Transformatoren im quantitativen Trading: Ein neuer Ansatz

Quantitatives Trading ist eine gängige Praxis, die genutzt wird, um Aktien und andere Finanzwerte zu handeln. Aber der Finanzmarkt ist komplex und ständig im Wandel, was es schwer macht, Ergebnisse vorherzusagen. Traditionelle Methoden zur Marktanalyse übersehen oft wichtige Signale oder langfristige Daten, was zu verpassten Gewinnchancen führt. In diesem Artikel wird ein neuer Ansatz mit Hilfe von Transformermodellen vorgestellt, die fortgeschrittene Werkzeuge zur Datenanalyse sind, besonders im Kontext der Finanzmärkte.

#Überblick über das Quantitative Trading

Das Hauptziel des Aktienhandels ist es, Gewinn zu erzielen, indem man Aktien von Unternehmen basierend auf Preisänderungen kauft oder verkauft. Wenn die Preise steigen, wird erwartet, dass Händler die Aktien, die sie besitzen, verkaufen, und wenn die Preise fallen, kaufen sie Aktien. Es gibt jedoch viele Faktoren, die die Aktienpreise beeinflussen, und das schafft eine herausfordernde Umgebung für Händler. Die unvorhersehbare Natur des Marktes unterscheidet ihn von einfacheren Methoden der Datenanalyse.

#Architektur des Quantitativen Tradings

Traditionelle Methoden wie das Markowitz-Portfolio und das Capital Asset Pricing Model (CAPM) konzentrieren sich hauptsächlich auf die Analyse der Unternehmensgrundlagen. Diese Modelle sind einfach und beruhen auf Berechnungen, aber ihnen fehlt oft die Tiefe. Mit den Fortschritten in der Technologie sind maschinelles Lernen Methoden als mächtige Werkzeuge in diesem Bereich aufgekommen.

#Faktorbasiertes Trading

Faktorbasiertes Trading nutzt spezifische Kennzahlen zur Bewertung von Aktien. Zum Beispiel wurde das Fama-French-Drei-Faktor-Modell (FF3) in den frühen 1990er Jahren eingeführt und später auf das Fünf-Faktor-Asset-Pricing-Modell (FF5) aktualisiert. Diese Strategien ordnen Aktien basierend auf berechneten Werten aus ausgewählten Faktoren und ermöglichen es Händlern, Portfolios aufzubauen.

In den letzten Jahren hat maschinelles Lernen an Bedeutung gewonnen, um Handelsstrategien zu verbessern. Während einige traditionelle Methoden auf manuellen Indikatoren basieren, kann maschinelles Lernen riesige Datenmengen analysieren, um Muster und Faktoren zu identifizieren.

#Herausforderungen mit maschinellem Lernen in der Finanzwelt

Obwohl maschinelles Lernen neue Möglichkeiten eröffnet hat, steht es auch vor Herausforderungen. Ein Problem ist die Notwendigkeit, Daten in ein Format zu transformieren, das Modelle verarbeiten können, insbesondere im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP). In der Finanzwelt umfassen Daten sowohl kategorische Informationen, wie Branchenarten, als auch numerische Daten, wie Preisbewegungen. Diese Komplexität macht es schwierig, NLP-Techniken effektiv anzuwenden.

Ein weiteres Anliegen ist, dass viele NLP-Aufgaben als Sequenz-zu-Sequenz-Probleme strukturiert werden können. Im Gegensatz dazu konzentriert sich die Aktienprognose darauf, zukünftige Renditen genau vorherzusagen, was mit Transformern nicht weit verbreitet erforscht wurde.

#Vorgeschlagener Ansatz

Um diese Herausforderungen anzugehen, kombiniert der vorgeschlagene Ansatz zeitliche Aktienmarktdaten mit einem speziell angepassten Transformermodell. Dadurch können numerische Eingaben direkt verarbeitet werden, ähnlich wie die Sentimentanalyse Sprachdaten nutzt.

#Datensammlung

In dieser Studie wurden Daten von über 4.600 Aktien vom chinesischen Kapitalmarkt von 2010 bis 2019 gesammelt. Dieser Datensatz umfasst mehr als 5.000.000 Datenpunkte, die verwendet wurden, um die Effektivität des Transformermodells bei der Vorhersage von Aktien-Trends zu testen.

#Methodik

Die folgenden Abschnitte erläutern den Rahmen und die Schritte, die zur Erstellung des Modells unternommen wurden.

#Dateninitialisierung

Zunächst werden die Aktienmarktdaten in einer Matrixstruktur organisiert, um Konsistenz sicherzustellen. Dieses regelmässige Format ermöglicht eine einfachere Analyse während des Modellierungsprozesses.

#Daten-Normalisierung

Als nächstes werden die Daten mit einer Technik namens Zero-Mean-Normalisierung normalisiert. Dies sorgt dafür, dass die Daten vergleichbar sind, unabhängig vom Zeitraum oder den verschiedenen beteiligten Merkmalen.

#Transformer Encoder

Das Transformermodell besteht aus mehreren Schichten, die darauf ausgelegt sind, die Daten effizient zu verarbeiten. Das Modell nimmt die normalisierten Daten und verwandelt sie in aussagekräftige Kennzahlen, die die Leistung der Aktie widerspiegeln.

#Ausgabedarstellung

Die endgültige Ausgabe des Modells sagt die Wahrscheinlichkeit von Preisänderungen bei Aktien voraus. Das Modell gibt Wahrscheinlichkeiten für steigende, gleichbleibende oder fallende Preise basierend auf den Trainingsdaten an.

#Experimente

Die durchgeführten Experimente konzentrierten sich auf die Bewertung der Effektivität des Transformermodells im Vergleich zu anderen Strategien. Der Datensatz wurde in verschiedene Zeitrahmen aufgeteilt, wie monatlich, wöchentlich und täglich, um die Leistung des Modells über unterschiedliche Handelsfrequenzen zu bewerten.

#Erste Ergebnisse

Die ersten Tests zeigten vielversprechende Ergebnisse. Monatliche Strategien übertrafen sowohl wöchentliche als auch tägliche Strategien. Höhere Handelsfrequenzen, wie der tägliche Handel, erlebten mehr Rauschen und weniger zuverlässige Signale.

#Backtesting mit anderen Faktoren

Um die Wirksamkeit des Transformermodells zu messen, wurde es mit 100 traditionellen Preis-Volumen-Faktoren verglichen. Der Transformatorfaktor übertraf diese Strategien konstant in Bezug auf die jährliche Rendite, die jährliche Überrendite und die risikoadjustierte Leistung.

#Leistungskennzahlen

Die Studie verfolgte mehrere Leistungskennzahlen, darunter jährliche Rendite, jährliche Überrendite und das Sharpe-Verhältnis, das risikoadjustierte Renditen bewertet. Das Transformermodell zeigte deutlich bessere Renditen als die traditionellen Faktoren und deutet darauf hin, dass es eine überlegene Strategie für den Aktienhandel bietet.

#Fazit

Die Ergebnisse dieser Studie zeigen das Potenzial der Nutzung von Transformermodellen im quantitativen Trading. Die Fähigkeit des Modells, numerische Aktiendaten zu verarbeiten und zukünftige Preisbewegungen vorherzusagen, ist ein Fortschritt im Bereich der Finanzen.

Zukünftige Forschungen könnten weitere Verbesserungen durch die Einbeziehung zusätzlicher Signale, wie Nachrichten oder Unternehmensgrundlagen, untersuchen. Durch die Verfeinerung der Selbstaufmerksamkeitsmechanismen innerhalb des Transformermodells könnte dessen Effektivität bei der Erfassung komplexer Marktbewegungen verbessert werden.

Zusammenfassend hat die Anwendung von Transformermodellen in der Finanzwelt das Potenzial, die Art und Weise, wie Händler Marktbewegungen analysieren und daraus Profit schlagen, zu verändern. Mit fortlaufender Entwicklung und Forschung könnten diese Methoden in Zukunft zu erfolgreicheren Handelsstrategien führen.