Aktienkurse vorhersagen: Big Data als Lösung

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Aktienkurse vorhersagen

Die weit verbreitete Annahme ist, dass Märkte nicht vorhersagbar sind. Das Anwenden von Chaos Theorien in Kombination mit leistungsfähigen Algorithmen zeigt, dass diese Annahme falsch ist. Märkte sind chaotische Systeme mit komplexen Dynamiken, dennoch können wir bis zu einem gewissen Grad zutreffende Marktprognosen treffen. Das Nutzen algorithmischer Marktprognosen in Verbindung mit vorsichtigem Risikomanagement können Tradern erhebliche Vorteile verschaffen.

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Märkte sind komplexe Systeme

Wenn man sich weit verbreitete Trugschlüsse bezogen auf den Aktienmarkt ansieht, stechen zwei besonders hervor. Der erste steht in Verbindung zur Effizienzmarkthypothese, welche besagt, dass Märkte zu 100% effizient und somit unvorhersehbar sind. Die Annahme ist: Alle Marktteilnehmer haben die gleichen Informationen zur gleichen Zeit, die Summe dieser Informationen sei jederzeit bereits in den Kursen verarbeitet, da alle Marktteilnehmer absolut rational agieren. Somit ist die Kursentwicklung unberechenbar, da nur die nicht vorhersehbaren Informationen noch nicht im Preis enthalten sind. Demnach wäre kein Teilnehmer in der Lage, den Markt auf Dauer zu schlagen.

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Märkte sind komplexe Systeme

Der zweite weit verbreitete Trugschluss ist, dass Finanzmärkte rein chaotische Systeme sind. In einem rein chaotischen Markt würden Gewinne und Verluste in der Summe jedoch ebenfalls immer 0 ergeben, sodass Investmentbanken nicht in der Lage wären konstant profitabel zu handeln. Das ist jedoch nicht der Fall.Wo liegt also die Wahrheit? Die Komplexitätstheorie gibt uns eine Antwort – Märkte sind komplexe und chaotische Systeme und enthalten sowohl eine systematische, als auch eine unvorhersehbare Komponente. Daher können wir realistische Marktprognosen erstellen, auch wenn diese nur zu einem gewissen Grad präzise sein können.

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Märkte sind komplexe Systeme

Chaotische Systeme reagieren extrem empfindlich auf kleinste Veränderungen, die einen großen Störeinfluss auf das System haben und es stark aus dem Gleichgewicht bringen (Schmetterlingseffekt). Daher sind wir normalerweise in der Lage das Verhalten solcher Systeme mit kleinen Fehlerwerten über kurze Zeiträume vorherzusagen (wie bei einer Wettervorhersage). Eine Anhäufung dieser Fehlerwerte kann das System jedoch durch Rückkopplungsschleifen aus dem Gleichgewicht bringen. Auch wenn das die Möglichkeiten der Prognose limitiert, ist es möglich realistische Prognosen für den Aktienmarkt zu erstellen und hilft zu verstehen wie Märkte funktionieren und warum große Blasen und Crashs entstehen.

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Komplexität – Chaos und Muster verbinden

Die Komplexität eines Systems ist entweder das Ergebnis der komplexen Struktur des Systems (wenn z.B. viele Parteien mit verschiedenen Zielen und Strategien involviert sind) und/oder der komplexen Dynamik des Systems (z.B. viele gegenseitige Abhängigkeiten und Rückkopplungsschleifen zwischen den Elementen). Solch eine Komplexität führt zu Chaos. Wenn klar definierte und prognostizierbare Entwicklungen unterbrochen werden, können kleine Störungen die zukünftige Entwicklung in der Richtung umkehren. Wichtig ist, dass dieses Umkehren nicht rein zufällig auftritt, chaotische Systeme erinnern sich und Muster tendieren dazu sich zu wiederholen.

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Komplexität – Chaos und Muster verbinden

Auf Finanzmärkte bezogen ist Chaos das Ergebnis der Rolle der Psychologie beim Handeln, welches niemals rein rational ist. Menschen reagieren mit verschieden starken Emotionen auf Gewinne und Verluste und tendieren dazu von den neuesten Nachrichten stärker beeinflusst zu werden. In der Folge sind sie nicht in der Lage Risiken akkurat zu bewerten. Dennoch besteht das grundlegende Prinzip, die grundlegende wirtschaftliche Annahme, dass Menschen versuchen den höchsten Ertrag mit dem niedrigsten Risiko zu erzielen. Bei der Preisentwicklung einer Aktie können wir grundsätzlich erkennen, dass der Preis von einem Preis-Level zum nächsten springt und dabei Muster entstehen (Bild 1). Diese Muster kann man jedoch nicht über jede Zeitspanne sehen. Wenn die Zeitspanne zu kurz ist, 1 Tag oder auch 1 Monat, sind keine Muster erkennbar, weshalb kurzfristige Kursentwicklungen schwer vorhersagbar sind. Daraus folgt: Je länger der Zeitraum ist, desto erfolgreicher lassen sich Entwicklungen vorhersagen, wenn wir die zugrundeliegenden Dynamiken verstehen.

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Komplexität – Chaos und Muster verbinden

Bild 1: Muster eines Aktienkurses über einen Zeitraum von 5 Jahren

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Was sind die Dynamiken eines Systems? Im Allgemeinen können wir diese von einander in verschiedene Rückmeldungen und Kausalschleifen trennen, welche unterschiedliche Aspekte des Finanzmarktes beeinflussen. Grundlegend gibt es zwei Arten von Rückmeldungen. Eine positive Rückmeldung ist selbstverstärkend – ein positiver Effekt der einen Variablen verstärkt die andere Variable, was dann wiederum die erste Variable verstärkt. Das führt zu exponentiellem Wachstum, welches den Wert aus seinem Gleichgewicht bringt und schließlich zum Zusammenbruch des Systems führt. Eine negative Rückmeldung hat hingegen einen stabilisierenden Effekt. Das System reagiert auf Veränderungen in entgegengesetzter Richtung. Beispiele von positiven und negativen Rückmeldeschleifen sind in Bild 2 dargestellt.

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Rückmeldungen und Zufälle – Enstehung und Platzen von Investmentblasen

Bild 2: Beispiele von postiven und negativen Rückmeldeschleifen

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Rückmeldungen und Zufälle – Enstehung und Platzen von Investmentblasen

Bild 3: Einfluss von positven und negativen Rückmeldungen auf den Preis einer Aktie

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Rückmeldungen und Zufälle – Enstehung und Platzen von Investmentblasen

Phasen mit hoher Ungewissheit können nicht nur von der Dynamik des Systems ausgehen, sondern auch von besonderen Ereignissen wie Naturkatastrophen (Erdbeben und Fluten). Sogar Computer können große chaotische Phasen auslösen, wie wir anhand des Flash Crash‘s vom 6. Mai 2010 sehen können, welcher kurzfristig zu über einer Trillionen US-Dollar Verlusten der Anleger führte. Solche plötzlichen Kursstürze können auch ausschließlich einzelne Finanzwerte treffen, wie zum Beispiel bei Apples kleinem Flash Crash am 10. Februar 2011 (siehe Kursentwicklung Apple in Bild 4).

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Element des Zufalls

Bild 4: Apple’s Kursschwankungen während des Flash Crash am 10. Februar 2011.

Dieser Crash wurde von Hochfrequenzhandelsprogammen ausgelöst, welche es ermöglichen extrem schnell Transaktionen zu platzieren und zurück zuziehen. Schneller zu sein als die Konkurrenz ist alles in diesem Handelsansatz, was unter anderem zu aggressiven Strategien führt, wie dem Zurückziehen von riesigen Mengen an Angeboten und so zu hoher Volatilität führen kann.

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Element des Zufalls

Die einfache Regel “Kaufe niedrig, verkaufe hoch” steht zu wenig im Kontext um als Basis für gute Entscheidungen zu funktionieren. Der Markt kann in drei verschieden funktionierende Systeme unterteilt werden – positive Rückkopplungen, negative Rückkopplungen und Zufall. Desweiteren können diese Systeme gleichzeitig und zu verschiedenen Zeitspannen auftreten. Beim analysieren des Marktes vor einer Kauf- oder Verkaufsentscheidung, muss also zuerst das zutreffende System und die Zeitspanne festgestellt werden. Der Zustand des Systems gibt uns den wahren Schlüssel zum Markt.

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Der Schlüssel zum Markt

Dr. Lipa Roitman hat einen Prognosealgorithmus entwickelt, welcher die Regeln des Finanzmarktes analysiert und außergewöhnlich zutreffende Marktprognosen ermöglicht. Mithilfe künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen, Erkenntnissen aus der Chaos Theorie und Selbstähnlichkeit, ist der Algorithmus in der Lage das Verhalten von über 2000 Märkten zu prognostizieren. Das Schlüsselprinzip des Algorithmus liegt in der Tatsache, dass der Preis eines Finanzwerts eine Funktion mit vielen Faktoren ist, welche nicht linear interagieren. Daher ist es von Vorteil Elemente künstlicher neuraler Netzwerke und eines genetischen Algorithmus zu verwenden. Zuerst wird eine Analyse der Eingaben durchgeführt, welche diese nach der Stärke der Bedeutung für die Kursprognose ordnet. Dann werden mehrere Modelle erstellt und anhand der Kursentwicklungen der letzten 15 Jahre gestestet. Nur die am besten funktionierenden Modelle werden beibehalten, während die anderen verworfen werden. Die Modelle werden jeden Tag verfeinert, da jeden Tag neue Kursentwicklungen zur Verfügung stehen.IKNOWFIRST.DE

Mit einem Algorithmus den Schlüssel suchen

Bild 5 zeigt die grundlegende Funktionsweise des Algorithmus auf. Der Algorithmus arbeitet rein empirisch und selbstlernend. Es gibt keinen menschlichen Einfluss auf die Modelle und das Prognosesystem passt sich jeden Tag neu an die Realität an, während es weiterhin den allgemeinen Regeln der Vergangenheit folgt.

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Mit einem Algorithmus den Schlüssel suchen

 Bild 5: Grundlegende Funktionsweise des Prognosealgorithmus

Der Algorithmus kann sogar erfolgreich Blasen am Markt prognostizieren wie man an Bild 6 erkennen kann. Wenige Tage vor dem Platzen der Blase der Apple Aktie hat der Algorithmus dieses Ereignis prognostiziert. (Markiert durch den roten Pfeil)

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Mit einem Algorithmus den Schlüssel suchen

Bild 6: Erfolgreiche Algorithmusprognose der Blase der Apple-Aktie im August 2012

Der Algorithmus erstellt täglich Prognosen für 3, 7, 14, 30, 90 und 365 Tage. Die Prognose wird in Form eines Signals dargestellt, die Qualität der Prognose wird über den Vorhersagbarkeitsindikator dargestellt. Diese helfen dem Trader zu entscheiden welche Werte besonders interessant sind und welche Positionen zu welchem Zeitpunkt einzunehmen sind. Zusammen ergeben die Prognosen eine Tabelle wie in Bild 7 und zeigen eine bunte Heatmap mit grünen Zellen welche Bewegungen nach oben indizieren und roten, welche Bewegungen nach unten indizieren. Dieses Muster kann auf bestimmte Industriezweige, Märkte und Risiko-Levels zugeschnitten werden.

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Interpretion der Ergebnisse

Es ist wichtig zu beachten, dass die Vorhersehbarkeit in Wellen steigt und fällt, da der Markt sich mehr oder weniger systematisch verhält. Durch das Beobachten des Vorhersehbarkeitswerts können wir frühzeitig vor sich verändernden Verhaltensmustern des Marktes gewarnt werden. Es gibt auch Finanzwerte deren Entwicklungen nicht berechenbar sind, hauptsächlich junge Unternehmen mit kurzer Kurshistorie, welche nicht genug Daten für eine verlässliche Prognose bieten.

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Interpretion der Ergebnisse

Risiko Management

Durch Analysen der algorithmischen Performance können wir sagen, dass Handelssysteme basierend auf den Prognosen des Algorithmus in der Regel konsistent profitabel sind, wenn ein passendes Risiko-Management implementiert ist. Dennoch bleibt ein zufälliger “Glücks”-Faktor bestehen. Wir müssen uns bewusst sein, dass eine Menge versteckter Variablen im Markt bestehen, über die wir nichts wissen.Die Rendite eines Finanzwerts folgt im Regelfall nicht einer Normalverteilung und sollte eher durch eine Heavy-Tail-Verteilung modelliert werden, bei der extreme Ereignisse wahrscheinlicher sind. Ereignisse weit weg vom Durchschnitt verursachen die meisten Marktblasen und erhöhen die Ungewissheit maßgeblich, was es für die Marktteilnehmer schwer macht rational zu handeln.

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Risiko ManagementDiese Tatsache hebt die Bedeutung der Nutzung einer angemessenen Risiko-Management-Strategie hervor. Damit eine solche Strategie erfolgreich sein kann, müssen mehrere Regeln befolgt werden:

• Signale täglich beobachten und nur auf Grund von starken Signalen handeln

• Aus dem Markt bleiben bis sich eine gute Gelegenheit ergibt: starkes Signal, extremer Preis

• Wenn die Vorhersehbarkeit hoch ist, bei starken Signalen investieren• Wenn die Vorhersehbarkeit fällt: erwarte einen Sturm• Wenn die Signal verschwindet oder schwächer wird reduziere den Einsatz• Ein stabiles Portfolio besteht aus nicht-korrelierenden Investments

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Gewinn trotz Unsicherheit

Märkte sind komplexe Systeme mit zufälligen, unvorhersehbaren Ereignissen. Im Allgemeinen sind Frequenz und Einfluss unberechenbarer Ereignisse unterschätzt, was zu hohen Verlusten führt, wie am Beispiel des Flash Crash beschrieben. Trotz aller Unvorhersehbarkeiten kann ein selbstlernender Algorithmus, zusammen mit einer Risiko-Management-Strategie Tradern erhebliche Vorteile verschaffen.Trotz aller Unvorhersehbarkeiten kann ein mit tiefem Verständnis des Finanzmarktes erstellter selbstlernender Algorithmus zusammen mit einer Risiko-Management-Strategie Händlern erhebliche Vorteile verschaffen.

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• Dieser Artikel basiert auf Vorlesungen von Dr. Lipa Roitman (Tel Aviv University), Gründer von I Know First.

• http://iknowfirst.de/aktienkurse-vorhersagen-big-data-als-losung/

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