Diskussion zum Artikel "Datenwissenschaft und ML (Teil 43): Erkennen verborgener Muster in Indikatordaten unter Verwendung Latenter Gaußscher Mischmodelle (LGMM)"

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Neuer Artikel Datenwissenschaft und ML (Teil 43): Erkennen verborgener Muster in Indikatordaten unter Verwendung Latenter Gaußscher Mischmodelle (LGMM) :

Haben Sie sich jemals das Horoskop angesehen und das seltsame Gefühl gehabt, dass sich unter der Oberfläche ein Muster verbirgt? Ein Geheimcode, der Ihnen verrät, wohin sich die Preise entwickeln werden, wenn Sie ihn nur knacken könnten? Darf ich vorstellen: LGMM, Erkennen verborgener Muster im Markt. Ein maschinelles Lernmodell, das dabei hilft, diese verborgenen Muster im Markt zu erkennen.

Fast alle verfügbaren Handelsstrategien, die wir als Händler verwenden, basieren auf der Identifizierung und Erkennung von bestimmten Mustern. Wir untersuchen Indikatoren auf Muster und Bestätigungen, und manchmal zeichnen wir sogar Objekte und Linien, wie Unterstützungs- und Widerstandslinien, um den Zustand des Marktes zu erkennen.

Während die Erkennung von Mustern auf den Finanzmärkten für uns Menschen eine leichte Aufgabe ist, stellt die Programmierung und Automatisierung dieses Prozesses aufgrund der Beschaffenheit der Märkte (verrauscht und chaotisch) eine Herausforderung dar.

Einige Händler haben sich für diese Aufgabe auf den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen verlegt und verwenden verschiedene auf Computer Vision basierende Techniken, die Bilddaten ähnlich wie Menschen verarbeiten, wie wir in einem der vorherigen Artikel beschrieben haben.

In diesem Artikel wird ein probabilistisches Modell namens Latentes Gaußsches Mischmodell (LGMM) vorgestellt, das in der Lage ist, Muster zu erkennen. Anhand der Indikatordaten werden wir die Wirksamkeit dieses Modells bei der Erkennung verborgener Muster und der Erstellung präziser Vorhersagen auf den Finanzmärkten untersuchen.

Autor: Omega J Msigwa