Ölpreis - Preis für Rohöl (Brent) in USD

 


Resteeinsammlung dann ja NUR bei ,00 bis ,00 Euro möglich. Viel blabla, wenig Inhalt, nix für mich. So gab es am Freitag wohl keinen Umsatz. Änderungen sind zurückdatiert Die wertvollsten Unternehmen der Welt wie Alphabet und Apple neue Zahlen am Dienstag stützen sich nicht mehr vor allem auf physische "Produktionsmittel" Gebäude, Fabriken, Maschinen , sondern auf immaterielle Werte:

Sie sind hier


Dieses Wirtschaftssystem habe "massenhaftere und kolossalere Produktionskräfte geschaffen, als alle vergangenen Generationen zusammen.

Atemlose Sätze, aus denen sich so etwas wie Respekt herauslesen lässt. Es waren hellsichtige Beobachtungen. Die Industrialisierung hatte gerade erst begonnen, da war den beiden bereits klar, welch fundamentale Umwälzungen um sie herum stattfanden.

Dieses neue System würde alles verändern - längst nicht nur zum Guten, das war klar, aber doch mit einer Kraft, die die jungen Autoren beeindruckte: Die räumliche Konzentration der Produktion habe "enorme Städte geschaffen, sie hat die Zahl der städtischen Bevölkerung gegenüber der ländlichen in hohem Grade vermehrt, und so einen bedeutenden Theil der Bevölkerung dem Idiotismus des Landlebens entrissen".

Karl Marx' Geburtstag jährt sich am Samstag zum Und wieder einmal stellt sich die Frage: Was kann uns Marx heute noch sagen? Ich meine, vor allem dies: Marx war - und ist - aufregend, weil er Klassenkampf und Umsturz prophezeite. Als Ökonom ging es ihm aber vor allem darum herauszuarbeiten, welche Mechanismen zu seiner Zeit die Welt veränderten.

Vor der Revolution stand die Erkenntnis. Und der Weg dahin konnte kein leichter sein. Gleich im Vorwort zum ersten Band seines Monumentalwerks "Das Kapital" entschuldigte er sich bei seinen Lesern für all die Mühen, die er ihnen auf den folgenden Hunderten von Seiten zumuten würde: Wie jeder gute Ökonom beschäftigte sich Marx mit den Knappheitsverhältnissen und Problemen seiner Zeit.

Knapp war damals Kapital. Unmengen davon waren nötig, um die Industrialisierung und das rapide Wachstum der Städte voranzutreiben. Menschen hingegen waren damals ein reichlich vorhandener Produktionsfaktor; die Löhne waren entsprechend niedrig und die Lebensbedingungen häufig erbärmlich. Währenddessen erzielte der knappe Faktor Kapital hohe Renditen. Marx prangerte diese Verschiebungen nicht nur an, sondern analysierte sie mit beeindruckender Tiefenschärfe.

In der Folge hat der Marxismus geholfen, nicht nur den jämmerlichen realexistierenden Sozialismus hervorzubringen - den man Marx selbst posthum nicht ankreiden kann -, sondern auch den Kapitalismus zu reformieren. In Deutschland lauteten die Antworten: Ökonomisch betrachtet spielt Kapital eine immer geringere Rolle.

Die wertvollsten Unternehmen der Welt wie Alphabet und Apple neue Zahlen am Dienstag stützen sich nicht mehr vor allem auf physische "Produktionsmittel" Gebäude, Fabriken, Maschinen , sondern auf immaterielle Werte: Sie sind viel mehr wert, als sie an Assets in ihren Bilanzen ausweisen.

Kapital im klassischen Sinn ist nicht mehr knapp, deshalb ist sein Preis - der Zins, die Rendite - entsprechend niedrig. Dies sollte das Thema für Marx' Nachfolger im Und der bringt seine ganz eigenen Mechanismen, Knappheiten und Konflikte hervor.

Wenn sie jemand besitzt, kann kein anderer sie besitzen. Die Produktion jeder Einheit ist mit Kosten verbunden. Nehmen Sie diesen Text. Stünde er in einer gedruckten Zeitung, hätte er Eigenschaften wie eine "Waare". In digitaler Form aber können Sie ihn lesen, während andere Leute zur gleichen Zeit dasselbe tun; Sie nutzen ihn weder exklusiv noch verbrauchen Sie ihn.

Sein Wert mag sogar steigen, wenn viele Leute ihn lesen, denn dann bietet er umso eher Gesprächsstoff. Weil die "Produktion" jeder weiteren Einheit - jeder weitere Abruf - quasi keine Kosten verursacht. Heutige Ökonomen würden sagen: Die Grenzkosten sind Null. Die Auswirkungen dürften ähnlich radikal sein wie bei der Industrialisierung im Jahrhundert - und die Antworten alles andere als einfach.

Im Detail ist kaum vorherzusagen, wie sich der Wandel vollziehen wird. Aber eines scheint mir sicher: Die Bedingung für Durchführung dieser analytischen Aufgaben sind das Festlegen von definierten Rahmenbedingungen. Als Prämisse für die Prognoseerstellung durch progressive Computersysteme des Jahrhunderts, muss ein relevanter Datenbestand vorliegen. Beim erstellen besagter Datenprämisse muss akkurat ausgewählt werden welche Daten zu berücksichtigen sind, da jeder nicht zielführende Datensatz die Datenprämisse verfälscht [44].

N Die Aufnahme eines Stimmmusters ist beispielsweise durch Hintergrundgeräusche verfälscht. Hierdurch ist die Datenprämisse inkorrekt. Es ist unumgänglich das die kompromittierenden Geräusche aus dem Stimmmuster isoliert und entfernt werden, bevor dieser Datensatz Teil der Datenprämisse wird. Derlei korrigierendes Eingreifen im vorne herein nennt sich Preprocessing. Ohne Preprocessing kann nicht gewährleistet werden, dass die Datenprämisse relevant und aussagekräftig für die angestrebten Zwecke ist.

Am Beispiel eines Aktienkurses wird deutlich, dass der Kursverlauf unabhängig von der Art des Verlaufes Positiv oder Negativ unter anderem von politischen Entscheidungen abhängig ist. Unberücksichtigte exogene Einflüsse beeinträchtigen somit die Prognosequalität enorm. Aus dieser Erkenntnis kann gefolgert werden, dass bekannte und absehbare exogene Faktoren zwingend in die Datenprämisse aufgenommen werden müssen [46].

Beim Studieren der Datenprämisse ergeben sich Merkmale mit differenzierter Aussagekraft über das Betrachtungsobjekt. Ein Betrachtungsobjekt wird als ein einzelnes Objekt der Datenprämisse definiert.

Wird das Beispiel eines Aktienverlaufs zu Grunde gelegt, ist es denkbar, dass die Merkmale explizit das Betrachtungsobjekt skizzieren. Derlei Merkmale nennt man direkte Merkmale. Weiterhin ist denkbar, dass Merkmale, welche das Betrachtungsobjekt nur dann direkt skizzieren, wenn diese in Verbindung mit anderen Merkmalen studiert werden, existieren. Diese Merkmale nennen sich indirekte Merkmale. Es gilt aus dem kooperativen Studium der indirekten Merkmale, neue direkte Merkmale zu etablieren.

Das Fusionieren von Merkmalen wird somit ein wesentlicher konstitutiver Bestandteil beim Studium von Merkmalen, um eine direkte Skizzierung des Betrachtungsobjektes zu erreichen. Merkmale mit gültiger Aussagekraft werden hierbei nicht verworfen, sollten diese mit einem nicht gültigem Merkmal fusioniert werden. Diese Sachlage berücksichtigend, ist es erforderlich, die studierten Merkmale zu Standardisieren, um das Betrachtungsobjekt generisch zu definieren.

Beim Generalisieren von Merkmalen muss sich darauf besonnen werden, dass durch die Generalisierung, mandatorisch spezifische Daten verloren gehen. Notwendigerweise muss entschieden werden, welcher Spezifikationsgrad und welche Generalisierungsstufe benötigt werden.

Die erstellten Klassifikationen müssen kritisch bewertet werden, ob diese das Betrachtungsobjekt genügend beschreiben.

Hierzu können die vorhandenen Daten in drei verschiedene Teile unterteilt werden. Es wird ein Teil benötigt anhand dessen die Klassifizierungen angepasst werden. Ein weiterer Teil dient zur Überprüfung der Klassifikationen, damit aufgrund dieser Klassifikationen, Parameter für die Erstellung von Prognosen erstellt werden können. Um die definierten Parameter auf Gültigkeit zu verifizieren, wird der dritte Teil der Daten verwendet. Damit eine möglichst präzise Verifizierung der Parameter erzielt wird, muss mandatorisch die Anzahl der Verifizierungsdurchläufe maximiert werden.

Eine maximierte Anzahl Verifizierungsdurchläufe garantiert eine höhere Präzision. Auf diese Weise ist es realisierbar zu verifizieren, ob die definierten Parameter nur für einen Teil oder für die Gesamtheit der Datenprämisse Gültigkeit besitzen.

Anzahl der Durchgänge n eines Zufallsexperiments. Mithilfe der Fundamentalanalyse wird der Wert eines Unternehmens unter Berücksichtigung verschiedener Faktoren bewertet. Der Ansatz der Fundamentalanalyse folgt der Annahme, dass das betrachtete Unternehmen einen wirtschaftlichen Wert besitzt, dem sich der zugehörige Aktienkurs langfristig anpasst. Der Wert des betrachteten Unternehmens wird als innerer Aktienwert definiert.

Mit dem inneren Aktienwert wird die Aktienrentabilität bewertet, was Rückschlüsse auf die Branchenrentabilität ermöglicht. Eine geläufige Methode ist die Present Value Theory. Die Present Value Theory besagt, dass der innere Wert der Aktie durch die Summe der Dividenden und weiteren Geldwerten Vorteile auf eine einzelne Aktie entfallen und auf den aktuellen Tag abgezinst werden.

Das Gegenwartswert- oder Barwertkonzept ermöglicht die Errechnung des inneren Wertes [52]. Durch dieses Mittel wird eine möglichst zeitnahe Einsicht der Kursgewinnchancen von Firmenaktien gewonnen. Es ist mandatorisch zu berücksichtigen, dass die Kursgewinnchancen sich in Abhängigkeit zu dem inneren Wert der Aktie befinden [54].

Erwähnenswert ist, dass Konklusionen den globalen Markt betreffend, anhand der Skizzierung eines einzelnen Unternehmens erarbeitet wurden, nur von ungenügender Qualität sind.

Es sollte ebenso vermieden werden, anhand des globalen Marktes Schlussfolgerungen für ein spezifisches Unternehmen zu ziehen. Um Konklusionen annehmbarer Qualität zu ziehen, ist es mandatorisch Unternehmens spezifische, Branchenspezifische sowie globale Aspekte zentralisiert zu beurteilen [56]. Erhardt , S. Verhältnis Global, Branche und Unternehmen. Die Top-Down-Analyse verfolgt den Ansatz globale Daten auf die Branche zu spezifizieren, die hierdurch etablierten Konklusionen werden wiederum auf die Unternehmen spezifiziert.

Bei der Bottom-Up-Analyse wird vice versa versucht, die unternehmensspezifischen Konklusionen auf die Branche zu generalisieren, welche wiederum auf den globalen Markt generalisiert werden [57]. Die drei definierten Trends. Die Technische Analyse — teilweise auch als Chartanalyse bekannt —versucht durch Beobachtung von Marktbewegungen Kurstrends vorherzusagen.

Es wird davon ausgegangen, dass alle nötigen Marktinformationen bereits in den Kursverläufen enthalten sind und eine Analyse der betriebswirtschaftlichen Daten des Unternehmens nicht notwendig ist. Die Technische Analyse lässt sich in drei Ansätze unterteilen [59].

Alles was die Kurse beeinflussen kann wird durch den Marktpreis wiedergespiegelt. Durch diese Annahme ist es beim Machine Learning möglich ein Verhaltensmuster aus dem Kursverlauf und dem Marktpreis zu erstellen, um daraus eine Vorhersage zu den weiteren Kursverläufen ableiten zu können.

Trends verdeutlichen Aktienverläufe und ermöglichen somit Wahrscheinlichkeitsprognosen über den weiterführenden Verlauf [60]. Als Prämisse für die Einteilung in Trends muss definiert werden welche Anzahl von Trendarten zu spezifizieren sind. Ferner ist Bestandteil der Prämisse, welche Distinktionen es zwischen den spezifizierten Trends existieren und wie besagte Trends sich unterscheiden.

Um Trends zu definieren, werden die Verlaufsrichtungen der kurzzeitigen Kursspitzen weiterhin genannt Gipfel und der kurzzeitigen Kurstiefen weiterhin Täler genannt studiert. Hierdurch werden die Trends wie folgt definiert. Eine Seitwärtsbewegung von Gipfeln und Tälern definieren einen Seitwärtstrend, eine sukzessive Steigerung von Gipfeln und Tälern definieren einen Aufwärtstrend vice versa definiert einer sukzessiver Abfall der Gipfel und Täler einen Abwärtstrend [61].

Primär- Sekundär- und Tertiärtrend. Jeder Trend wird als langfristig, kurzfristig oder mittelfristig kategorisiert [63]. Es gilt zu berücksichtigen das jede Trendart innerhalb eines Aktienverlaufes unendlich häufig existiert. Um die Menge der zu betrachtenden Trends zu minimieren ist mandatorisch zu definieren welcher Zeitraum als langfristig, kurzfristig oder mittelfristig gültig ist. Mittelfristige Trends sind als gleichbleibende Trendverläufe von drei Wochen bis mehreren Monaten definiert.

Alle Trendverläufe, die kürzer als drei Wochen andauern, werden als kurzfristiger Trend definiert [64]. Zusammenfassend wurde definiert, dass Trends aus Gipfeln und Tälern bestehen. An dem Zeitpunkt an dem ein Tal niedrig genug ist, wechselt das Verkaufsverhalten in ein Kaufverhalten.

Hierdurch wird der vorherrschende Abwärtstrend zu einem Aufwärtstrend. Dieser exakte Zeitpunkt wird als Unterstützung definiert. Vice versa wird der exakte Zeitpunkt eines Wechsels von Aufwärtstrend zu Abwärtstrend als Widerstand definiert [65]. Darstellung von Unterstützung und Widerstand. Eine Widerstandslinie ist nicht ausserstande einen steigenden Trend zu unterbrechen, infolge dessen ist die Widerstandlinie als kurzzeitige Unterbrechung definiert.

Ein fortgesetzter Aufwärtstrend kann dadurch bestimmt werden, dass die sukzessive aufeinander folgenden Unterstützungen einen höheren Kurspunkt beschreiben, als die jeweilige vorhergehende Unterstützung. Ein fortgesetzter Abwärtstrend ist bestimmbar, sobald die sukzessive aufeinander folgenden Widerstände tiefere Kurspunkte beschreiben, als der jeweilige vorangegangene Widerstand. Es ist unumgänglich zu definieren wie Kurswechsel bestimmt wird. Ein Kursabfall kann bestimmt werden, sobald in einem Aufwärtstrend ein Kursabfall die vorhergegangene Unterstützungslinie unterschreitet.

Die Bestimmung eines Kursanstiegs oder Kursabfalls, ermöglicht eine Trendumkehrung oder den Übergang in einen Seitwärtstrend [67]. Wird nach einem Trendwechsel von einem Abwärtstrend die höchste bisherige Widerstandslinie deutlich überschritten wird diese beim Trendwechsel als neue Unterstützungslinie gewertet. Dieses vorgehen nennt sich Rollentausch von Unterstützung und Widerstand [68]. Darstellung eines Rollentausches zwischen Widerstand und Unterstützung.

Markteinflüsse, die sich der Annahme nach wiederholen müssten, können dabei für eine Vorhersage verwendet werden. Grundlage für die zu lernenden Daten sind einerseits die Quellen, welche zur Prognosenerstellung benötigt werden und zum anderen die Methodik, um diese auswerten zu können.

Um Aktienprognosen mittels Machine Learning erstellen zu können, müssen zu Beginn die Quellen hinsichtlich der benötigten Daten definiert werden. Für eine Prognose sollten die Daten aus Quellen stammen von der sich auch andere Aktieninhaber Informationen beschaffen würden, um somit ein Verhalten zwischen Angebot und Nachfrage besser bestimmen zu können. Quellen die Informationen über zukünftige Dividenden, Zinssätze und zukünftige Kurse liefern sind hierfür geeignet. Die Informationen können automatisiert aus Onlineportalen bzw.

Nachrichtenmagazinen entnommen oder manuell eingegeben werden. Bei einer manuellen Eingabe ist eine weitere Kontrolle durch den Anwender möglich was auf der einen Seite zwar den Aufwand erhöht, aber auf der anderen Seite sicherstellt das nur geprüfte Daten für eine Prognose verwendet werden.

Als Grundlage für die maschinelle Auswertung der Daten, wird in dieser Arbeit auf das neuronale Netz weiter eingegangen. Ein neuronales Netz besteht aus künstlichen Neuronen und stellt einen Teil der künstlichen Intelligenz dar. Bei der Mustererkennung, Kategorisierung oder auch Prognose werden neuronale Netze erfolgreich eingesetzt [72].

Im Gegensatz zu einem Computerprogramm müssen neuronale Netze nicht programmiert oder auf eine bestimmte Situation angepasst werden. Mit vorhandenen Daten kann so ein Netz angelernt werden und auf Grundlage dessen, in einer neuen bzw. Intern arbeitet ein Netz mit unterschiedlichen Neuronen die miteinander in verschiedenen Schichten verknüpft sind. In einigen Anwendungsfällen, wird auf die Verwendung eines Hiddenlayer verzichtet. Dann werden die Informationen direkt von dem Input- an den Outputlayer weitergegeben.

Die Neuronen haben so gesehen als Aufgabe Informationen aus der Umwelt oder von anderen Neuronen aufzunehmen und diese in abgewandelter Form weiterzugeben. Durch den Lernstand können die Neuronen individuell Verknüpfungen zu anderen Neuronen aufbauen, Gewichtungen ändern oder Verknüpfungen trennen [75]. Wie bereits erläutert, sind die einzelnen Neuronen mit einer Gewichtung verknüpft. Eine positive Gewichtung gibt an, dass ein Neuron einen erregenden Einfluss auf den nächsten Layer ausübt.

Bei einem Wert von Null wird keine Wirkung auf die nächste Schicht ausgeübt. Neben der Gewichtung wird das Ergebnis zum nächsten Neuron auch durch dessen Output-Leistung oder auch Output-Betrag genannt, beeinflusst. Erst die Multiplikation zwischen Output-Betrag und Gewichtung ergibt das Ergebnis welches als Input an das nächste Neuron weitergeben wird.

Input für das nächste Neuron kann auch als Formel angegeben werden: Input der Unit i: Der Inhalt des Outputlayers wird durch die Anordnung bzw.

Gewichtung der einzelnen Neuronen bestimmt. Eine kleine Veränderung der Gewichtung kann somit schon das Ergebnis der vorhin im Beispiel genannten Kreditzusage beeinflussen. Im Folgenden wird ein exemplarisches Beispiel gezeigt, wie die einzelnen Verbindungen der Neuronen bewertet werden können. Aufbau eines neuronalen Netzes mit Gewichtungsbeispiel. Aufbau eines neuronalen Netzes mit Bias-Neuronen.

Durch die Aktivierungsfunktion der Neuronen, kann das Ergebnis auch weiter beeinflusst werden. Eine weitere Möglichkeit die Ausgabe zu beeinflussen stellt das Bias-Neuron bzw.

Die Gewichtung fällt entweder positiv oder negativ auf die anderen Neuronen aus. Bei einer positiven Gewichtung sorgt das Bias-Neuron dafür, dass die empfangene Einheit auch aktiv bleibt, wenn kein starker positiver Input der anderen Neuronen vorliegt.

Bei einer negativen Gewichtung besteht die Gefahr das die verbundenen Units in einem negativen bzw. Weiterhin ist einen Negativen Gewichtung von Vorteil, wenn ein Schwellenwert simuliert werden soll. Ein bestimmtes Ergebnis wird nur durch übersteuern des Bias-Neurons zugelassen.

Die anderen Input-Neuronen müssen somit ungefähr ein einheitliches Ergebnis wiederspiegeln, um das Bias-Neuron übersteuern zu können. Der Bias-Wert ist somit eine Stellschraube, um das Ergebnis anpassen zu können [80]. Bevor Daten für die Erstellung lernfähiger Merkmale verwendet werden können, müssen diese zunächst Aufbereitet werden. Ein sauberer Datenbestand ist die Grundlage des Machine Learning. Der Computer wird auch mit dem besten Klassifikationsverfahren bei unzureichend gefilterten bzw.

Swingler erkannte, dass die Daten zuerst gesäubert werden müssen, um ein zufriedenstellendes Ergebnis zu erziehen [82]. Die Säuberung der Daten ist zwar mit einem relativ hohen Aufwand verbunden, hat aber einen entscheidenen Einfluss auf die Güte der Ergebnisse [83].

Eine gute Datenqualität bzw. Schulmeister schrieb, dass die auf Tagesdaten basierenden technischen Handelssysteme seit den er Jahren eine andauernde abnehmbare Profitabilität erwiesen, die ab den frühen er Jahren unprofitable wurde. Diese Untersuchung wies keine Abnahme der Profitabilität auf. Er wählte ein Intervall von 15 Minuten aus, da nach seiner Ansicht hierdurch sowohl eine umfangreiche Datenbasis als auch eine hohe Aktualität der Kurse berücksichtigt sind.

Die Untersuchung dauerte Handelstage und er hatte nachher eine Datenbasis von Neben dem Handelsvolumen lagen ihm die jeweiligen Eröffnungs-, Höchst-, Tiefst- und Schlusskurse vor.

Die gewonnenen Rohdaten wurden in drei Stufen für eine Merkmalserstellung vorbereitet. Fehlende Datenpunkte wären durch Interpolationsmöglichkeiten behandelt worden [87]. In der Dritten und letzten Stufe wurde die Vollständigkeit der Daten sichergestellt. Wie auch bei den fehlerhaften Datenpunkten wären hier fehlende Periodeneinheiten durch Interpolation behandelt worden [88]. Vergleich zwischen Linienchart und Candlestickanalyse.

Um Kursverläufe und Kursänderungen schnell auf einem Blick erkennen zu können, werden diese meistens grafisch dargestellt. Während Menschen diese Art von Darstellung leicht auswerten können, ist dies für Computer nicht sehr ideal. Für einen Rechner müssen die Daten numerisch bzw. Neben den Kursangaben, gehören auch Durchschnittswerte und Merkmale die eine relative Lage beschreiben zu den benötigten Daten.

Mit einem Candlestickmuster können Kursverläufe für den Computer mathematisch beschrieben werden. Der Höchstkurs oben und der Tiefstkurs unten. Der Schlusskurs wird direkt unter dem Höchstkurs und der Eröffnungskurs über dem Tiefstkurs angegeben.

Fallende Kurse werden mit einem schwarzen Kerzenkörper beschrieben. Die folgende Abbildung stellt den Aufbau eines Candlesticks grafisch dar [91]. Im oberen Bereich der Abbildung wird ein Linienchart einer Aktie dargestellt. Der untere Bereich zeigt dieses Linienchart in Candlestick-Notation.

Die technischen Indikatoren sollen helfen einen Trend möglichst früh erkennen zu können. Die verschiedenen technischen Indikatoren sollen als Ergebnis einen mathematischen Wert liefern, der aus den Kurs — und Handelsdaten ermittelt wurde.

Für eine Vorhersage können verschiedene Oszillatoren verwendet werden. Ein Oszillator hilft dem Trader kurzfristige Extremsituationen zu erkennen und zu bewerten. Weiterhin können mit einem Oszillator Divergenzen angezeigt werden, das sich ein Trend seiner Vollendung nähert. Der Zeitpunkt in dem der Oszillator als Hilfsmittel verwendet wird, ist hier von entscheidender Bedeutung. Eine Oszillator-Analyse ist bei beginn bedeutender Kursbewegung nicht sehr hilfreich.

Erst gegen Ende wird diese hilfreich [92]. Das Momentum zeigt die Geschwindigkeit von Kursbewegungen Grafisch an. Es werden fortlaufend Kursdifferenzen von einem Aktienkurs für ein festes Zeitintervall berechnet.

Um die Differenz zu ermitteln wird der Schlusskurs von dem letzen Intervall vom aktuellen subtrahiert. Für die folgenden Beispiele wird ein Zeitintervall von 10 Tagen angenommen. Die Formel lautet hierzu:. Der Wert wird also oberhalb der Nulllinie eingetragen. Ist der Wert kleiner als der vor 10 Tagen, dass sind die Kurse gefallen. Der Wert wird in diesem Fall unterhalb der Nulllinie eingetragen.

Ist der Wert über der Nulllinie und steigt, dann ist eine Beschleunigung des Aufwärtstrends zu verzeichnen. Ist der Wert zwar über der Nulllinie aber auch ein Trend Richtung dieser zu verzeichnen, dann ist der Aufwärtstrend noch intakt, allerdings nur noch mit abnehmbarer Steigung. Der Verlangsamung des Abwärtstrends wird deutlich, sobald die Linie wieder anfängt zu steigen.

In der folgenden Abbildung wird ein Momentum mit einem Intervall von 10 Tagen gezeigt. Ein Vorteil von RSI ist es, dass dieser für eine Glättung von Verzerrungen und eine n konstanten Bandbreitenwert zwischen 0 und liefert.

Weiterhin können mit dem Relativen stärke Index zwei Wertpapiere oder Branchen miteinander verglichen Werten. Es wird mit den Wertpapieren oder Branchen so gesehenen ein objektiver Benchmark durchgeführt. Die Formel hierzu lautet:. Ein Wert über 70 wird als überkauft angesehen, ein Wert unter 30 wird einer überverkauften Marktsituation angesehen. Der Aroon Oscillator wurde im Jahr definiert und wird dazu verwendet, um auf erste Anzeichen einer Trendwende reagieren zu können.

Aufgrund dieser Annahme wird die Anzahl der Perioden zwischen beiden letzten Hoch- und Tiefpunkten festgehalten, um anhand dessen, eine Vorhersage einer möglichen Trendwende erstellen zu können. Mit der folgenden Formel kann der Aroon Oscillator bestimmt werden:. Die Entwicklung von Währungspaaren gehört beispielsweise zu diesen Metadaten. Neben Währungsdifferenzen haben auch Rohstoffpreise wie z. Ölpreise Einfluss auf die Preis- und Umsatzentwicklung auf Unternehmen.

Vor allem produzierende Unternehmen sind hiervon betroffen. Die Rohstoffpreise nehmen Einfluss auf die Produktionskosten und diese müssen entweder durch einen geringeren Gewinn oder eine Preisanpassung dem Kunden gegenüber angepasst werden.

Auch der Goldpreis kann auf den Wert einer Aktie Einfluss nehmen, selbst wenn das Unternehmen kein Gold verarbeitet oder damit handelt. Anhand des Goldpreises können Inflationserwartungen oder das Vertauen der Anleger abgeleitet werden. Durch die Skalierung können die ermittelten Werte in ein einheitliches Intervall überführt werden. Weiterhin können mit der Univariate Skalierung einzelne Ausprägungen mit der Gesamteinheit verglichen werden.

Um das Ergebnis zu erhalten, müssen diese in Relation gesetzt werden. Dabei ist Ausprägung bzw. Die primäre Aufgabe der Merkmalsselektion ist es ein gewisses Gleichgewicht zwischen dem Bestand inkrementeller Merkmale und einer Steigerung der Effizienz beim Verarbeiten der Trainingsdaten durch das Entfernen redundanter Merkmale herzustellen.

Aufgrund der hohen Zufallswahrscheinlichkeit sowie der nicht linearen Beschaffenheit der finanzmarktspezifischen Daten gestaltet es sich überaus schwierig eine effiziente Weise der Merkmalsselektion durchzuführen. Innerhalb des Feldversuchs nach Thom wurden zum einen die Leistung von korrelations- und regressionsbasierter Filtermethoden sowie wrapperbasierte Selektionsmethoden geprüft.

Bei einem Wrapper handelt es sich um ein Programm zur inhaltlichen Extraktion von Informationen. Wrapper werden beispielsweise dazu verwendet, um relevante Informationen wie Preis oder Geschwindigkeit eines Notebooks aus Angebotsseiten zu extrahieren. Bei einem Lernproblem handelt es sich um eine Regression, wenn es sich bei y um eine Zahl wie z. In diesem Fall ist y das positive Ergebnis einer Hypothese im Bezug auf die Vorhersage neuer implementierter Beispieldaten.

Realistisch betrachtet sucht man bei einem Regressionsproblem nur nach einem Erwartungs- bzw. Durchschnittswert, da die Wahrscheinlichkeit, den exakten Wert für y zu finden sich im Bereich 0 bewegt. Innerhalb der korrelations- und regressionsbasierten Filtermethoden nach Sperman oder Pearson wurde folgendes festgestellt: Im Gegensatz zu den regressionsbasierten Filtermethoden konnten die wrapperbasierten Selektionsmethoden wie z.

Das Ergebnis der Klassifikation konnte jedoch mit diesen zusätzlichen Merkmalen nicht verbessert werden, sondern lediglich innerhalb eines konstanten Bereichs gehalten werden. Das Verhältnis der erhöhten Rechenzeit steht somit in keinem positiven Zusammenhang mit der Trainings- und Klassifikationszeit. Aufgrund dieser Tatsachen ist in den nächsten Analyseprozessen auf die Verwendung von Filtern und Wrappern verzichtet worden [].

Die Grundannahme bei der Klassifizierung von Objekten ist die Unterscheidung der studierten Objekte in steigende und fallende Kurse. Desweiteren gilt die Grundannahme das steigende und fallende Kurse in der gleichen Häufigkeit existieren. Diese Annahmen sind dahingehend riskant, das hierdurch die Möglichkeit existiert, das tatsächliche Kursbewegungen nicht berücksichtigt werden.

Alle Kursrückgänge werden der Klasse Null zugewiesen, während alle ansteigenden Kursbewegungen der Klasse Eins angehören. Diese Zuordnung behält Gültigkeit, unabhängig von der Höhe der Kursänderung.

Um diese Minimalveränderungen abzufangen, wird eine dritte Klasse verwendet. Aufgrund der Einführung einer dritten Klasse minimiert sich die Anzahl der zugeordneten Objekte und erhöht die Komplexität des Klassifikationsverfahrens. Es ist irrelevant, ob besagte minimale Kursabweichung positiv oder negativ definiert sind.

Diese Abgrenzung wird als bewertungsfreie Zone definiert []. Nach Implementierung dieses Verfahrens kann festgestellt werden, dass dadurch nicht die Klassifikationsqualität angehoben wird. Die Qualität der Klassifikation wird erhöht, sobald der Klassifikationszeitpunkt auf den Periodenhöchstkurs einer Betrachtungsperiode definiert wird. Begründet wird dies durch den Umstand, dass der Periodenhöchstkurs ein Zeitraum mit tatsächlicher Aufwärtsbewegung ist. Der Periodenhöchstkurs ist mandatorisch sowohl zeitlich als auch Wertetechnisch zu definieren.

Hierfür wird auch die Periodendauer definiert. Es werden in der Praxis Minuten-Perioden studiert. Eine fehlerhafte Klassifizierung in Klasse Null, würde keine Handlung initiieren, entgegen einer fehlerhaften Klassifizierung in Klasse Eins.

Daraus ergibt sich, das Primär die Anzahl der korrekten Klassifizierungen der klasse Eins im relativen Vergleich zu den inkorrekten Klassifizierungen der klasse Eins zu maximieren sind.

Es ist also nachrangig die Gesamtheit der Fehlklassifizierung zu minimieren. Bei der Unterteilung in die Klassen Null und Eins, werden beide Prioritär identisch behandelt, was erfordert, das eine neue Priorisierung erfolgt.

Die Priorisierung wird durch die Anpassung der Grenzwerte erreicht. Vice versa maximiert sich die Anzahl der Objekte in Klasse Null. Mandatorisch werden Objekte die Tatsächlich eine positive Kursänderung beschreiben, der Klasse Null zugeordnet, da die Kursänderung trotz positiver Tendenz zu niedrig ist.