INVESTOX-Forum

Hallo,

zuerst solltest Du ein bisschen Geld investieren und Dir für den Anfang einen schnellen Rechner besorgen. Das ist nicht böse gemeint aber wenn Du ernsthaft in dem Segment vorwärts kommen möchtest ist viel Testarbeit und Trainingsläufe notwendig. Ohne schnellen Rechner verlierst Du bald den Spaß daran.:) Geeignete Home Towers bekommt man ab 650€ und ab Okt/Nov gibt es aller Voraussicht W7 obendrauf. :)

Der "Denkfehler" ist, das die gute Performance im Testzeitraum nicht unbegrenzt hält und bei erneuten Training alles ganz anders aussehen kann. Das NN ist somit (in der Überzahl der Fälle) ein "OneWayTicket" das man in dieser Form nie mehr so hin bekommt. Das Training der NNS ist überwacht und startet via Pseudostartpunkte. Jeder Trainingslauf bringt ein neues Ergebnis vor allen dann wenn es übertrainiert ist.. Was Du meinst bzw. anwenden möchtest funktioniert wesentlich besser mit Statistik (unüberwachten lernen)- z.B. SVM, oder anderen schnellen Algorithmen

Warum funktioniert das NN jetzt trotzdem:

Eventuell existieren in den vom NN gewählten Samples vorrangig die gegenwärtigen (zukünftigen) Muster. Umso mehr Samples man wählt desto besser unterstützt man das NN beim Auswendiglernen. Das heißt Schlussendlich das NN hat nicht generalisiert sondern auswendig gelernt. Da es die gegenwärtigen und eventuell eine unbestimmte Zeit die zukünftigen Muster den gelernten Fraktalen ähneln können,täuscht das NN vor zu assozieren-hat aber in Wirklichkeit "geraten"! Das ist eine der kritischsten Punkte der NNs und sollte weitestgehend vermieden werden. Meist äußert sich dies in hoch profitablen Lernzeiträumen und schwächer werdenden Testzeiträumen.

Hallo,

>>Der "Denkfehler" ist, das die gute Performance im Testzeitraum nicht unbegrenzt hält

das ist wohl kein spezifisches Problem von NNs, sondern betrifft als Schwierigkeit jede Art von Strategie und auch diskretionäres Handeln, insofern es auf Erfahrung aus der Vergangenheit beruht.

Den Punkt mit dem "Auswendig-Lernen" könnte man event. noch genauer fassen. Dieses muss ja nicht per se schlecht sein. Aber mit einer sehr mächtigen Struktur (viele Inputs, viele Hidden-Units) kann ein NN den Output auswendig lernen unabhängig davon, ob die Inputs "sinnvoll" sind oder nicht. Im Kontrollzeitraum funktioniert das dann aber nicht mehr. Umgekehrt gesagt gibt eine große Stabiltität im Kontrollzeitraum m.E. daher schon einen Hinweis darauf (auch bei mächtigen Strukturen), ob die Inputs "sinnvoll" sind - immer natürlich mit Blick auf die vorhandenen Daten.

Viele Grüße

Andreas Knöpfel

Hallo Herr Knöpfel,

der Schwerpunkt dieser Aussage " Der "Denkfehler" ist, das die gute Performance im Testzeitraum nicht unbegrenzt hält und bei erneuten Training alles ganz anders aussehen kann." lag im zweiten Teil des Satzes. Meiner Ansicht hält kein System unbegrenzt es sei denn man hat eine Ineffizienz entdeckt die permanent auftritt. Mir ist das bislang aber nur einmal bei einer Aktie gelungen und das war auch purer Zufall! Das System hat über 3 Jahre gehalten.

Ob die Inputs sinnvoll sind oder nicht, konnte ich bei meinen Tests nie exakt differenzieren da dies beim überwachten lernen von vielen Faktoren abhängt. Auch ein Input- Pool kann sinnvoll sein,egal ob die Pool-Individuen sinnvoll sind oder nicht,so meine Testergebnisse! Wie Sie schon schreiben, hängt das Ergebnis am historischen Datenverlauf. Trainiert und testest man beispielsweise an einem linearen Verlauf wird das NN mit an Sicherheit grenzender Wahrscheinlichkeit weiter performen. Es ist auch gut möglich, das es extrem übertrainiert ist und dennoch das Konto rasant auffüllt! Sobald aber Strukturbrüche -seltene Muster,unbekannte Muster die aufgrund der extremen Anpassung untergewichtet wurden- kommen ist es vorbei mit der Herrlichkeit. Daher gehe ich nicht unbedingt davon aus, das der weitere Verlauf im Testzeitraum die Stabilität eines Systems /NNs wiederspiegelt wenn sich die Zeiträume in ihrem Aufbau ähneln bzw. korrelieren. Ein Alarmzeichen ist meiner Erfahrung nach immer wenn die Equity mit hoher Korrelation des historischen Underlying-Verlauf einhergeht!