Eine der neuesten Entwicklungen auf dem Forex-Markt sind die neuronalen Netze. Ein neuronales Netz ist das System des Selbstlernens, das auf den Technologien der künstlichen Intelligenz basiert. Ähnlich wie das menschliche Gehirn sammelt und analysiert dieses Netzwerk Daten. Dies erfolgt durch Ausprobieren (Versuch und Irrtum), Verallgemeinerung und Abgrenzung.
Was sind die Aussichten bezüglich der Verwendung dieses Systems auf dem Forex-Markt und den andreren Finanzmärkten?
Was ist ein neuronales Netz?
Ein neuronales Netz ist ein einzigartiges System der technischen Datenanalyse. Der Arbeitsprozess ähnelt dem Vorgehen des Menschen bei der Bewertung von Ursache-Wirkungs-Beziehungen und Wahrscheinlichkeiten. Was wir als wichtige Fragen für die Entscheidungsfindung betrachten, ist auch im neuronalen Netzsystem verankert. Hierzu gehört insbesondere das Bewerten von Erfahrungen, die in der Vergangenheit liegen. Als Vergleich kann ein Kind betrachtet werden, das Puzzles zusammenlegt und mit der Zeit immer weniger Fehler begeht.
So funktionieren neuronale Netze in der Biologie
Unten finden Sie dasselbe Prinzip in Form eines mehrstufigen Netzes. Relativ ähnlich, oder?
Das Netzwerk besteht aus zwei Hauptdatenbanken: Trainingdatenbank und Testdatenbank. Verbesserungen ihrer Funktionsweise werden, ähnlich wie beim Menschen, durch Versuch und Irrtum („Trial and Error“) erzielt. Eine der Stärken des neuronalen Netzes ist die Fähigkeit zu andauerndem Fortschritt, da das System neue Daten für genauere Prognosen verwendet. Darauf basierende Schlussfolgerungen werden entsprechend verändert und infolgedessen verbessert.
Auf dem Forex-Markt können neuronale Netze genutzt werden, um Daten der technischen Analyse und Fundamentalanalyse wirkungsvoll zu analysieren. Dies ist für maschinelle Systeme schwer und stellt Trader vor eine noch größere Herausforderung.
Allerdings müssen für das Training des neuronalen Netzes nicht so viel Zeit, Ressourcen oder Kräfte aufgewendet werden. Allgemein wird angenommen, dass damit die Lücke zwischen den einzigartigen Fähigkeiten des menschlichen Gehirnes und den Fähigkeiten von Computersystemen geschlossen werden kann.
Werden derartige Systeme bereits eingesetzt?
Suchmaschinen wie Google oder Yandex verwenden seit langem neuronale Netze, um Bilder, Töne, Texte und andere Daten zu analysieren und einzuordnen. Das neuronale Netz von Google kann Bilder einordnen und ist in der Lage, individuelle Eigenschaften zu erkennen. Derartige neuronale Systeme können Schwarzweiß- von Farbaufnahmen sowie z.B. Kätzchen von Hundewelpen unterscheiden.
Auch das Übersetzungstool von Google wurde teilweise auf neuronale Netze umgestellt, was die Qualität der Übersetzungen deutlich gesteigert hat. Neurocomputer werden von der US-amerikanischen Finanzgruppe Citigroup Inc. aktiv genutzt. Die Chemical Bank hat ein großes Softwaresystem entwickelt, das von der Firma Neural Data betreut wird. Zahlreiche US-amerikanische Großkonzerne kaufen kleine Neuro-Pakete und Neurocomputer (bis zu 50.000 $) und erzielen damit eine deutliche Verbesserung ihrer Handelsleistung bei den US-Indizes S & P und Nasdaq.
Das System erweitert die Möglichkeiten der Nutzung beliebiger Daten. Neuronale Netze können beispielsweise Daten komprimieren, Verknüpfungen zwischen gemeinsamen Teilen hervorheben sowie die Daten in Kurzform und mit verringertem Umfang bereitstellen. Zudem ist das System nach einem Datenverlust in der Lage, die ursprünglichen Daten durch den Assoziativspeicher des neuronalen Netzes wiederherstellen. Forscher und Entwickler von neuronalen Netzen haben heutzutage andere wichtige Aufgaben zu bewältigen. Sie sollen das System des Selbstlernens und der Analyse verbessern, die Reaktionsgeschwindigkeit erhöhen und viele andere Probleme lösen, indem sie die Nutzung des Systems für spezifische Aufgaben möglich machen.
Können wir dieses System auf dem Forex-Markt nutzen?
Neuronale Netze können Daten vorhersagen, verallgemeinern und hervorheben. Wie jeder andere technische Indikator kann auch ein trainiertes Netzwerk auf Grundlage von historischen Daten Prognosen über die Zukunft treffen.
Im Gegensatz zu konventionellen Indikatoren können neuronale Netze Abhängigkeiten zwischen Daten auswerten und erkennen. Auf Grundlage der bisherigen Handelserfahrungen kann das System dann Anpassungen vornehmen. Selbstverständlich wird das Trainieren eines Netzes mit dem Ziel, auf Daten eingaben schnell zu reagieren, Zeit in Anspruch nehmen, Kosten verursachen und mühevoll sein.
Trotz der offensichtlichen Vorteile des neuronalen Netzes birgt das System aber auch die Gefahr falscher Prognosen. Das Endergebnis hängt nach wie vor größtenteils von den eingegebenen Daten ab. Durch neuronale Netze werden Zusammenhänge zwischen zwei Faktoren sehr leicht sichtbar.
Neuronale Netze können Zusammenhänge in zerstückelten Daten erkennen, auch wenn diese Muster und Verhältnisse für den Menschen kaum wahrnehmbar sind. Die Nutzung von emotionsloser Intelligenz kann auf den unsteten Märkten jedoch auch als Schwachpunkt angesehen werden. Sollte das System vor einer ihm unbekannten Situation stehen, können künstliche neuronale Netze bei der Bewertung dieser Situation scheitern.
Beispiele für die Nutzung neuronaler Netze auf den Finanzmärkten finden Sie hier und hier . Es gibt immer mehr Indikatoren, die neuronale Netze verwenden. Sie finden diese Indikatoren in zahlreichen Systemen..
Fazit
- Neuronale Netze sind ein sehr zukunftsträchtiges System, das die Marktsituation besser vorhersagen kann als konventionelle Advisors und Indikatoren. Jedoch sind neuronale Netze trotz ihres Potenzials noch nicht vollständig entwickelt. Die weitere Entwicklung, Verbesserung und Anpassung ist unabdingbar.
- Neuronale Netze können Muster und trendinterne Dynamik gut erkennen.
- Neuronale Netze funktionieren perfekt innerhalb eines aktuellen Trends und können Verhaltenszyklen erkennen. Genau wie der Mensch sind neuronale Netze noch nicht in der Lage, Prognosen ohne historische Daten zu treffen. Bei neuen Daten kommt es zu einer Verlangsamung der Funktion.
- Trader, die neuronale Netze auf dem Forex-Markt verwenden, handeln vorzugsweise mit langfristigen Trends oder Momentum. Scalper gehören eher nicht zu den Nutzern neuronaler Systeme.
- Obwohl neuronale Netze vor 5 oder 10 Jahren schon beliebt waren, ist die heute zunehmende Popularität mit der Entwicklung von „Big Data“ -Technologien und Cloud-Speicher verbunden. Diese Tatsache sollte bei der weiteren Entwicklung und Forschung zu diesem Thema unbedingt berücksichtigt werden.
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