Neuronale Netze in der Börsenspekulation
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Studienarbeit aus dem Jahr 2023 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Wirtschaftsingenieurwesen, Note: 1,7, AKAD University, ehem. AKAD Fachhochschule Stuttgart, Veranstaltung: Systemdesign, Sprache: Deutsch, Abstract: Die rasante Entwicklung künstlicher Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren zahlreiche Branchen revolutioniert. In diesem Kontext nehmen neuronale Netze eine Schlüsselrolle ein und bilden das Rückgrat vieler KI-Anwendungen, von Sprach- bis Bilderkennung. Insbesondere im Finanzsektor hat die KI Einzug gehalten, wobei automatisierte Prognosen, Risikoanalysen und Portfolio...
Studienarbeit aus dem Jahr 2023 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Wirtschaftsingenieurwesen, Note: 1,7, AKAD University, ehem. AKAD Fachhochschule Stuttgart, Veranstaltung: Systemdesign, Sprache: Deutsch, Abstract: Die rasante Entwicklung künstlicher Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren zahlreiche Branchen revolutioniert. In diesem Kontext nehmen neuronale Netze eine Schlüsselrolle ein und bilden das Rückgrat vieler KI-Anwendungen, von Sprach- bis Bilderkennung. Insbesondere im Finanzsektor hat die KI Einzug gehalten, wobei automatisierte Prognosen, Risikoanalysen und Portfolioverwaltung mithilfe von neuronalen Netzen bereits etabliert sind. Der Einsatz von KI im Finanzmarkt ist nicht nur ein Trend, sondern wird als Schlüsseltechnologie betrachtet, die erhebliche Vorteile in der Wirtschaft bieten kann. Diese Arbeit konzentriert sich auf die Verbindung zwischen neuronalen Netzen und dem Börsengeschehen. Der Fokus liegt darauf, inwiefern künstliche Intelligenz, insbesondere neuronale Netze, dazu genutzt werden können, Aktienkurse oder sogar ganze Aktienindizes vorherzusehen. Die zentrale Frage lautet dabei, ob diese Technologien Anlegern eine Art "Glaskugel" bieten können, um den Markt zu schlagen und optimale Renditen zu erzielen. Um dieses Ziel zu erreichen, werden zunächst grundlegende Definitionen und Begriffe erläutert, darunter börsenspezifische Terminologie, Fuzzy-Logik und die Funktionsweise neuronaler Netze. Anschließend wird der aktuelle Stand der Forschung im Bereich neuronaler Netze in Bezug auf Börsenspekulationen beleuchtet. Dabei werden verschiedene Anwendungen, wie RNN (Rekurrente neuronale Netze), Predictive Neural Network und der Robo-Advisor von Smavestro, analysiert. Die Rolle der Fuzzy-Logik als ergänzende Technologie wird ebenfalls betrachtet, um die Komplexität der Entscheidungsfindung in Finanzmärkten besser zu verstehen. Dabei werden die Grenzen neuronaler Netze und mögliche Herausforderungen kritisch beleuchtet. Insgesamt bietet diese Arbeit einen umfassenden Überblick über den Einsatz neuronaler Netze im Börsenkontext, inklusive aktueller Entwicklungen und Herausforderungen. Durch die kritische Reflexion der präsentierten Sachverhalte strebt diese Arbeit an, ein tieferes Verständnis für die Potenziale und Grenzen von KI im Finanzmarkt zu schaffen.
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