Die Nutzung von Quantum Machine Learning zum Vorhersagen von Asset Preisen in finanziellen Märkten

Die Nutzung von Quantum Machine Learning zum Vorhersagen von Asset Preisen in finanziellen Märkten

Abstract:

Im Finanzwesen wird viel Aufwand betrieben, um zukünftige Vermögenspreise vorherzusagen. Schon eine kleine Steigerung der Prognosefähigkeit kann enorme Gewinne generieren. Einige statistische Modelle identifizieren Muster, Trends und Korrelationen in vergangenen Preisen und wenden diese an, um zukünftige Vermögenspreise vorherzusagen. Ein neuartiger Ansatz ist die Verwendung künstlicher Intelligenz, um die zugrunde liegenden Trends in den Daten zu erlernen und zukünftige Vermögenspreise vorherzusagen. Mit der rasanten Weiterentwicklung von Quantencomputern werden auch diese Anwendungsbereiche, insbesondere im Hinblick auf maschinelles Lernen, immer interessanter. Diese Arbeit implementiert mehrere Modelle dieser verschiedenen Gruppen: ARIMA, RBM, LSTM und QDBM (Quantum Deep Boltzmann Machine). Diese Modelle werden mithilfe historischer Vermögenspreise trainiert und zur Vorhersage zukünftiger Vermögenspreise verwendet. Die Vorhersagen der Modelle dienen außerdem als Eingabe für einen simulierten Handelsalgorithmus, der die Effektivität dieser Vorhersagen beim aktiven Handel von Vermögenswerten untersucht. Die Vorhersagen werden für zehn verschiedene Vermögenswerte durchgeführt, die an der NYSE, NASDAQ und XETRA notiert sind. Der betrachtete Zeitraum erstreckt sich über fünf Jahre, von 2018 bis 2022. Die ausgewählten Vermögenswerte stammen aus verschiedenen Industriesektoren und weisen unterschiedliche Preisverläufe auf. Der Handel, basierend auf den Modellvorhersagen, konnte die klassische Buy-and-Hold-Strategie in neun der zehn getesteten Vermögenswerte entweder erreichen oder übertreffen.

Autor/in:

Maximilian Adler

Betreuer:

Studentische Abschlussarbeit | Veröffentlicht November 2023 | Copyright © QAR-Lab
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