Vergleich der Anwendung Neuronaler Netze und Genetischer Algorithmen zur Lösung von Problemen der Finanzprognose:
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|---|---|
| adam_text | Inhaltsübersicht Inhaltsübersicht
A. Einleitung 1
1. Entdeckungszusammenhang 1
2. Begründungszusammenhang 5
3. Anwendungszusammenhang 6
4. Aufbau der Arbeit 7
B. Information im finanzwirtschaftlichen Umfeld 10
1. Information, unternehmerisches Risiko und Entscheidungen 10
2. Daten, Information und Entscheidungsunterstützung 11
3. Knowledge Discovery in der Finanzwirtschaft 21
4. Finanzprognose 24
C. Konventionelle Ansätze 32
1. Einleitung 32
2. Grundsätzliches Vorgehen 34
3. Klassische Ansätze zur Finanzprognose 36
4. Grenzen der konventionellen Methoden 57
D. Neue Ansätze 59
1. Computional Intelligence 59
2. Neuronale Netze 63
3. Genetische Algorithmen 133
4. Hybride Ansätze 173
Inhaltsübersicht E. Fallstudien 203
1. Die Anwendungsumgebung 203
2. Prognose des DJIA Index mit Neuronalen Netzen 211
3. Ansatz der Prognose mit GP 219
4. Kundenanalyse einer internationalen Grossbank 226
F. Schlussbemerkungen und Ausblick 235
^ Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis
Vorwort iü
Inhaltsübersicht iv
Inhaltsverzeichnis vi
Abbildungsverzeichnis xii
Abkürzungsverzeichnis xiv
A.Einleitung 1
1. Entdeckungszusammenhang 1
1.1. Problemstellung und Zielsetzung 1
1.2. Forschungsfrage 5
2. Begründungszusammenhang 5
2.1. Wissenschaftstheoretisches Verständnis 5
2.2. Forschungsmethodik 6
3. Anwendungszusammenhang 6
3.1. Bedeutung für die Wissenschaft 6
3.2. Bedeutung für die Praxis 7
4. Aufbau der Arbeit 7
B. Information im finanzwirtschaftlichen Umfeld 10
1. Information, unternehmerisches Risiko und Entscheidungen 10
2. Daten, Information und Entscheidungsunterstützung 11
2.1. Data Warehouse 17
2.2. Knowledge Discovery 20
3. Knowledge Discovery in der Finanzwirtschaft 21
4. Finanzprognose 24
4.1. Prognostizierbarkeit von Finanzmarktdaten 24
4.2. Verfahren zur Finanzprognose 30
Inhaltsverzeichnis C. Konventionelle Ansätze 32
1. Einleitung 32
2. Grundsätzliches Vorgehen 34
3. Klassische Ansätze zur Finanzprognose 36
3.1. Intuition und Erfahrung 36
3.2. Technische Wertpapieranalyse 37
3.3. Fundamentale Wertpapieranalyse 40
3.3.1. Indikatoren zur gesamtwirtschaftlichen Analyse 42
3.3.2. Die unternehmensbezogene Analyse 43
3.4. Statistisch technische Analyse 45
3.4.1. Identifikation von Trends 46
3.4.2. Identifikation zyklischer Schwankungen 48
3.4.3 Autoregressive Prozesse 49
3.4.4. Spektralanalyse 51
3.4.5. Grenzen 52
3.5. Prognose mit Hilfe von Expertensystemen 52
3.6. Fallbasiertes Schliessen 55
4. Grenzen der konventionellen Methoden 57
D. Neue Ansätze 59
l.Computionallntelligence 59
2. Neuronale Netze 63
2.1. Biologischer Hintergrund 64
2.1.1. Das Gehirn 64
2.1.2. Nervenzellen 65
2.1.3. Signalübertragung 67
2.2. Künstliche Neuronale Netze 68
2.2.1. Das künstliche Neuron 69
2.2.2. Die Topologie 71
2.2.3. Die Lernregel 73
Inhaltsverzeichnis 2.2.4. Weitere Netzmodelle 79
2.3. Neuronale Softwaresimulatoren 80
2.4. Neuronale Hardware 87
2.5. Finanzprognose mit Neuronalen Netzen 92
2.5.1. Vorgehensschritte 95
2.5.2. Definition des Problems und der Ziele 96
2.5.3. Bestimmung der finanzwirtschaftlichen Modellvorstellung 96
2.5.4. Beschaffung der Trainingsdaten 99
2.5.5. Vorverarbeitung der Daten 101
2.5.6. Entwurf des Neuronalen Netzes 105
2.5.6.1. Netzwerkmodell mit Lernregel 106
2.5.6.2. Lernparameter und Initialisierung 116
2.5.6.3. Optimale Netzstruktur 117
2.5.6.4. Aktivierungsfunktion des Neurons 121
2.5.6.5. Kostenfunktion 122
2.5.7. Training und Validierung des Netzes 124
2.5.8. Nachbearbeitung und Analyse 127
2.6. Softwarewerkzeuge zur neuronalen Finanzprognose 129
2.7. Grenzen von NN in der Finanzprognose 131
3. Genetische Algorithmen 133
3.1. Biologischer Hintergrund 133
3.1.1. Evolution 133
3.1.2. Genetik 134
3.2. Evolutionary Computing 137
3.3. Genetische Algorithmen 138
3.3.1. Codierung 141
3.3.2. Bewertungs und Fitnessfunktion 143
3.3.3. Auswahl der Eltern 144
3.3.4. Genetische Operatoren 145
3.3.5. Ersetzungsschema 148
3.3.6. Parallele und verteilte Modelle 149
3.4. Genetisches Programmieren 151
Inhaltsverzeichnis 4.3.1.2. Terminal und Function Set 197
4.3.1.3. Grammatik 198
4.3.1.4. Bewertungs und Fitnessfunktion 199
4.3.2. Softwarewerkzeuge 200
4.3.3. Einsetzbarkeit in der Finanzprognose/Beurteilung des Ansatzes 200
4.4. Das Vorgehen 201
4.5. Möglichkeiten und Grenzen 201
E. Fallstudien 203
1. Die Anwendungsumgebung 203
1.1. Neuronale Netze 203
1.2. Genetische Algorithmen 209
2. Prognose des DJIA Index mit Neuronalen Netzen 211
2.1. Beschreibung des Problems 211
2.2. Modellvorstellung 212
2.3. Verfügbare Datenbasis 213
2.4. Entwurf des NN 214
2.5. Training und Validierung des Netzes 215
2.6. Nachbearbeitung und Analyse 216
2.7. Fazit 219
3. Ansatz der Prognose mit GP 219
3.1. Beschreibung des Problems 219
3.2. Modellvorstellung 220
3.3. Verfügbare Datenbasis 221
3.4. Entwurf des GP 222
3.5. Optimierung 223
3.6. Nachbearbeitung und Resultatanalyse 223
3.7. Fazit 225
4. Kundenanalyse einer internationalen Grossbank 226
4.1. Beschreibung des Problems 226
4.2. Modellvorstellung 227
Inhaltsverzeichnis 4.3. Verfügbare Datenbasis und Vorverarbeitung der Daten 227
4.4. Entwurf des Neuronalen Netzes 229
4.5. Training und Validierung des Netzes 231
4.6. Nachbearbeitung und Analyse 233
4.7. Fazit 234
F. Schlussbemerkungen und Ausblick 235
Literatur und Quellenverzeichnis 239
Abbildungsverzeichnis Abbildungsverzeichnis
Abb. 1: Unterstützung im Entscheidungsdilemma 3
Abb. 2: Aufbau der Arbeit g
Abb. 3: Verschiedene Daten für unterschiedliche Zwecke 14
Abb. 4: Architektur einer Entscheidungsunterstützung 16
Abb. 5: Vom Data Warehouse zur Entscheidungsunterstützung 17
Abb. 6: Data Warehouse Architektur 19
Abb. 7: Sinnvolle Prognosearten für die Finanzwirtschaft 33
Abb. 8: Vorgehen zur Finanzprognose 34
Abb. 9: Verschiedene Charttypen 40
Abb. 10: Aufbau eines Expertensystem 54
Abb. 11: Schematische Darstellung des Gehirns 65
Abb. 12: Ein biologisches Neuron 66
Abb. 13: Das Feuern eines Neurons 68
Abb. 14: Ein künstliches Neuron 70
Abb. 15:FeedforwardNetztopologie 72
Abb. 16: Ein und Ausgabepattern für ein Feedforward Netzwerk 74
Abb. 17: Aufbau eines Simulators für Neuronale Netze 82
Abb. 18: Ãœbersicht NN Simulatoren g6
Abb. 19: Klassen neuronaler Hardware g8
Abb. 20: Vorgehensmodell zur neuronalen Finanzprognose 95
Abb. 21: Analyseobjekte und ziele 97
Abb. 22: Neuronales Netz mit Clusterstruktur 102
Abb. 23: Problemtypen von Backpropagation 109
Abb. 24: Architektur von „Cascade Correlation Netzen 113
Abb. 25: Typischer Verlauf von Trainings und Generalisierungsfehler 126
Abb. 26: Doppelhelix der DNS 135
Abb. 27: Pseudocode eines Genetischen Algorithmus 139
Abb. 28: Ablaufeines Genetischen Algorithmus 140
Abb. 29: Verschiedene Crossovertypen für unterschiedliche Datenbehältertypen 146
Abb. 30: Verschiedene Mutationsoperatoren für unterschiedliche Datenbehältertypen... 147
Abbildungsverzeichnis Abb. 31: Repräsentation eines Programms als Baum 153
Abb. 32: Vorgehensmodell zur genetischen Finanzprognose 161
Abb. 33: Breeder Genetic Algorithm 165
Abb. 34: Energiebarriere für Annealing 176
Abb. 35: Simulated Annealing Algorithmus 179
Abb. 36: Threshold Accept Algorithmus 181
Abb. 37: Great Deluge Algorithmus 182
Abb. 38: Kombination eines lokalen mit einem globalen Optimierungsverfahren 184
Abb. 39: Alternierendes stochastisches und deterministisches Optimierungsverfahren... 185
Abb. 40: Pseudocode für den BGA zur Optimierung von NN 190
Abb. 41: Der Aufbau von ENZO 193
Abb. 42: Topologie eines Neuronalen Netzes 197
Abb. 43: Objektimplementation eines Neuronalen Netzes 204
Abb. 44: Klassenhierarchie der Knoten und Netzwerkklasse 206
Abb. 45: Klassenhierarchie der Link , SAMethod , Applikations und Patternklasse 207
Abb. 46: Aufrufkonventionen 208
Abb. 47: Parameterdefinitionen für lil gp 210
Abb. 48: Cluster Netzwerk zur Prognose des DJIA 215
Abb. 49: Resultate der neuronalen Prognose 217
Abb. 50: Resultate der GP Prognose 224
Abb. 51: Definitionsdatei für ENZO 231
Abb. 52: Ein mit Genetischen Algorithmen optimiertes NN 232
Abb. 53: Vergleich der Methoden 236
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