KI Forschung
Weiterentwicklung mit Hilfe künstlicher Intelligenz
Beim Machine Learning (ML) werden Algorithmen so programmiert, dass sie in großen Datenbeständen Muster erkennen. Dazu werden die Datensätze mithilfe von Strukturbäumen oder Vektoren nach Ähnlichkeiten durchsucht.
Je größer die Datenbasis, desto bessere Ergebnisse liefern die Systeme. Indem Menschen die Ergebnisse prüfen und korrigieren, lernen die Algorithmen, welche Daten sie falsch und welche richtig eingeordnet haben. Damit verbessert sich nicht nur die Ergebnisqualität, sondern auch die Effizienz der Systeme.
Teilweise sind die Machine-Learning-Algorithmen auch in der Lage, ihre Entscheidungskriterien ausgehend von ihren Ergebnissen selbst zu prüfen und ihr Vorgehen zu verbessern. Wir optmieren durch die KI ständig wichtige Handels-Parameter.
Die KI lernt dazu welche Settings das beste Ergebnis bringen.
Optimierung durch belastbare Backtests
Wir überprüfen die durch die KI gewonnen Daten und Parameter ständig in ausführlichen und belastbaren Backtests.
Wir führen die Tests mit Hilfe der Spezialanwendungen von Option NET Explorer sowie the Zorro Project durch.
