{"id":282149,"date":"2021-04-06T17:00:55","date_gmt":"2021-04-06T15:00:55","guid":{"rendered":"http:\/\/innovationorigins.com\/?p=282149"},"modified":"2021-04-06T17:00:55","modified_gmt":"2021-04-06T15:00:55","slug":"borsencrashs-vorhersagen-mit-topologischer-datenanalyse","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ioplus.nl\/archive\/de\/borsencrashs-vorhersagen-mit-topologischer-datenanalyse\/","title":{"rendered":"B\u00f6rsencrashs vorhersagen mit topologischer Datenanalyse"},"content":{"rendered":"\n

B\u00f6rsianer und Menschen, die ihr Geld gerne in Aktien investieren, k\u00f6nnte diese Erfindung von Wissenschaftlern der \u00c9cole Polytechnique F\u00e9d\u00e9rale de Lausanne<\/a> (EPFL) k\u00fcnftig vor b\u00f6sen \u00dcberraschungen und finanziellen Verlusten bewahren. Basierend auf Methoden aus der topologischen Datenanalyse haben sie ein Modell entwickelt, mit dem sich Ver\u00e4nderungen, bzw. Crashs an der B\u00f6rse vorhersagen lassen.<\/p>\n\n\n\n

Die topologische Datenanalyse (TDA) nimmt dabei Informationen aus Datenpunkthaufen und nutzt diese Informationen, um beispielsweise Muster zu erkennen, Daten zu klassifizieren und auch, um Trends vorherzusagen. Wissenschaftler des EPFL-Labors f\u00fcr Topologie und Neurowissenschaften arbeiten derzeit gemeinsam mit Forschern des EPFL-Spin-offs L2F und der HEIG-VD<\/a> an einem Modell, bei dem sie TDA nutzen, um vorhersagen zu k\u00f6nnen, wann einem System eine gr\u00f6\u00dfere Ver\u00e4nderung bevorsteht. Dieses Modell, giotto-tda<\/a>, ist als Open-Source-Bibliothek verf\u00fcgbar. So kann es Analysten dabei helfen, zu erkennen, wann zum Beispiel ein B\u00f6rsencrash bevorsteht. Es soll aber auch f\u00fcr Ereignisse wie Erdbeben, Verkehrsstaus, Staatsstreiche oder Fehlfunktionen einer Lokomotive funktionieren.<\/p>\n\n\n\n

Unvorhersehbares vorhersehen<\/h3>\n\n\n\n

Katastrophen und auch andere unerwartete Ereignisse k\u00f6nnen mit herk\u00f6mmlichen Methoden nur schwer oder gar nicht vorhergesagt werden. Deshalb nutzten die Wissenschaftler die Methoden der TDA, um einen neuartigen Ansatz zu entwickeln. Dieser beruhe auf der Tatsache, dass, \u201ewenn ein System einen kritischen Zustand erreicht, z. B. wenn Wasser im Begriff ist, zu Eis zu erstarren, die Datenpunkte, die das System repr\u00e4sentieren, beginnen, Formen zu bilden, die seine Gesamtstruktur ver\u00e4ndern\u201c, erkl\u00e4ren sie. Indem sie also die Datenpunkthaufen eines Systems genau beobachten, k\u00f6nnen sie den Normalzustand des Systems identifizieren und dadurch auch erkennen, wann eine abrupte \u00c4nderung bevorsteht. Ein weiterer Vorteil der TDA sei, dass sie unempfindlich gegen\u00fcber Rauschen sei, d.h. die Signale w\u00fcrden nicht durch irrelevante Informationen verf\u00e4lscht, betonen die Wissenschaftler.<\/p>\n\n\n\n

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Durch genaue Beobachtung der Datenpunkthaufen eines Systems k\u00f6nnen die Wissenschaftler den Normalzustand des Systems erkennen. \u00a9 DR<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Bisher wurde TDA vor allem auf Gebieten wie der medizinischen Bildgebung, der Str\u00f6mungsmechanik, den Materialwissenschaften und der 3D-Modellierung verwendet. Mit giotto-tda funktioniert die Methode aber auch f\u00fcr die Modellerstellung verschiedenster Arten von Datens\u00e4tzen, wie z. B. Gravitationswellen. \u201eDie in diesen Datens\u00e4tzen enthaltenen Daten f\u00fcttern den Machine-Learning-Algorithmus des Modells, verbessern die Genauigkeit seiner Vorhersagen und liefern Warnhinweise.\u201c<\/p>\n\n\n\n

Rauschen und verworrene Signale<\/h3>\n\n\n\n

Als Testereignisse f\u00fcr giotto-tda nutzten die Wissenschaftler Daten der B\u00f6rsencrashs der Jahre 2000 und 2008. Dazu betrachteten sie die t\u00e4glichen Kursdaten des S&P 500 von 1980 bis heute und verglichen sie mit den von ihrem Modell generierten Prognosen. Der S&P 500 gilt in der Regel als Ma\u00dfstab f\u00fcr den Zustand des Finanzmarktes. Dabei zeigte die preisbasierte Grafik zahlreiche Spitzen, die das Warnniveau im Vorfeld der beiden Crashs \u00fcberschritten. “Herk\u00f6mmliche Prognosemodelle enthalten so viel Rauschen und geben so viele Signale, dass man nicht wirklich wei\u00df, welchen Signalen man folgen soll”, sagt Matteo Caorsi, Leiter des Projektteams bei L2F. “Wenn man auf sie alle h\u00f6rt, wird man am Ende nie investieren, denn es gibt nur sehr wenige Zeiten, in denen die Signale wirklich klar sind.”<\/p>\n\n\n\n

Mit giotto-tda waren die Signale aber sehr klar. Die Spitzen lagen weit \u00fcber dem Warnniveau und wiesen so eindeutig auf die bevorstehenden Crashs hin. Das w\u00fcrde zeigen, dass man mit TDA volatile Bewegungen erkennen k\u00f6nne, die auf einen bevorstehenden Crash hinweisen k\u00f6nnen, so die Forscher. Allerdings umfassen diese Ergebnisse nur einen bestimmten Markt und einen kurzen Zeitraum. Deshalb wollen die Wissenschaftler nun auch weitere Forschungen durchf\u00fchren. “Der n\u00e4chste Schritt wird sein, TDA auf Deep-Learning-Methoden anzuwenden. Das wird uns wertvolle Informationen \u00fcber unser Modell geben, wie interpretierbar seine Ergebnisse sind und wie robust es ist”, sagt Caorsi.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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