Diskussion zum Artikel "Generative Adversarial Networks (GANs) für synthetische Daten in der Finanzmodellierung (Teil 1): Einführung in GANs und synthetische Daten für die Finanzmodellierung"

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Neuer Artikel Generative Adversarial Networks (GANs) für synthetische Daten in der Finanzmodellierung (Teil 1): Einführung in GANs und synthetische Daten für die Finanzmodellierung :

Dieser Artikel stellt Händlern Generative Adversarial Networks (GANs) zur Generierung von synthetischen Finanzdaten vor und geht dabei auf die Datenbeschränkungen beim Modelltraining ein. Es behandelt GAN-Grundlagen, Python und MQL5-Code-Implementierungen und praktische Anwendungen im Finanzwesen, die es Händlern ermöglichen, die Modellgenauigkeit und -robustheit durch synthetische Daten zu verbessern. 

GANs sind einfach die beiden neuronalen Netze - der Generator und der Diskriminator - die ein gegnerisches Spiel spielen: Hier ist eine Aufschlüsselung dieser Komponenten.  

  • Generator: Mit dem Wort „Generator“ wird hier beabsichtigt, einen Algorithmus zu trainieren, der die tatsächlichen Daten nachahmt. Es arbeitet mit Zufallsrauschen als Input und erzeugt mit der Zeit eher realistische Datenproben. In Bezug auf den Handel würde der Generator gefälschte Kursbewegungen oder Handelsvolumensequenzen ausgeben, die echten Sequenzen ähneln.  

  • Diskriminator: Die Aufgabe des Diskriminators besteht darin, zu entscheiden, welche Daten aus den strukturierten und synthetisierten Daten echt sind. Jede Datenprobe wird dann auf ihre Wahrscheinlichkeit hin bewertet, ob es sich um Originaldaten oder synthetisierte Daten handelt. In einem Trainingsprozess verbessert sich daher die Fähigkeit des Diskriminators, die Eingaben als echte Daten zu klassifizieren, was den Generator ermutigt, bei der Generierung der Daten voranzukommen.

Betrachten wir nun den gegnerischen Prozess, denn gerade der gegnerische Aspekt der GANs macht sie so leistungsfähig. So interagieren die beiden Netze während des Trainingsprozesses:

  • Schritt 1: Der Generator erzeugt einen Stapel synthetischer Datenproben durch Rauschen. 
  • Schritt 2: Der Discriminator nimmt sowohl die realen Daten als auch die synthetischen Daten des Generators auf. Es ordnet Möglichkeiten zu, oder anders gesagt, es „urteilt“ über die Echtheit jeder Probe.  
  • Schritt 3: In den nächsten Interaktionen wird die Gewichtung des Generators auf der Grundlage des Feedbacks des Diskriminators angepasst, um realistischere Daten zu erzeugen.  
  • Schritt 4: Der Diskriminator ändert auch seine Gewichtung, um echte Daten besser von gefälschten Daten unterscheiden zu können.  



Autor: LiviaObongo

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