Neuronale Netze in der Wertpapieranalyse [German]

By Lennart Berning

Projektarbeit aus dem Jahr 2013 im Fachbereich BWL - Investition und Finanzierung, Note: 1,3, Hochschule f r Wirtschaft und Umwelt N rtingen-Geislingen; Standort N rtingen, Sprache: Deutsch, Abstract: Lernen ist ein langsamer, lebenslang andauernder Prozess der den Menschen auf seine heutige evolutorische Stufe gehoben hat. Die Grundlagen hierf r liegen in unserem komplexen und hochentwickelten Gehirn dessen Struktur uns das Lernen erst erm glicht. Inspiriert durch das biologische Vorbild, das Informationen aufnimmt, speichert und Schl sse f r die Zukunft und unser zuk nftiges Verhalten zieht, besch ftigen sich seit einigen Jahren Wissenschaftler damit, die neuronale Struktur in unserem Gehirn k nstlich nachzubilden und damit basierend auf Zeitreihen der Vergangenheit Aussagen ber den zuk nftigen Verlauf der Zeitreihe zu treffen. Ein besonderer Aspekt ist hier die bereits erw hnte F higkeit des Menschen zu lernen, die Computer im Gegensatz zum Menschen in der Regel nicht besitzen. Mit k nstlichen neuronalen Netzen (KNN) kann dem Computer diese F higkeit verliehen werden, wodurch sich v llig neue Einsatzm glichkeiten ergeben. Beispielsweise lassen sich sehr leistungsstarke aber auch rechenintensive Netze zur kurzfristigen Prognose von Wertpapierindices oder Aktienkursen erstellen, auf welchen in dieser Arbeit auch der Schwerpunkt liegt. Zun chst wird auf das bereits erw hnte biologische Vorbild, das Gehirn, eingegangen, und der historische Ursprung k nstlicher neuronaler Netze dargestellt. Daran anschlie end werden der Aufbau eines k nstlichen neuronalen Netzes sowie die Funktionsweise erl utert. Abschlie end wird auf die vielf ltigen Einsatzm glichkeiten im Rahmen der Wertpapieranalyse eingegangen, und ein Fazit gezogen.

• Format: Paperback
• Language: German
• ISBN: 3668247919
• ISBN13: 9783668247918
• Release Date: July 2016
• Publisher: Grin Verlag
• Length: 24 Pages
• Weight: 0.10 lbs.
• Dimensions: 0.1" x 5.8" x 8.3"