Nutzung neuronaler Netze zur Prognose von Aktienkursen:
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Ilmenau
Techn. Univ., Fachgebiet Neuroinformatik
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|---|---|
| adam_text | INHALTSVERZEICHNIS 1
Inhaltsverzeichnis
0 Einleitung 5
1 Grundlagen neuronaler Netze 6
1.1 Begriff des neuronalen Netzes 6
1.2 Mathematische Notation 7
1.3 Bestandteile neuronaler Netze 8
1.4 Netzwerktopologien 9
1.5 Ablauf in einem neuronalen Netz 10
2 Spezielle Netzwerke 13
2.1 Multilayer Perceptron und Backpropagation Lernverfahren 13
2.1.1 Grundlagen des Multilayer Perceptrons 13
2.1.2 Grundlagen des Backpropagation Lernverfahrens 13
2.1.3 Algorithmus 15
2.2 Elman Netzwerk 15
2.2.1 Grundlagen des Elman Netzwerkes 15
2.2.2 Algorithmus 18
2.3 Neural Gas Netzwerk 19
2.3.1 Neural Gas Netzwerk unüberwacht 19
2.3.2 Neural Gas Netzwerk überwacht 21
2.3.3 Algorithmus 22
2.4 Growing Neural Gas Netzwerk 23
2.4.1 Growing Neural Gas Netzwerk unüberwacht 23
2.4.2 Growing Neural Gas Netzwerk überwacht 25
2.4.3 Algorithmus 27
2.5 Funktionsüberprüfung der implementierten Netzwerke 28
3 Aktienkursprognose mit neuronalen Netzen 37
3.1 Warum neuronale Netzwerke für Aktienkursprognose? 37
3.2 Wie ist das Vorgehen? 38
3.3 Problemfelder 46
4 Versuchsbedingungen 46
4.1 Verfügbares Datenmaterial 46
4.2 Schema und Skalierung der Eingabe und Ausgabedaten 48
4.3 Bewertungskriterien 49
INHALTSVERZEICHNIS
5 Prognoseversucho
5.1 Vorgehensweise 5.2 Versuche mit Multüayer Perceptron 5.3 Versuche mit Neural Gas Netzwerk mit LLM 5.4 Versuche mit Elnmn Netzwerk 5.5 Versuche mit Supervised Growing Neural Gas Netzwerk 5.6 Einsatz eines rolHerenden Lernalgorithmus 5.7 Fünf Tages Prognose 5.8 Vergleich der Ergebnisse 6 Aktienkursprognose mit ARIMA Modellen
7 Zusammenfassung
A Ergebnistabellen
Literaturverzeichnis
ABBILDUNGSVERZEICHNIS 3
Abbildungsverzeichnis
1 Aufbau eines formalen statischen Neurons 8
2 Dreischichtiges feedforward Netzwerk mit on Neuron 10
3 Der Effekt des Ãœbertrainings 12
4 Elman Netzwerk 16
5 Netzstruktur des Neural Gas Netzwerkes 19
6 Logistische Funktion mit a = 4 und zufälligem Startwert 29
7 Ergebnis des 1. Testlaufs mit Multilayer Perceptron 30
8 MSE über Validierungsdaten beim 1. Testlauf mit Multilayer Perceptron .... 31
9 Ergebnis des 2. Testlaufs mit Multilayer Perceptron 31
10 MSE über Validierungsdaten beim 2. Testlauf mit Multilayer Perceptron .... 32
11 MSE über Validierungsdaten beim 3. Testlauf mit Multilayer Perceptron .... 32
12 MSE über Validierungsdaten beim 2. Testlauf mit Elman Netzwerk 34
13 MSE über Validierungsdaten beim 1. Testlauf mit Neural Gas Netzwerk mit LLM 35
14 MSE über Validierungsdaten beim 2. Testlauf mit Neural Gas Netzwerk mit LLM 36
15 MSE über Validierungsdaten beim 1. Testlauf mit SGNG Netzwerk 37
16 MSE über Validierungsdaten beim 2. Testlauf mit SGNG Netzwerk 38
17 Entwicklungsmethodologie neuronaler Prognosemodelle 39
18 DAX Prognose mit MLP 54
19 MSE über Test (Validierungs )daten bei DAX Prognose mit MLP 55
20 MSE über Test (Validierungs )daten bei DAX Prognose mit MLP und Sigmoid
bzw. Sinusfunktion als Ausgabefunktion für die Hiddenneuronen 58
21 IWKA Prognose mit MLP 62
22 Linde Prognose mit MLP 63
23 MSE über Test (Validierungs )daten bei DAX Prognose mit Neural Gas Netzwerk
mit LLM 65
24 Zeitabhängige Lernraten bei maximal 500 und 1000 Trainingsepochen 66
25 DAX Prognose mit Neural Gas Netzwerk mit LLM 69
26 MSE über Test (Validierungs )daten bei DAX Prognose mit Elman Netzwerk
(A1 = A2 = 0.1) 71
27 MSE über Test (Validierungs )daten bei DAX Prognose mit Elman Netzwerk
(A1 = A2 = 0.5) 72
28 DAX Prognose mit Elman Netzwerk 74
29 DAX Prognose mit SGNG über Zeitraum der Trainingsdaten 77
30 MSE über Trainingsdaten bei DAX Prognose mit SGNG 78
31 MSE über Test (Validierungs )daten bei DAX Prognose mit SGNG 79
32 Fünf Tages Prognose der DAX Zeitreihe mit MLP 83
ABBILDUNGSVERZEICHNIS
33 Iterierte Fünf Tages Prognose der DAX Zeitieihe mit MLP
34 Vergleich der Ergebnisse der Modelle bez. des MSE
35 Vergleich der Ergebnisse der Modelle bez. der Trefferquote
36 Abweichungen des MSE zum Wert 160 bei der DAX Prognose
37 Trefferabweichung zur 60% Marke bei der DAX Prognose
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