Preisprognose mit Deep Learning für Small Caps

Inhaltsverzeichnis

• Einleitung
• Relevanz
• Zielsetzung
• Vorgehensweise
• Literaturvergleich
• Überblick über Kapitalmarkttheorien
• Aktienanalyse
• Stand der Forschung
• Künstliche neuronale Netze
• Aufbau und Bestandteile künstlicher neuronaler Netze
• Schichtmodell
• Künstliche Neuronen
• Machine Learning und Deep Learning
• Grundlagen
• Training
• Lernregeln
• Regularisierung und Testphase
• Arten von KNN
• Rekurrente neuronale Netze
• Long Short-term Memory Netze
• Datengrundlage
• Small Caps
• Weitere Zeitreihen und Restriktionen
• Entwicklungsumgebung und Programmiersprache
• Durchführung der Zeitreihenprognose
• Import und Vorverarbeitung
• Datenanalyse
• Datenpartitionierung
• LSTM Netz
• Prognosebewertung
• Exportfunktion
• Ergebnisdarstellung und -würdigung
• Prognoseaufbau
• Versuchsreihe I – Schlusskurse
• Versuchsreihe II – Aktiendaten
• Versuchsreihe III – Kalendarische Daten
• Versuchsreihe IV – gleitende Mittelwerte
• Versuchsreihe V - Indexe
• Versuchsreihe VI – Tagesrenditen
• Versuchsreihe VII – Reorganisation der Zeitreihe
• Versuchsreihe VIII – Vergleich der Indexe
• Zusammenfassung
• Bewertung und kritische Würdigung
• Prognosen und Datengrundlage
• Hyperparameteroptimierung
• Kennzahlen und Bewertung
• Fazit
• Zusammenfassung und Würdigung
• Ausblick

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Diese Masterarbeit untersucht die Anwendung von Deep Learning, insbesondere Long Short-Term Memory (LSTM) Netzwerken, zur Preisprognose von Small Caps. Ziel ist es, die Eignung dieser Methode für die Prognose von Aktienkursen dieser Unternehmensklasse zu evaluieren und die Ergebnisse kritisch zu würdigen.

• Anwendung von Deep Learning Methoden zur Aktienpreisprognose
• Eignung von LSTM Netzwerken für die Prognose von Small Cap Aktien
• Analyse verschiedener Datensätze und deren Einfluss auf die Prognosegüte
• Bewertung verschiedener Hyperparameter und deren Optimierung
• Kritische Würdigung der Ergebnisse und Ausblick auf zukünftige Forschungsansätze

Zusammenfassung der Kapitel

Einleitung: Die Einleitung stellt die Relevanz der Aktienpreisprognose für Small Caps dar, definiert die Zielsetzung der Arbeit und beschreibt die angewandte Vorgehensweise. Es wird die Problematik der Prognose von Small Cap Aktien aufgrund ihrer höheren Volatilität und geringeren Datenverfügbarkeit hervorgehoben. Die Arbeit skizziert den methodischen Ansatz, der auf dem Einsatz von LSTM Netzwerken basiert.

Literaturvergleich: Dieses Kapitel bietet einen Überblick über relevante Kapitalmarkttheorien, wie die Markteffizienzhypothese und die Random-Walk-Theorie, und analysiert bestehende Ansätze zur Aktienanalyse. Es beleuchtet den aktuellen Forschungsstand zur Anwendung von künstlichen neuronalen Netzen in der Finanzmarktprognose und bildet die theoretische Grundlage für die empirische Untersuchung.

Künstliche neuronale Netze: Das Kapitel erläutert detailliert den Aufbau und die Funktionsweise künstlicher neuronaler Netze, insbesondere die Architektur von LSTM Netzwerken. Es werden die Konzepte des Schichtmodells, künstlicher Neuronen, Aktivierungsfunktionen und verschiedene Lernregeln vorgestellt. Der Fokus liegt auf den spezifischen Eigenschaften von LSTM Netzwerken, die sie für die Analyse zeitreihenbasierter Daten besonders geeignet machen. Es wird zudem auf die Bedeutung von Regularisierung und Testphasen eingegangen.

Datengrundlage: Hier wird die Auswahl und Beschreibung der Datengrundlage erläutert, wobei der Schwerpunkt auf Small Caps liegt. Es werden die verwendeten Zeitreihen, relevante Restriktionen, die Entwicklungsumgebung und die verwendete Programmiersprache detailliert beschrieben. Der Abschnitt erläutert die Herausforderungen und die notwendigen Vorverarbeitungsschritte der Rohdaten zur Vorbereitung der Modellerstellung.

Durchführung der Zeitreihenprognose: Dieses Kapitel beschreibt den Ablauf der empirischen Untersuchung, beginnend mit dem Import und der Vorverarbeitung der Daten. Es werden die Methoden der Datenanalyse, Datenpartitionierung und die Implementierung des LSTM Netzwerks detailliert dargelegt. Der Abschnitt erläutert die Vorgehensweise bei der Prognosebewertung mithilfe geeigneter Kennzahlen.

Ergebnisdarstellung und -würdigung: Dieses Kapitel präsentiert die Ergebnisse der verschiedenen Versuchsreihen, die jeweils unterschiedliche Datensätze und Parameterkonfigurationen verwenden. Die Darstellung umfasst die Analyse der Prognosegüte und eine detaillierte Diskussion der Ergebnisse. Die verschiedenen Versuche werden einzeln analysiert und deren Ergebnisse miteinander verglichen, um die Robustheit und die Grenzen des angewandten Modells zu bewerten.

Bewertung und kritische Würdigung: In diesem Kapitel werden die Ergebnisse der Arbeit umfassend bewertet. Es wird eine kritische Auseinandersetzung mit den gewonnenen Erkenntnissen geführt, wobei sowohl die Stärken als auch die Schwächen des verwendeten Ansatzes beleuchtet werden. Der Einfluss der Datengrundlage, die Rolle der Hyperparameteroptimierung und die Güte der Prognose werden kritisch analysiert.

Schlüsselwörter

Small Caps, Preisprognose, Deep Learning, LSTM, Künstliche neuronale Netze, Zeitreihenanalyse, Aktienkurs, Hyperparameteroptimierung, Prognosegüte, Machine Learning, Kapitalmarkt, Markteffizienzhypothese.

Häufig gestellte Fragen (FAQ) zur Masterarbeit: Preisprognose von Small Caps mittels LSTM-Netzwerken

Was ist das Thema der Masterarbeit?

Die Masterarbeit untersucht die Anwendung von Deep Learning, insbesondere Long Short-Term Memory (LSTM) Netzwerken, zur Preisprognose von Small Caps. Ziel ist die Evaluierung der Eignung dieser Methode und eine kritische Würdigung der Ergebnisse.

Welche Methoden werden in der Arbeit verwendet?

Die Arbeit verwendet Deep Learning, speziell LSTM (Long Short-Term Memory) Netzwerke, für die Zeitreihenanalyse und Prognose von Aktienkursen. Es werden verschiedene Datensätze und Parameterkonfigurationen in mehreren Versuchsreihen getestet und die Ergebnisse mittels geeigneter Kennzahlen bewertet.

Welche Daten werden verwendet?

Die Datengrundlage besteht hauptsächlich aus Daten von Small Caps. Die Arbeit beschreibt detailliert die verwendeten Zeitreihen, einschliesslich Schlusskurse, Aktiendaten, kalendarische Daten, gleitende Mittelwerte, Indexe und Tagesrenditen. Die Herausforderungen bei der Datenvorverarbeitung und die verwendete Programmiersprache werden ebenfalls erläutert.

Welche Kapitel umfasst die Arbeit?

Die Arbeit gliedert sich in folgende Kapitel: Einleitung, Literaturvergleich, Künstliche neuronale Netze, Datengrundlage, Durchführung der Zeitreihenprognose, Ergebnisdarstellung und -würdigung, Bewertung und kritische Würdigung, und Fazit. Jedes Kapitel wird im Inhaltsverzeichnis detailliert aufgeschlüsselt.

Was sind die wichtigsten Ergebnisse der Arbeit?

Die Ergebnisse der verschiedenen Versuchsreihen (mit unterschiedlichen Datensätzen und Parametern) werden detailliert dargestellt und analysiert. Die Arbeit bewertet die Prognosegüte und diskutiert die Robustheit und Grenzen des LSTM-Modells. Die Ergebnisse werden kritisch im Hinblick auf Datengrundlage, Hyperparameteroptimierung und Prognosequalität analysiert.

Welche Schlussfolgerungen zieht die Arbeit?

Das Fazit fasst die Ergebnisse zusammen, würdigt die Arbeit und gibt einen Ausblick auf zukünftige Forschungsansätze. Die kritische Würdigung der Ergebnisse und der angewandten Methode steht im Mittelpunkt des Schlusskapitels.

Welche Schlüsselwörter beschreiben die Arbeit?

Die wichtigsten Schlüsselwörter sind: Small Caps, Preisprognose, Deep Learning, LSTM, Künstliche neuronale Netze, Zeitreihenanalyse, Aktienkurs, Hyperparameteroptimierung, Prognosegüte, Machine Learning, Kapitalmarkt, Markteffizienzhypothese.

Wie ist der Aufbau der künstlichen neuronalen Netze beschrieben?

Das Kapitel "Künstliche neuronale Netze" erläutert detailliert den Aufbau und die Funktionsweise künstlicher neuronaler Netze, insbesondere die Architektur von LSTM Netzwerken. Es werden das Schichtmodell, künstliche Neuronen, Aktivierungsfunktionen, verschiedene Lernregeln, Regularisierung und Testphasen behandelt. Der Fokus liegt auf den Eigenschaften von LSTM-Netzwerken für zeitreihenbasierte Daten.

Wie wird die Prognosegüte bewertet?

Die Arbeit beschreibt die Methoden der Prognosebewertung mithilfe geeigneter Kennzahlen. Diese Kennzahlen werden im Kapitel "Durchführung der Zeitreihenprognose" und "Ergebnisdarstellung und -würdigung" detailliert erläutert und zur Analyse der Prognosegüte in den verschiedenen Versuchsreihen verwendet.

Welche Rolle spielt die Hyperparameteroptimierung?

Die Hyperparameteroptimierung spielt eine zentrale Rolle und wird sowohl im methodischen Teil als auch in der kritischen Würdigung der Ergebnisse ausführlich behandelt. Der Einfluss der Hyperparameter auf die Prognosegüte wird analysiert.