Maschinelles Lernen in der Finanzwelt

Wir sagen oft "KI", aber das ist ein Modewort. Konkret nutzt TradingMaster ein hybrides Ensemble von Maschinelles Lernen (ML) Modellen.

1. LSTM (Long Short-Term Memory)

• Was es tut: Es erinnert sich an Sequenzen.
• Anwendungsfall: Erkennung von Chartmustern. Es weiß, dass Muster A normalerweise zu Ergebnis B führt, weil es das schon 50.000 Mal gesehen hat.

2. Random Forest (Zufallswälder)

• Was es tut: Er erstellt Tausende von "Entscheidungsbäumen" (Wenn X, dann Y) und mittelt sie.
• Anwendungsfall: Klassifizierung. "Ist dieser Markt bullisch oder bärisch?" Es verhindert Overfitting auf einen bestimmten Indikator.

3. NLP (Verarbeitung natürlicher Sprache)

• Was es tut: Liest Text und versteht Emotionen.
• Anwendungsfall: Stimmungsanalyse. Scannen von Schlagzeilen nach Schlüsselwörtern, die historisch den Markt zum Absturz bringen.

Warum Hybrid?

Kein einzelnes Modell ist perfekt. Durch Abstimmung über mehrere Modelle hinweg (Ensemble Learning) reduzieren wir die Fehlerquote erheblich. Wenn das LSTM "Kaufen" sagt, aber der Random Forest "Verkaufen" sagt, fällt der Vertrauensscore auf 50% (neutral) und hält Sie sicher.