Deep Learning zur Vorhersage von Aktienrenditen nutzen

Die Vorhersage, wie viel eine Aktie im Vergleich zum Markt verdienen wird, kann Investoren helfen, schlauere Entscheidungen zu treffen. Aber der Markt ist unberechenbar, weil er von menschlichem Verhalten beeinflusst wird. Früher haben Forscher manuell Signale oder Faktoren ausgewählt, um ihre Vorhersagen zu leiten. Dieser Ansatz hat seine Grenzen, also wird jetzt eine neue Methode getestet, die Deep Learning nutzt, um diese Signale automatisch zu kombinieren und die Aktienperformance vorherzusagen.

Dieser neue Ansatz besteht aus einem tiefen neuronalen Netzwerk mit fünf Schichten. Es kann nützliche Faktoren aus einer grossen Menge an Informationen erstellen. Das Netzwerk wurde so entwickelt, dass es robuster ist und weniger Fehler macht, indem moderne Trainingstechniken verwendet werden. Es enthält ein spezielles Feature namens gated network, das hilft, irrelevante Daten herauszufiltern. Das kann zu besserer Performance führen. Das Modell wurde an über 2.000 Aktien aus dem chinesischen Markt über drei Jahre hinweg getestet, und die Ergebnisse zeigten, dass die neue gated Aktivierungsschicht und das tiefe neuronale Netzwerk die Vorhersagen verbessert haben.

#Die Rolle von Deep Learning in der Finanzen

Deep Learning ist in der Finanzwelt beliebt geworden, besonders zur Analyse komplexer und grosser Datensätze. Traditionelle Methoden, wie lineare Regression, haben Schwierigkeiten, mit der komplexen Natur von Finanzdaten Schritt zu halten. Das hat dazu geführt, dass Forscher auf fortgeschrittene Deep Learning Methoden setzen, um bessere Vorhersagen zu treffen.

In den letzten Jahren haben viele Studien den Fokus auf den Einsatz von Deep Learning in der Finanzwelt gelegt. Zum Beispiel haben einige Forscher einen speziellen Typ von neuronalen Netzwerken namens LSTM verwendet, um das Verhalten des Aktienmarktes zu modellieren, mithilfe von Daten aus Google-Suchanfragen, um die öffentliche Stimmung zu messen. Andere haben Deep Learning direkt angewendet, um Aktienpreise basierend auf historischen Daten vorherzusagen. Forscher haben daran gearbeitet, bessere Wege zu finden, um die Aktienperformance mit verschiedenen Machine Learning-Tools vorherzusagen.

#Ein neues Modell entwickeln

Das Ziel dieser Arbeit ist es, einen neuen Typ von neuronalen Netzwerk zu erstellen, der einfache Feedforward-Netzwerke mit gated Aktivierungsschichten kombiniert. Dieses Modell zielt darauf ab, vorherzusagen, ob die zukünftigen Renditen einer Aktie positiv oder negativ sein werden. Positive Renditen bedeuten, dass die Aktie voraussichtlich besser abschneidet als der Markt.

Dieses Modell geht auf einige der Schwächen älterer Modelle ein, indem es moderne Deep Learning Techniken und fortschrittliche Computerressourcen nutzt. Das Potenzial dieses Modells liegt in seiner Fähigkeit, Investitionsentscheidungen zu verbessern, das Portfoliomanagement zu optimieren und bei der Risikobewertung zu helfen.

Der Fokus liegt darauf, effektive Alpha-Signale zu finden, die Indikatoren sind, die vorhersagen können, ob eine Aktie den Markt übertreffen wird. Vorhersagen, ob Aktien steigen oder fallen werden, ist oft einfacher, als die genauen Renditen vorherzusagen. Dieser Fokus ermöglicht eine klarere Bewertung der gewählten Faktoren.

#Alpha-Faktoren verstehen

Alpha bezieht sich auf die überdurchschnittlichen Renditen einer Aktie im Vergleich zum Marktbenchmark. Es wird in verschiedenen Anlagestrategien verwendet, um zu messen, wie gut eine Aktie über das hinaus abschneidet, was der Markt vorschlagen würde.

Um zu untersuchen, wie gut verschiedene Faktoren die Aktienperformance vorhersagen, haben Forscher 101 Alpha-Faktoren eingeführt, die sowohl aus technischen Indikatoren, wie Aktienpreisen, als auch aus finanziellen Kennzahlen, wie Gewinnen und Umsätzen, abgeleitet sind. Diese Faktoren sind entscheidend für die Überprüfung, wie gut das Modell die Aktienperformance vorhersagen kann.

#Die Modellarchitektur

Das neue Modell besteht aus zwei Hauptbestandteilen: dem Feedforward-Netzwerk und der gated Aktivierungsschicht. Das Feedforward-Netzwerk generiert nützliche Repräsentationen von Aktiendaten, während die gated Aktivierungsschicht hilft, die effektivsten Merkmale auszuwählen und unnötige Informationen zu entfernen.

Das Feedforward-Modul funktioniert, indem es die Eingabedaten durch Schichten transformiert, die lernen, Muster zu erkennen. Mehr Schichten hinzuzufügen kann helfen, die Performance zu verbessern, aber manchmal auch zu Problemen führen, wie schlechterer Genauigkeit aufgrund von erhöhter Komplexität.

Um diese Probleme zu vermeiden, werden Techniken wie Batch-Normalisierung verwendet, die den Lernprozess stabilisieren, und Residualverbindungen, die helfen, die Performance mit wachsender Tiefe aufrechtzuerhalten. Dropout wird ebenfalls hinzugefügt, um Überanpassung zu reduzieren, indem während des Trainings zufällig einige Verbindungen abgeschaltet werden.

Die gated Aktivierungsschicht arbeitet daran, die Qualität der verarbeiteten Daten zu verbessern. Sie filtert Rauschen heraus und konzentriert sich auf die nützlichen Teile der Daten, was dem Modell hilft, bessere Vorhersagen zu treffen.

#Datenquellen und Struktur

Die Daten für diese Forschung stammen aus zuverlässigen Quellen und konzentrieren sich auf Aktien, die im chinesischen A-Aktienmarkt gehandelt werden. Der Datensatz enthält tägliche Handelsinformationen, wie Eröffnungs- und Schlusskurse, höchste und niedrigste Preise, tägliches Handelsvolumen und andere wichtige Finanzdaten.

Das Modell wird mit diesen Daten trainiert, indem sie in Trainings- und Testdatensätze aufgeteilt werden. Ein Teil dieser Daten wird auch für die Validierung zurückgelegt, um sicherzustellen, dass das Modell effektiv lernt und gut auf neue Daten generalisieren kann.

#Leistung des Modells vergleichen

Das neue Modell wird mit älteren Modellen wie linearer Regression und einfacheren multilayer perceptrons verglichen. Die Testergebnisse zeigen, dass tiefere Modelle, wie das neue gated Modell, viel besser abschneiden als einfachere Modelle.

Techniken wie Batch-Normalisierung und Dropout helfen, das neue Modell noch effektiver zu machen. Die gated Aktivierungsschicht hat sich als besonders vorteilhaft erwiesen und führt zu besseren Vorhersagen der Aktienrenditen im Vergleich zu anderen getesteten Modellen.

#Zukünftige Richtungen

Ein wichtiges Mass dafür, wie effektiv ein Modell bei der Vorhersage der Aktienperformance ist, ist der Informationskoeffizient (IC), der die Beziehung zwischen den verwendeten Faktoren und den zukünftigen Renditen zeigt. Das neue Modell zielt darauf ab, eine ausgeklügelte Verlustfunktion auf der Grundlage dieses Konzepts zu entwickeln, um seine Genauigkeit weiter zu verbessern.

Da die Komplexität dieser neuen Verlustfunktion jedoch hoch ist, sind die aktuellen Computerressourcen möglicherweise nicht ausreichend, um die erforderlichen Tests durchzuführen. Aber mit dem Fortschritt der Technologie könnte es bald möglich sein, diese Experimente durchzuführen.

#Fazit

Diese Forschung konzentriert sich darauf, einen neuen Ansatz zur Vorhersage von Aktienrenditen mit Deep Learning zu entwickeln. Das vorgeschlagene Modell, das eine gated Aktivierungsschicht mit traditionellen Faktoren kombiniert, zeigt signifikante Verbesserungen im Vergleich zu älteren Modellen.

Die Ergebnisse legen nahe, dass die Integration moderner Deep Learning Techniken das Training verbessern und häufige Probleme wie Überanpassung reduzieren kann. Die Erkenntnisse aus dieser Forschung könnten den Weg für weitere Fortschritte bei der effektiven Vorhersage von Trends auf dem Aktienmarkt ebnen, was letztendlich Investoren und der Finanzindustrie insgesamt zugutekommen könnte.