Höchster Preis während des Handelstags
• Niedrigster Preis während des Handelstags
• Schlusskurs
• Gesamtzahl der gehandelten Aktien
• Wochentag
• Verschiedene technische Indikatoren, die helfen, Markttrends zu bewerten.

Indem wir diese Informationen in ein strukturiertes Format organisieren, helfen wir dem CNN, Muster über die Zeit zu erkennen.

#Aktionsraum

Neben dem Zustandsraum haben wir einen Aktionsraum, der definiert, welche Handelsaktionen das Modell durchführen kann. Dazu gehören Kaufen, Verkaufen oder Halten von Aktien. Jede Aktion kann verschiedene Positionen über unterschiedliche Vermögenswerte hinweg umfassen. Diese Flexibilität erlaubt es dem Modell, seine Strategie basierend auf den aktuellen Marktbedingungen anzupassen.

#Belohnungsfunktion

Die Belohnungsfunktion ist ein entscheidender Teil unseres Modells. Sie hilft dem Modell zu verstehen, wie gut es abschneidet, indem sie Veränderungen im Portfolio-Wert basierend auf den getätigten Aktionen misst. Idealerweise sollte das Modell lernen, Entscheidungen zu treffen, die zu höheren Renditen führen.

#Modelltraining

Sobald wir die Umgebung eingerichtet haben, trainieren wir das Modell mit einer Strategie namens Proximal Policy Optimization (PPO). Diese Methode hilft uns, die Handelsstrategien des Modells durch wiederholtes Lernen und Bewerten zu verbessern.

#Politikoptimierung

In PPO definieren wir eine Politik, die die Strategie ist, die das Modell verfolgt, um Entscheidungen zu treffen. Das Hauptziel ist es, diese Politik im Laufe der Zeit anzupassen, damit das Modell seine Renditen aus der Investition maximieren kann. Durch die Kombination verschiedener Techniken sorgt PPO dafür, dass das Modell effizient lernt, während es drastische Änderungen vermeidet, die seine Handelsstrategie destabilisieren könnten.

#Leistungsevaluation

Nach dem Training des Modells bewerten wir seine Leistung im Vergleich zu mehreren Basismodellen, einschliesslich einfacherer Strategien wie Multi-Layer Perceptrons. Wir möchten Verbesserungen bei den kumulierten Belohnungen messen, um zu bestimmen, wie effektiv das Modell profitable Entscheidungen in einer simulierten Umgebung treffen kann.

#Experimentelle Ergebnisse

Erste Ergebnisse zeigen, dass das verbesserte CNN deutlich besser abschneidet als frühere Modelle. Durch den Vergleich der kumulierten Belohnungen können wir sehen, wie gut sich das Modell an verschiedene Marktbedingungen anpasst. In Phasen der Marktvolatilität zeigt das neue CNN weiterhin verbesserte Stabilität und bessere Renditen im Vergleich zu den älteren Modellen.

#Fazit

Diese Arbeit präsentiert wertvolle Verbesserungen, wie CNNs im finanziellen Deep Reinforcement Learning eingesetzt werden können. Durch die Normalisierung der Eingabedaten und die Umstrukturierung der CNN-Architektur können wir die Fähigkeit des Modells verbessern, komplexe Muster in Finanzdaten zu erfassen. Diese Fortschritte können zu besseren Entscheidungsstrategien führen, die sich an die fortlaufenden Veränderungen der Finanzmärkte anpassen können.

Da die Finanzsysteme komplexer und datenreicher werden, wird die Integration von KI- und Maschinellen Lerntechniken eine entscheidende Rolle dabei spielen, Tradern und Investoren zu helfen, diese Umgebungen erfolgreicher zu navigieren. Der hier diskutierte Ansatz bietet eine solide Grundlage für die Entwicklung zukünftiger Finanzmodelle, die Daten effektiv analysieren und Renditen maximieren können.