Kursprognosen

  • Ziel: Kursprognose
  • Komplett freie Erstellung von Neuronalen Netzen
    • Definition
    • Training
    • Optimierung
  • Als Eingabe können alle technischen Indikatoren verwendet werden

Börsensoftware SHAREholder

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  • EINE integrierte Börsensoftware für Depotmanagement, Fundamentalanalyse und Technische Analyse 
  • Kostenlose Kursdatenbank für registrierte Anwender
  • Qualitative historische Kursdaten und Fundamentaldaten über Tai-Pan EOD oder über kostenlose Kursdatenbanken
  • Einmal-Lizenz-Kosten mit der Option einer lebenslangen Updateberechtigung
  • Abbildung von professionellen Handelsstrategien (inkl. Susan Levermann Strategie)

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  • Kursprognosen mittels Neuronalen Netzen

Neuronale Kursprognosen

Topologie

Neuronale Netze besitzen neben Neuronen, eine Verbindungsmatrix die sich so zu einem Netzwerk ausbauen, wobei die Synapsenverbindungen mit definierten Aktivierungs-Funktionen definiert sind, ab dem diese eigene Neuronen-Aktivierungen im Netzwerk weitergeben. Es werden gerichtete Netzwerk genutzt, die Eingabeneuronen und spezielle Ausgabeneuronen benutzen. Das Netz wird dabei über Trainingsdaten trainiert und schrittweise optimiert. Es lernt dabei über Fehlerrück-Rechnung von selbst.

Das Netz kann auf technischen Indikatoren aufgebaut werden. Die Indikatoren werden hierbei in der vollen Breite der Möglichkeiten genutzt (Indikatorwert, Zonenwert, Signale, Divergenzen). 


Neuronales Netz zur Kursprognose z.B. DAX30 Prognose des Folgetages

Datenaufbereitung

Die Datenaufbereitung ist bei Neuronalen Netzes 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. 

Training

Vor dem eigentlichen Training ist etwas Detailwissen notwendig, um die korrekten Einstellungen vornehmen zu können. Parallel hierzu wird ein Histogramm der Verbindungsgewichte gefürhrt. Dieses wird während des Trainings zur Kontrolle angezeigt.

Während des Trainings stehen besondere Techniken wie Weight-Pruning oder Hidden-Merging für die Optimierung zur Verfürgung.

Optimierung

Um Netze weiter optimieren zu können, stehen besondere Werkzeuge zur Verfürgung:
- Weight Pruning
- Hidden Merging
- Input Pruning

Daneben kann eine Korrelationsanalyse durchgeführt werden.

Anwendung

Die Anwendung von Neuronalen Netzen in SHAREholder als Börsensoftware ist die Kursprognose im Tradingstudio. Hier wird nach Auswahl des zu verwendenden Neuronale Netzes die Kursprognose für alle enthaltenen Werte durchgeführt. Die Berechnung erfolgt hierbei in wenigen Sekunden.

Nachfolgend als Beispiel eine Kursprognose auf Basis einer gewählten Watchliste.

Auswertungsgrafiken der Kursprognose mit den NN

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Lebenslange Börsensoftware-Lizenz
Shareholder wird grundsätzlich über eine einmalige Lizenz (ab 49€) erworben mit uneingeschränkter Nutzung nach dem Kauf. Nur der Zugriff auf die aktuellsten Versionen ist auf 1/2 Jahr eingeschränkt. Optional kann eine lebenslange Lizenz für den Zugriff auf alle zukünftigen Updates erworben werden. Als Besonderheit wird eine tägliche Kursdatenbank zusätzlich kostenfrei zur Verfügung gestellt für alle registrierten Anwender.