Maschinelles Lernen

ZUSAMMENFASSUNG

Die im Folgenden vorgestellte Handelsstrategie soll zuverlässige Wirtschaftsfrühindikatoren und rationales Handeln basierend auf Methoden des Maschinellen Lernens kombinieren um zu entscheiden, ob eine Anlage in Aktien lohnenswert sein könnte. Die Handelsstrategie soll auf einen langfristigen Anlagehorizont ausgerichtet sein.

1. EINLEITUNG

Meiner Ansicht nach prägt die wirtschaftliche Entwicklung Deutschlands die Entwicklung an den deutschen und europäischen Aktienmärkten. Wirtschaftliche Frühindikatoren erlauben es meiner Meinung nach im Voraus die zukünftige Wirtschaftslage Deutschlands - und damit auch die Entwicklung an den deutschen und europäischen Aktienmärkten - abzuschätzen. Mit der hier vorgestellten Handelsstrategie sollen die Vorteile ausdrucksstarker wirtschaftlicher Frühindikatoren und streng rationaler Entscheidungsfindung durch Methoden des Maschinellen Lernens kombiniert werden.

2. ANLAGEUNIVERSUM

Je nach geschätzter Wirtschaftslage soll das vorhandene Vermögen auf folgende Anlageklassen verteilt werden:
(a) Deutsche und/oder europäische Aktienfonds und ETFs,
(b) Cash, deutsche und/oder europäische Renten-ETFs und/oder Geldmarkt-ETFs.
Es werden keine Hebelprodukte genutzt.

3. HANDELSSTRATEGIE

Die hier vorgestellte Strategie zählt zu den Ensemble-Methoden. Grundidee solcher Ensemble-Methoden soll es sein, viele einfache und schwache Schätzer ("Experten") zu einem starken Schätzer zu kombinieren. Die Schätzaufgabe ist folgende: Am Ende eines Monats soll jeder Experte eine binäre Entscheidung treffen - lohnt es sich, im Folgemonat in den Aktienmarkt zu investieren oder nicht? (Die Expertenschätzung soll maßgeblich von den wirtschaftlichen Frühindikatoren abhängig sein.) Aus den Einzelentscheidungen aller Experten soll eine Verbundentscheidung abgeleitet werden. Abhängig von der Verbundentscheidung kann am Monatsende das Vermögen auf Anlageklasse (a) und Anlageklasse (b) verteilt werden. Es soll dabei möglich sein, das gesamte Vermögen in eine der beiden Anlageklassen zu investieren.

4. DATENBASIS

Die Investitionsentscheidungen sollen mittels im Internet frei verfügbarer Daten getroffen werden, maßgeblich können sein: wirtschaftliche Frühindikatoren von Wirtschaftsforschungsinstituten und europäische und/oder deutsche Aktienindizes.
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