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Kursprognosen

Prognosen für mehr als 200 Titel - Prognosen für DAX, S&P 500, Nasdaq 100 und Gold im Besonderen

In ShareHolder werden verschiedene Kursprognosen-Modelle umgesetzt, um relative Kursvorhersagen in % zum Ausgangswert vorherzusagen in verschiedenen Zeitebenen. Konkret werden dabei 5, 10 und 30 Tage berechnet und für mehr als 200 Titel bereitgestellt aus den Marktsegmenten HDAX/DAX, Nasdaq100, Indizes und Rohstoffen.

Nachfolgend finden Sie eine konkrete Liste der Prognosetitel. Die Liste wird dabei automatisiert erzeugt und nächtlich aktualisiert auf Basis der tatsächlich zur Verfügung stehenden Daten. Die Modelle ermöglichen durch die konkreten Vorhersagewerte und den multiplen Zeiteinheiten ein konkretes Zielbild im Chart, was leicht nachzuvollziehen ist, da 3 verbindbare Datenpunkte für die Zukunft beschrieben sind. Auch (Elliot-)Wellen-Bewegungen werden für die Zukunft sichtbar.

ISIN Name Tickersymbol Market Currency
ALUMINIUM Aluminium quoted on organized market |CMD-IndustrialMetals.XTB $
AT0000999982 ATX (Wiener Boerse) - Index`W |Indizes Index
AUS200 AUS200:Contract for index reflecting 200 largest Australian stocks quoted on organized market. |IND-Asia-Pacific.XTB|Indizes-ML Index
AUT20 AUT20:Contract for index reflecting 20 largest Austrian stocks quoted on organized market. |IND-Europe.XTB|Indizes-ML Index
BITCOIN Bitcoin |CRT-Crypto.XTB
BTCUSD Bitcoin USD`F |Devisen $
BITCOINCASH BitcoinCash |CRT-Crypto.XTB
BRAComp BRAComp:Contract for index reflecting largest Brazilian stocks quoted on organized market. |IND-Americas.XTB|Indizes-ML Index
FR0003500008 CAC 40 Index`E |Indizes Index
000032 CAD/EUR: Kanadischer Dollar`F |Devisen
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Um einen Einblick in die konkreten Vorhersagen zu geben, ist nachfolgend ein Ausschnitt der Kursvorhersagen aus der Backtest-Datenbank zu sehen. Für registrierte Shareholder-Nutzer stehen dabei für alle Titel, für alle Zeiteinheiten und für alle historischen Kursvorhersagen Daten zur Verfügung, die in Kürze auch für eigene Analysen in Excel exportiert und weiterbearbeitet werden können.

Die Kursprognosen werden in Shareholder über AddOns eingebunden:

  • Kursprognose-Service-AddOn d.h. Bereitstellung und Nutzung der Prognosedaten für vordefinierte Titel und Zeiteinheiten, die immer bis 22:30 wochentags zur Verfügung gestellt werden
  • Kursprognose-AddOn d.h. Bereitstellung der kompletten Prognose-Modelle für eigene Kursprognosen, als auch für eigene Anwendungen und Optimierungen

Titel Market Timeframe PredictionID Anzahl Korrekte Richtung Trefferquote Standardabweichung(Delta)
AUS200:Contract for index reflecting 200 largest Australian stocks quoted on organized market. |IND-Asia-Pacific.XTB|Indizes-ML 2 1 21 9 42.9 0.60
AUS200:Contract for index reflecting 200 largest Australian stocks quoted on organized market. |IND-Asia-Pacific.XTB|Indizes-ML 3 2 20 9 45.0 0.62
AUS200:Contract for index reflecting 200 largest Australian stocks quoted on organized market. |IND-Asia-Pacific.XTB|Indizes-ML 5 3 17 6 35.3 37.94
AUT20:Contract for index reflecting 20 largest Austrian stocks quoted on organized market. |IND-Europe.XTB|Indizes-ML 2 1 21 9 42.9 0.76
AUT20:Contract for index reflecting 20 largest Austrian stocks quoted on organized market. |IND-Europe.XTB|Indizes-ML 3 2 20 8 40.0 0.73
AUT20:Contract for index reflecting 20 largest Austrian stocks quoted on organized market. |IND-Europe.XTB|Indizes-ML 5 3 17 8 47.1 37.64
BRAComp:Contract for index reflecting largest Brazilian stocks quoted on organized market. |IND-Americas.XTB|Indizes-ML 2 1 20 7 35.0 0.74
BRAComp:Contract for index reflecting largest Brazilian stocks quoted on organized market. |IND-Americas.XTB|Indizes-ML 3 2 20 11 55.0 0.62
BRAComp:Contract for index reflecting largest Brazilian stocks quoted on organized market. |IND-Americas.XTB|Indizes-ML 5 3 18 11 61.1 36.87
CHNComp:Contract for index reflecting largest Chinese stocks quoted on organized market. |IND-Asia-Pacific.XTB|Indizes-ML 2 1 20 11 55.0 0.59
CHNComp:Contract for index reflecting largest Chinese stocks quoted on organized market. |IND-Asia-Pacific.XTB|Indizes-ML 3 2 19 7 36.8 0.77
CHNComp:Contract for index reflecting largest Chinese stocks quoted on organized market. |IND-Asia-Pacific.XTB|Indizes-ML 5 3 17 8 47.1 37.23
CZKCASH:Contract for index reflecting largest Czech stocks quoted on organized market. |IND-Europe.XTB|Indizes-ML 2 1 21 8 38.1 0.55
CZKCASH:Contract for index reflecting largest Czech stocks quoted on organized market. |IND-Europe.XTB|Indizes-ML 3 2 20 5 25.0 0.49
CZKCASH:Contract for index reflecting largest Czech stocks quoted on organized market. |IND-Europe.XTB|Indizes-ML 5 3 18 5 27.8 36.91
DE30:Contract for index reflecting 30 largest German stocks quoted on organized market. |IND-Europe.XTB|Indizes-ML 2 1 21 13 61.9 0.60
DE30:Contract for index reflecting 30 largest German stocks quoted on organized market. |IND-Europe.XTB|Indizes-ML 3 2 19 12 63.2 0.76
DE30:Contract for index reflecting 30 largest German stocks quoted on organized market. |IND-Europe.XTB|Indizes-ML 5 3 16 6 37.5 0.60
EU50:Contract for index reflecting 50 largest European stocks quoted on organized market. |IND-Europe.XTB|Indizes-ML 2 1 21 14 66.7 0.66
EU50:Contract for index reflecting 50 largest European stocks quoted on organized market. |IND-Europe.XTB|Indizes-ML 3 2 19 10 52.6 0.59
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Weitere Details Siehe hierzu unter:

 

Topologie der Modelle

Historisch bedingt war die bisherige Modellierung in ShareHolder für Neuronale Netze optimiert. Daher werden sogenannte Trainings-Eingabe-Werte definiert die sich auf Basis von technischen Indikatoren definieren. Im Modell-Training wird dann ein selbstlernendes Training umsetzt, um die Nutzung, Parametisierung und Optimierung in der Verwendung automatisch zu bestimmen. Technisch wird dabei auf Basis vom H2o-Framework gearbeitet und intern in den optimierten Modellen mittels Distributed-Random-Forest und Gradient-Boost-Machine-Algorithmen verwendet. Diese sind den Neuronalen Netzen/ Deep-Learning-Netzen in diesem Anwendungsfall deutlich überlegen. (Hinweis: Mit dem Kursprognose-AddOn können aber auch diese aufgebaut, trainiert und genutzt werden).

Die Indikatoren werden hierbei in der vollen Breite der Möglichkeiten genutzt (Indikatorwert, Zonenwert, Signale, Divergenzen). Im aktuell optimierte Modell werden damit mehr als 120 Eingabedaten automatisch erstellt und für das Training bzw. für die Kursvorhersage verwendet.

Datenaufbereitung 

Die Datenaufbereitung ist eines der Themen, denen sehr viel Aufmerksamkeit gewidmet werden sollte. Sie werden mit mangelhaften Kursdaten auch nur mangelhafte oder gar nicht funktionierende System erstellen können.

Um das Netz trainieren zu können, müssen die Daten massiert, sowie die Datenbasis festgelegt werden. Gleichzeitig wird die Gesamtdatenmenge in Trainingsdaten und in eine Validierungsmenge aufgeteilt. Nachfolgend sehen die Datenselektion auf Basis der verfügbaren Markt-Bereiche. Sollten Sie nur den Kursprognose-Service nutzen wollen, werden Sie diese Maske niemals nutzen.

Training der Modelle

Das Training und die Validierung der Modelle erfolgt über das H2o-Framework, was durch das Kursprognose-AddOn automatisch installiert, gestartet und genutzt wird. Beim Training werden in der Börsensoftware spezielle Algorithmen fokussiert unterstützt, da diese sich in diesem Kontext als deutlich überlegen herausgestellt haben (DRF, GBM). Details hierzu werden bei Registrierung zur Verfügung gestellt.

Anwendung und Nutzung der Kursprognosen

Praktisch gilt hier alles unter Kursprognose-Service beschriebene. Nachfolgend als Beispiel eine Kursprognose mit einem gezeichneten Chartbild. Im Hintergrund sehen Sie eine Watchliste die 4 verschiedene Kursprognose-Modelle (definierbar) direkt in einer Beobachtungsliste mit farblichen Markierungen gezeigt. Dabei "altert" die farbliche Markierung automatisch, wenn die Kursprognosen weiter zurückliegt.


Siehe auch

 

 

Tags: börsensoftware, neuronales netz, automatische handelssysteme, neuronales netzwerk, aktien prognose, prognosen, dax prognose, trading programm, handelsstrategie