KI-Aktienhandel – Was ist das?

Unter KI-Aktienhandel versteht man die Verwendung von KI-Algorithmen und maschinellem Lernen, um den Markt zu untersuchen und Aktiengeschäfte durchzuführen. KI-Systeme können eine große Menge historischer und aktueller Daten analysieren, integrieren und anwenden, um Muster und Trends zu erkennen. Für Stakeholder und Aktienhändler kann es schwierig sein, dies zu bemerken.

Diese Systeme verwenden eine Reihe von Vorhersagealgorithmen, die auf Informationen aus verschiedenen Quellen basieren. Dazu gehören der Aktienmarkt, die Wirtschaft und die eigentlichen Unternehmen. KI-Aktienhandel kann vollständig automatisch durchgeführt werden, was eine Entscheidungsfindung im Mikrosekundenbereich für Hochfrequenzgeschäfte ermöglicht. 

Der Fokus solcher Technologien liegt auf der Steigerung der Effektivität des Handels an der Börse. Dies reduziert auch das Risikoniveau und erhöht die Rendite der Investitionen. KI wird von Tag zu Tag schärfer und ein Blick auf die aktuellen Trends zeigt, dass KI auf den Kapitalmärkten immer wichtiger wird. Es gibt bereits viele Investoren, die sich für KI-Systeme interessieren, da das Unternehmen die Konkurrenz übertreffen konnte.

Beste KI-gestützte Aktienhandelsplattformen für Anfänger:

Für Aktienhändler, die auf der Suche nach der besten KI-gestützten Aktienhandelsplattform sind, sind hier einige der besten Plattformen:

The AI ​​Trader: Der AI Trader ermöglicht Händlern aller Erfahrungsstufen den kostenlosen Handel mit ihren Aktien. Darüber hinaus werden fortschrittliche KI-Tools und -Techniken eingesetzt, um die Rentabilität zu steigern und das Kundenerlebnis zu verbessern. Diese Plattform bietet auch verschiedene Risikomanagementfunktionen.

<span style="Schriftgröße: 11pt; Schriftfamilie: Arial, serifenlos; Farbe: #000000; Hintergrundfarbe: transparent; Schriftstärke: fett; Schriftstil: normal; Schriftvariante: normal; text-decoration: none; Vertical-align: baseline; white-space: pre-wrap; : #000000; Hintergrundfarbe: transparent; Schriftstil: normal; vertikale Ausrichtung: Grundlinie; Die benutzerfreundliche Oberfläche von Robinhood ermöglicht es neuen Benutzern, Aktien ohne Provision zu handeln. Darüber hinaus bieten seine KI-Funktionen nützliche Analysen von Markttrends, die neuen Händlern helfen, ihre Handelsentscheidungen zu verbessern.

<span style="Schriftgröße: 11pt; Schriftfamilie: Arial, serifenlos; Farbe: #000000; Hintergrundfarbe: transparent; Schriftstärke: fett; Schriftstil: normal; Schriftvariante: normal; text-decoration: none; Vertical-align: baseline; white-space: pre-wrap; : #000000; Hintergrundfarbe: transparent; Schriftstil: normal; vertikale Ausrichtung: Grundlinie; eToro hat Social Trading mit Hilfe von KI eingeführt. Neue Händler können Anleger bei der Ausführung von Geschäften beobachten und ihre Transaktionen nachahmen. KI unterstützt bei der Analyse des Marktes und schlägt verschiedene Handelstechniken vor.

<span style="Schriftgröße: 11pt; Schriftfamilie: Arial, serifenlos; Farbe: #000000; Hintergrundfarbe: transparent; Schriftstärke: fett; Schriftstil: normal; Schriftvariante: normal; text-decoration: none; Vertical-Align: Baseline; White-Space: Pre-Wrap; : #000000; Hintergrundfarbe: transparent; Schriftstil: normal; vertikale Ausrichtung: Grundlinie; Wealthfront ist ein Roboter-Anlageberater. Es nutzt KI-Technologien, um individuelle Anlageportfolios zu entwerfen und umzusetzen. Es ist ideal für Anfänger, die sich nicht so sehr mit einem manuellen Anlageansatz beschäftigen möchten. Es verfügt über automatische Ausgleichs- und Steuerverlust-Erntefunktionen.

<span style="Schriftgröße: 11pt; Schriftfamilie: Arial, serifenlos; Farbe: #000000; Hintergrundfarbe: transparent; Schriftstärke: fett; Schriftstil: normal; Schriftvariante: normal; text-decoration: none; Vertical-Align: Baseline; White-Space: Pre-Wrap; : #000000; Hintergrundfarbe: transparent; Schriftstil: normal; vertikale Ausrichtung: Grundlinie; TradeStation ist eine in KI eingebettete Plattform, deren Analysen und Tools sowohl neuen als auch erfahrenen Händlern zur Verfügung stehen. Es ist benutzerfreundlich für Anfänger, während seine erweiterten Funktionen für komplexere Strategien erfahrener Händler genutzt werden können.

M1 Finance ist eine KI-Plattform mit Portfoliomanagementdiensten, um Lösungen für ihre Kunden auszugleichen. Kunden können vorgefertigte Portfolios oder maßgeschneiderte Portfolios auswählen. Darüber hinaus helfen KI-Algorithmen bei der Optimierung der Vermögensallokation.

<span style="Schriftgröße: 11pt; Schriftfamilie: Arial, serifenlos; Farbe: #000000; Hintergrundfarbe: transparent; Schriftstärke: fett; Schriftstil: normal; Schriftvariante: normal; text-decoration: none; Vertical-align: baseline; white-space: pre-wrap; : #000000; Hintergrundfarbe: transparent; Schriftstil: normal; vertikale Ausrichtung: Grundlinie; Es richtet sich an Einsteiger im Börsenhandel. Es nimmt die täglichen Transaktionen der Benutzer auf und rundet sie auf den nächsten Dollar auf. Es investiert das Kleingeld in verschiedene Optionen. Mit seinen beeindruckenden Anlagestrategien müssen Händler keine großen Kenntnisse haben, um mit der Investition zu beginnen.

Die AI Trader-Plattform ist die beste und wurde entwickelt, um den Schwierigkeitsgrad für einen neuen Investor zu verringern.

Wie nutzt man maschinelles Lernen für Börsenprognosen?

Es gibt viele Schritte, die Modelltraining, Datenanalyse und Auswertung umfassen und gleichzeitig maschinelles Lernen nutzen. Hier ist ein systematischer Prozess, der Ihnen bei der Befolgung der Schritte hilft:

Datensammlung: Es ist wichtig, alle für den Aktienmarkt relevanten und historischen Daten zu sammeln. Dazu gehören Aktienkurse und deren Handelsvolumen. Es enthält auch relevante Wirtschaftsindikatoren, die sich auf Aktien beziehen. 

Datenvorverarbeitung: Bereiten Sie Daten für die Analyse vor, indem Sie Datenbereinigung und Vorverarbeitung durchführen. Dies kann Prozesse wie das Ausfüllen von Datenlücken, das Bereitstellen einer Normalverteilung für einige Merkmale und das Umwandeln kategorialer Daten in Zahlen umfassen. 

Funktionsauswahl: Wählen Sie Vorhersagemethoden aus, die die Leistung Ihrer Modellvorhersage analysieren und steigern. Zum Beispiel Korrelationsanalyse, Feature-Wichtigkeitswerte aus baumbasierten Modellen oder Methoden zur Dimensionsreduktion. 

Datenaufteilung: Es ist wichtig, dass der erstellte Datensatz verschiedene Unterdatensätze für Training, Validierung und Tests enthält. Der Datensatz, der zum Trainieren des Modells verwendet wird, wird als Trainingssatz bezeichnet. Der zum Optimieren der Parameter des Modells verwendete Satz wird als Validierungssatz bezeichnet. Der Testsatz misst die Leistung des Modells nach der Fertigstellung.

Model Selection: Based on the characteristics of the dataset provided, a suitable machine learning algorithm has to be chosen. It has to be relevant to the given problem. They can be any of the:

• Lineare Regression: Wird zur Vorhersage des Aktienkurses verwendet.

• Decision Trees and Random Forests: Konzentriert sich auf das Erlernen der Komplexität von Wechselwirkungen zwischen nichtlinearen Beziehungen.

• Support Vector Machines (SVM): Primarily used where classification is involved for example stock price prediction in direction.
• Für Anwendungen von Deep Learning zur Darstellung komplexer Muster, die in großen Datensätzen vorhanden sind.

Model Training: Führen Sie den Modelltrainingsprozess für Ihr ausgewähltes Modell unter Verwendung des Trainingsdatensatzes aus. Auch Modifikationen leistungssteigernder Hyperparameter sind möglich. Dies kann durch Methoden wie Rastersuche oder Zufallssuche erfolgen.

Modellbewertungen: Validieren Sie die Leistung eines Modells mithilfe des Validierungssatzes. Messbare Indikatoren des mittleren absoluten Fehlers, des mittleren quadratischen Fehlers oder sogar der Genauigkeit können verwendet werden, um zu beurteilen, wie effektiv das Modell bei der Vorhersage von Aktienkursen oder -trends ist.

<span style="Schriftgröße: 11pt; Schriftfamilie: Arial, serifenlos; Farbe: #000000; Hintergrundfarbe: transparent; Schriftstärke: fett; Schriftstil: normal; Schriftvariante: normal; text-decoration: none; Vertical-Align: Baseline; White-Space: Pre-Wrap; : #000000; Hintergrundfarbe: transparent; Schriftstil: normal; vertikale Ausrichtung: Grundlinie; Führen Sie ein Backtesting des Testdatensatzes durch, um zu bewerten, wie sich das Modell im realen Handel verhalten hätte. Dabei wird das Modell auf die historischen Daten angewendet und bewertet, wie sich der Markt in früheren Zeiten bewegt hat.

<span style="Schriftgröße: 11pt; Schriftfamilie: Arial, serifenlos; Farbe: #000000; Hintergrundfarbe: transparent; Schriftstärke: fett; Schriftstil: normal; Schriftvariante: normal; text-decoration: none; Vertical-Align: Baseline; White-Space: Pre-Wrap; : #000000; Hintergrundfarbe: transparent; Schriftstil: normal; vertikale Ausrichtung: Grundlinie; Nach einer zufriedenstellenden Leistung des Modells können Sie es unter tatsächlichen Umständen einsetzen. Dies bedeutet, das Modell in einer Handelsplattform zu verwenden oder es für Investitionsentscheidungen zu nutzen.

Kontinuierliche Verbesserung: Bewerten Sie das Modell anhand von Echtzeitdaten und aktualisieren Sie es stets mit neuen Informationen. Da es sich bei Modellen für maschinelles Lernen um globale Modelle handelt, die auf bestimmte Märkte abzielen und deren Bedingungen sich ständig ändern, sollten Sie Ihre Tools an aktuelle Markttrends anpassen.

Wenn Sie die oben genannten Schritte befolgen, können Sie verschiedene Modelle für maschinelles Lernen erstellen, um Börsenbewegungen vorherzusagen und folglich Ihre Handelsstrategien zu verbessern.

KI-Aktienhandelsstrategien für konstante Gewinne:

Die Praxis, Aktien nach vorgegebenen Regeln zu kaufen und zu verkaufen und Algorithmen zu verwenden, die automatisch den besten Preis ermitteln, der zum Kauf der Aktie erforderlich ist.

Sentiment Analysis: Planen Sie Handelsentscheidungen, indem Sie die öffentliche Stimmung gegenüber einer Aktie anhand von Nachrichten und sozialen Netzwerken ermitteln.

Technische Analyse: Vorhersage der zukünftigen Entwicklung von Wertpapieren durch Betrachtung vergangener Bewegungen und Trends.

Machine Learning Models: Verwenden Sie historische Daten, um Vorhersagemodelle zu entwickeln, die Informationen über Aktienkurse liefern.

Portfolio-Optimierung: KI-Systeme ermitteln unterschiedliche Wertpapiere, um die Rendite zu steigern und gleichzeitig Risiken zu reduzieren.

Risk Management: Techniken zur Anpassung der Handelsposition werden eingesetzt, um das Risiko möglicher Verluste zu verringern.

<span style="Schriftgröße: 11pt; Schriftfamilie: Arial, serifenlos; Farbe: #000000; Hintergrundfarbe: transparent; Schriftstärke: fett; Schriftstil: normal; Schriftvariante: normal; Textdekoration: keine; Vertikalausrichtung: Grundlinie; Leerraum: Hochfrequenzhandel: Beinhaltet die Durchführung mehrerer Trades innerhalb eines Sekundenbruchteils, um leichte Bewegungen der Aktienkurse erfassen zu können.

News Impact Trading: Wichtige Nachrichtenereignisse beeinflussen die Aktienkurse.

Zusammenfassung

Der AI Trader enthält Tools, die Daten im Markt auswerten und im Namen des Benutzers Geschäfte tätigen können . Für den Handel mit AI-Aktien stehen mehrere Handelsplattformen zur Verfügung für absolute Anfänger. Der AI Trader ist die beste KI-Aktienhandelsanwendung. Außerdem gibt es Techniken des maschinellen Lernens für die Aktienkursprognose. Diese ermöglichen es Händlern, ihre Aktienhandelsstrategien zu verbessern und den Aktienmarkt zu dominieren.