Valentyn Rogovskyy
Blogeintrag

Wie Künstliche Intelligenz Finanzmärkte vorhersagt

Deep-Learning-Algorithmen unterstützen die Handelsbranche erfolgreich durch Datenanalyse und Finanzprognosen

Februar 26, 2018

6 Minuten lesen

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Eine ordnungsgemäße Datenauswertung und der Einsatz künstlicher Intelligenz auf den Finanzmärkten sind für die Vermögensverwaltung von entscheidender Bedeutung. Unabhängig davon, ob es sich um die Börse, den Devisenhandel oder die Kryptowährung handelt, ist viel analytische Arbeit, KI-Fähigkeiten und eingehende Forschung erforderlich. Lewis Sanders, CEO von Alliance Capital Management, sagt jedoch, dass das Verständnis des menschlichen Verhaltens auch für Investoren entscheidend ist.

Die Kapitalmärkte selbst sind abgeleitet von den Vorurteilen und Präferenzen, die Menschen in die Entscheidungsfindung einbringen. Jeder hat die Informationen. Aber reagieren die Menschen darauf rational?

Lewis Sanders, CEO von Alliance Capital Management

Wer und was beeinflusst den Markt zu einem bestimmten Zeitpunkt? Was halten die Menschen von einem neuen Produkt eines Unternehmens im Dow Jones Industrial Average? Künstliche Intelligenz (KI) und fundiertes Wissen können uns helfen, diese Fragen zu beantworten und Marktbewegungen vorherzusagen, um Millionen von Dollar zu verdienen – oder zu sparen.

Handelshäuser, Hedgefonds, Banken und Broker analysieren Datenmengen, um Anlageentscheidungen zu treffen. Das Durchsuchen so genannter alternativer Daten, die sich auf Datenbestände beziehen, die dazu dienen, einen Einblick in den Investmentprozess zu erhalten, kostet die Unternehmen viel Geld und enormen Aufwand. Alternative Daten selbst haben einen separaten Markt geschaffen, in dem Informationen gelöscht, gefiltert und an Handelsunternehmen verkauft werden. Dies macht die Optimierung der Datenanalyse (und damit der Finanzprognosen) zu einer wesentlichen Aufgabe für die Investorengemeinschaft und den Einsatz von KI bei der Finanzierung zu einem echten Mittel gegen die Vorhersage von Marktentwicklungen durch künstliche Intelligenz.

Wie KI auf den Finanzmärkten angewendet werden kann

Wie Künstliche Intelligenz Finanzmärkte vorhersagt

Traditionelle Software ist hilflos bei der Erstellung von Finanzprognosen, da sie vordefinierte Regeln hat, während die Vorhersage von Finanzmärkten ständig wechselnde Algorithmen erfordert. Hedgefonds verwenden seit Jahren Computeralgorithmen im Handel, aber diese Algorithmen wurden auf der Grundlage statischer Modelle entwickelt, die keine Marktvolatilitäten berücksichtigen.

Maschinelles Lernen und Deep Learning haben dem Finanzmarkt innovative Lösungen und Ansätze für die Implementierung von KI in FinTech, dem Aktienhandel und anderen Bereichen gebracht. Neuronale Netzwerke, die durch Deep-Learning-Algorithmen trainiert werden, erstellen ihre eigenen Regeln, Verbindungen und Muster bei der Analyse von Daten, einschließlich der digitalen Ebene. Darüber hinaus passen sich neuronale Netze an, da sie mehr Informationen erhalten und somit in Zukunft bessere Vorhersagen auf der Grundlage von Erkenntnissen aus zuvor analysierten Daten treffen können. Die Menge der Informationen, die mit Hilfe von Deep Learning verarbeitet werden, und der Detaillierungsgrad, auf dem sie analysiert werden, wären für Menschen unmöglich zu verwalten, aber KI macht die Verwaltung von Finanzanlagen zu einem echten Fall.

Bei der Entscheidungsfindung nutzen FinTech-Firmen, Fonds und Broker sowohl strukturierte historische Informationen über Märkte als auch eine massive Menge unstrukturierter Daten aus verschiedenen externen Quellen. Heute hilft der Einsatz von KI an den Finanzmärkten, sowohl Zeitreihen als auch alternative Daten zu analysieren, die sogar den Einsatz von KI mit Kryptowährung ermöglichen. Einige große Namen unter den Hedgefonds verlassen sich beim Aktienhandel auf KI, darunter Renaissance Technologies, Man Group, Aidyia, Binatix, Sentient Technologies und Bridgewater Associates. Diese Hedgefonds nutzen KI und maschinelles Lernen um:

  • Expositionslücken, Anlagekategorien, Volatilität und Handelskosten zu analysieren
  • die schnellsten Wege zu finden, um Trades auszuführen und Wetten abzuschließen
  • nach Investitionsmöglichkeiten zu suchen
  • Marktstrukturen zu erkennen
  • Handelsstrategien zu bewerten
  • Arbeitsabläufe zu automatisieren

Bei der Entscheidungsfindung nutzen FinTech-Firmen, Fonds und Broker sowohl strukturierte historische Informationen über Märkte als auch eine massive Menge unstrukturierter Daten aus verschiedenen externen Quellen. Heute hilft KI, sowohl Zeitreihen als auch alternative Daten zu analysieren.

Kombination von KI, neuronalen Netzwerken und alternativen Daten zur Vorhersage der Finanzmärkte

Wie Künstliche Intelligenz Finanzmärkte vorhersagt

Das Wichtigste, was ein neuronales Netzwerk benötigt, um effizient zu arbeiten, sind Informationen. Wir sprechen von Hunderttausenden oder sogar Millionen von Bildern, Seiten, Fällen, Diagrammen, Beispielen und so weiter, die für ein richtiges Training und genaue Vorhersagen benötigt werden.

Die Investmentbranche ist eine perfekte Ergänzung für Deep Learning, da sie genügend Daten für die Finanzprognosesoftware bereitstellen und KI und FinTech in zusammenhängenden Bereichen vereinen kann. Hier sind einige Fälle, in denen Handelsunternehmen und Fonds Deep-Learning-Algorithmen verwenden:

  • Portfoliomanagement. Neuronale Netze können effektiv mit Entwicklungs- und Risikostrategien umgehen, Portfolios zusammenstellen und langfristige Preisbewegungen prognostizieren.
  • Soziale Medienanalyse. Deep-Learning-Algorithmen können Finanzmarktbeeinflusser finden, Trends überwachen, die Reaktionen der Menschen auf Ereignisse und Produkte verfolgen, demografische Daten liefern und vieles mehr.
  • Nachrichten- und Ereignisstimmungsanalyse. Durch das Durchsuchen Tausender von Nachrichtenereignissen, Pressemitteilungen, Berichten, Kundenbewertungen, regulatorischen Ankündigungen sowie wirtschaftlichen und politischen Schlagzeilen können neuronale Netzwerke die Polarität von Ereignissen – positiv, negativ oder neutral – bewerten und Marktprognosen liefern. Mit Hilfe der Stimmungsanalyse kann die KI als Hype-Detektor dienen, um festzustellen, wann Märkte überreagieren und spätere Korrekturen prognostizieren.
  • Überprüfung verschiedener Quellen. Dank Bilderkennung und natürlicher Sprachverarbeitung kann eine ausgeklügelte KI-basierte Finanzprognosesoftware Stellenanzeigen, Satelliten- und Drohnenbilder, GPS-Ortungsdaten, Kreditkartenhistorie, Informationen von mobilen Geräten und mehr zuverlässig analysieren, um ein umfassendes Bild von Markttrends zu erhalten.

Wie Unternehmen alternative Daten und KI im FinTech-Markt nutzen

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Wenn Sie immer noch an der Effizienz von Algorithmen zur Finanzprognose zweifeln, finden Sie hier einige solide Beweise für ihren Wert.

  • Chipotle. Basierend auf dem Fußgängerverkehr prognostizierte Foursquare korrekt den Ertragseinbruch der Restaurantkette Chipotle, bevor Chipotle seinen Quartalsbericht veröffentlichte.
  • GoPro. Noch interessanter ist der Fall mit GoPro. Während verschiedene Analysten optimistische Prognosen gaben, analysierte Quandl, eine Plattform für Finanz-, Wirtschafts- und Alternativdaten, die E-Mail-Eingänge von GoPro und prognostizierte einen Rückgang der Aktienkurse im Vergleich zum Vorquartal. Am Ende stellte sich heraus, dass Quandl Recht hatte.
  • JCPenney. Die Kaufhauskette JCPenney hatte eine andere Situation. Einige Investoren prognostizierten den Anstieg der Aktie dank der Informationen von RS Metrics – Satellitenbilder von JCPenney-Parkplätzen in ganz Amerika, die eine steigende Besucherzahl zeigten.

Die Verwendung neuronaler Netze für Finanzprognosen könnte einen noch größeren Unterschied machen. Neuronale Netze können automatisch Text- und Bildinformationen wie Satellitenfotos, E-Mails und Fußgängerverkehrsdaten sammeln und analysieren, um präzise Vorhersagen ohne menschliche Eingriffe zu treffen, ohne Dritte für alternative Daten zu bezahlen.

Verwendung von KI-Modellen für Zeitreihenvorhersagen

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Marktzeitreihen sind ein weites Feld, auf das man Modelle und Algorithmen des Deep Learnings anwenden kann. Banken, Broker, Fonds und FinTech-Firmen experimentieren nun mit deren Einsatz zur Analyse und Vorhersage von Indizes, Wechselkursen, Futures, Kryptowährungspreisen, Public Equities und mehr.

Künstliche neuronale Netze finden vorhersehbare Muster, indem sie die Strukturen und Trends der Märkte untersuchen und den Händlern eine zweite Meinung geben. Diese Netzwerke können auch dazu beitragen, Anomalien wie unerwartete Spitzen, Einbrüche, Trendänderungen und Pegeländerungen zu erkennen.

Viele KI-Modelle können für Finanzprognosen verwendet werden:

  • ARIMA
  • ARFIMA
  • Hidden Markow
  • LSTM
  • Gauß-Prozesse
  • Logistische Regression
  • Naive Bayes
  • Support Vector Machine
  • Lineare Regression
  • VAR

Obwohl diese Modelle nützlich sind, um vergangene Marktverhaltensweisen zu analysieren und die kritischen Merkmale solcher Verhaltensweisen zu verstehen, gibt es dennoch noch viele Herausforderungen für die KI bei der Prognose von Finanzzeitreihen.

Herausforderungen bei der Entwicklung von KI-basierten Prognoselösungen

Wie Künstliche Intelligenz Finanzmärkte vorhersagt

Die Rolle der KI in FinTech ist enorm, das Training eines neuronalen Netzwerks ist eine Herausforderung und anstrengend, da es viele Parameter gibt. Entwickler müssen genau wissen, welche Algorithmen und Optimierungsmethoden für Finanzprognosen im Allgemeinen und für Zeitreihen oder alternative Datenprognosen im Besonderen am besten geeignet sind.

Die richtigen Eingabeparameter auswählen, das Netzwerk einsetzen, an sich ständig ändernde Bedingungen anpassen, mehrere Netzwerke gleichzeitig nutzen, Netzwerke mit dem allgemeinen klassischen Handelsansatz kombinieren – das sind Aufgaben für Deep-Learning-Profis.


Manchmal bewegen sich Märkte auf mysteriöse Weise unter dem Einfluss von Wirtschaft, Politik, Nachrichten und menschlichem Urteilsvermögen. Der Boden verschiebt sich ständig und jedes Werkzeug, das einen Vorteil gegenüber der Konkurrenz bietet, ist unbezahlbar. Die großen Unternehmen auf dem FinTech-Markt investieren erhebliche Mittel in KI-Technologien, die sich zu den Werkzeugen der nächsten Generation entwickelt haben, um subtile Muster zu erkennen, die für andere technische Analysemethoden unsichtbar sind.

Die umfassende Nutzung von KI für Finanzmarktprognosen wird es erfordern, dass Vermögensverwalter aufholen müssen. Andernfalls werden sie nicht in der Lage sein, mit der vereinten Macht der menschlichen und künstlichen Intelligenz zu konkurrieren.


Kontaktieren Sie die KI-Experten von Intellias, wenn Sie Fragen oder Probleme mit der Finanzprognosesoftware haben.

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