Machine Learning basierte Handelsstrategien. Ein Vergleich zwischen Random Forest und LSTM anhand des Deutschen Aktienindex 40

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung

2 Machine Learning

2.1 Verschiedene Ansätze des Machine Learnings im Überblick

2.1.1 Supervised Learning

2.1.2 Unsupervised Learning

2.1.3 Reinforcement Learning

2.2 Spezielle Verfahren des Machine Learnings

2.2.1 Long Short-Term Memory

2.2.2 Random Forest

2.3 Evaluierungsmetriken im Machine Learning

2.4 Allgemeine Herausforderungen des Machine Learnings

2.4.1 Unstable Gradient Problem

2.4.2 Overfitting

2.4.3 Underfitting

3 Machine Learning im Finanzmarktkontext

3.1 Unsicherheit und Risiko

3.1.1 Volatilität

3.1.2 Value-at-Risk

3.2 Markteffizienztheorie

3.3 Performancemessung

3.3.1 Benchmark

3.3.2 Rebalancing

3.3.3 Zeithorizont

3.4 Prozess der Datenverarbeitung

4 Implementierung und Vergleich der Algorithmen

4.1 Datenbeschaffung und -verarbeitung

4.2 Aufteilung in Trainings-, Validierungs- und Testdatensätze

4.3 Optimierung und Implementierung der Modelle

4.3.1 LSTM-Modell

4.3.2 RF-Modell

4.4 Evaluierung der ML-Modelle

5 Performancevergleich der Handelsstrategie

5.1 Generierung von LSTM-Vorhersagen auf DAX-Aktien

5.2 Implementierung und Backtesting der Handelsstrategie

5.3 Evaluierung der Performance der Handelsstrategien

6 Fazit und Ausblick

Zielsetzung & Forschungsthemen

Die Arbeit untersucht das Potenzial von Machine-Learning-Verfahren (Random Forest und LSTM) für die Vorhersage von DAX-40-Aktienrenditen und die Entwicklung profitabler Handelsstrategien unter Berücksichtigung von Markteffizienz und Performance-Metriken.

• Vergleichende Analyse der Prognosegüte zwischen Random Forest und LSTM Modellen.
• Untersuchung der praktischen Anwendbarkeit von ML-basierten Vorhersagen im algorithmischen Handel.
• Evaluation verschiedener Handelsstrategien (Buy-and-Hold, SMA-Crossover, ML-basiert, kombiniert).
• Analyse des Einflusses von Marktvolatilität und Unsicherheit auf die Performance von ML-Handelsstrategien.

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1 Einleitung: Vorstellung der Relevanz moderner ML-Technologien für den Finanzmarkt und Definition der Forschungsfragen zum Modellvergleich und der praktischen Handelsanwendbarkeit.

2 Machine Learning: Theoretische Einführung in die Grundlagen des Machine Learnings, einschließlich spezifischer Lernverfahren wie LSTM und Random Forest sowie deren Herausforderungen.

3 Machine Learning im Finanzmarktkontext: Analyse der Besonderheiten von Finanzmärkten, wie Risikomanagementmethoden, Markteffizienztheorien und Performance-Messgrößen, die für den ML-Einsatz entscheidend sind.

4 Implementierung und Vergleich der Algorithmen: Detaillierte Darstellung der Datenbeschaffung, Vorverarbeitung, Hyperparameter-Optimierung und der methodischen Durchführung des Modellvergleichs mittels Regressions- und Klassifikationsmetriken.

5 Performancevergleich der Handelsstrategie: Evaluierung der entwickelten Strategien durch Backtesting mit historischen Daten, Verknüpfung mit traditionellen Methoden und Analyse der erzielten Performance entlang verschiedener Indikatoren.

6 Fazit und Ausblick: Zusammenfassende Bewertung der Modellergebnisse und Diskussion, dass trotz der Fähigkeit zur Mustererkennung kein ML-Modell durchgehend überlegene Profite lieferte, was weiteren Forschungsbedarf nahelegt.

Schlüsselwörter

Machine Learning, Random Forest, LSTM, Finanzmarkt, DAX 40, Handelsstrategie, Performancemessung, Aktienrendite, Backtesting, Sharpe Ratio, Volatilität, Algorithmischer Handel, Modelloptimierung, Prognosegüte, Klassifikation.

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in dieser Masterthesis grundsätzlich?

Die Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung und dem Vergleich von Machine-Learning-basierten Handelsstrategien auf Basis des DAX 40 unter Anwendung von LSTM- und Random-Forest-Modellen.

Was sind die zentralen Themenfelder der Arbeit?

Die zentralen Themen sind Machine Learning, Finanzmarktanalyse, algorithmischer Handel, Performancemessung und die Implementierung von Handelsmodellen wie SMA-Crossover oder Buy-and-Hold.

Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage der Arbeit?

Die Arbeit vergleicht die Effektivität von RF- und LSTM-Modellen bei der Vorhersage von DAX-Renditen und untersucht, ob ML-gestützte Strategien eine profitable Alternative zu klassischen Methoden darstellen.

Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?

Es werden quantitative Finanzdaten verarbeitet, Machine-Learning-Modelle trainiert und mittels eines umfassenden Backtestings (unter Einsatz der Python-Bibliothek Backtrader) auf ihre Handelsperformance evaluiert.

Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?

Im Hauptteil liegt der Fokus auf der theoretischen ML-Grundlegung, der Datenverarbeitung im Finanzkontext, der Optimierung der Algorithmen sowie dem Vergleich von Regressions- und Klassifizierungsergebnissen zwischen beiden Modelltypen.

Welche Schlüsselwörter charakterisieren diese Arbeit?

Machine Learning, Random Forest, LSTM, DAX 40, Handelsstrategien, Finanzmarktanalyse und Backtesting sind die prägenden Begriffe.

Warum wurde für die Handelsstrategie das LSTM-Modell bevorzugt?

Obwohl beide Modelle Herausforderungen aufweisen, wurde das LSTM-Modell aufgrund seiner höheren Anzahl korrekt klassifizierter Fälle (Klasse 1 und 2) und seines besseren Anpasungsvermögens an dynamische Markttrends für die Strategieumsetzung favorisiert.

Inwieweit beeinflussten Transaktionskosten die Modellergebnisse?

Die Arbeit hat Transaktionskosten explizit berücksichtigt, um die Realitätsnähe der Backtests zu wahren, und stellte fest, dass insbesondere bei hochfrequenten Handelsstrategien die anfallenden Gebühren die erzielten Nettorenditen negativ korrigieren.