Maschinelles Lernen hat sich zu einer beliebten Methode für die Strategieentwicklung entwickelt. Während die Maximierung der Rentabilität und der Vorhersagegenauigkeit stärker in den Vordergrund gerückt wurde, wurde der Bedeutung der Verarbeitung der Daten, die zur Erstellung von Vorhersagemodellen verwendet werden, nicht viel Aufmerksamkeit geschenkt. In diesem Artikel befassen wir uns mit der Verwendung des Konzepts der Entropie zur Bewertung der Eignung von Indikatoren für die Erstellung von Prognosemodellen, wie sie in dem Buch Testing and Tuning Market Trading Systems von Timothy Masters dokumentiert sind.