Was ist „Hyperbolic Tangent (Tanh)“ ?

„Hyperbolic Tangent (Tanh)“ (deutsch: „Hyperbolischer Tangens„) wird im Trading häufig als Aktivierungsfunktion in neuronalen Netzen verwendet. Eine Aktivierungsfunktion ist eine mathematische Funktion, die einen bestimmten Inputbereich in einen Output-Bereich umwandelt. In diesem Fall wandelt die Tanh-Funktion den Input in einen Wert zwischen -1 und 1 um.

Diese Funktion eignet sich besonders gut für den Einsatz in neuronalen Netzen, weil sie den Input in einen geeigneten Bereich skaliert, der für die Verarbeitung von Daten in neuronalen Netzen geeignet ist. Außerdem ist die Tanh-Funktion Sigmoid-ähnlich, was bedeutet, dass sie eine S-förmige Kurve hat, was ebenfalls für die Verarbeitung von Daten in neuronalen Netzen günstig ist.

Im Kontext des Tradings kann die Tanh-Funktion verwendet werden, um Vorhersagen für den Preis eines bestimmten Vermögenswerts zu treffen. Hierbei werden historische Daten wie z.B. Preise und Volumina verwendet, um ein neuronalen Netz zu trainieren, das dann in der Lage ist, Vorhersagen zu treffen.

Die Tanh-Funktion kann dabei helfen, die Vorhersagen des neuronalen Netzes zu „normalisieren„, indem sie sicherstellt, dass die Vorhersagen zu einem geeigneten Bereich skaliert werden.

Vorteile/Nachteile von „Hyperbolic Tangent (Tanh)“:

Vorteile von „Hyperbolic Tangent“ (Tanh) im Trading:

• Normalisierung der Daten: Die Tanh-Funktion normalisiert die Vorhersagen des neuronalen Netzes, indem sie sicherstellt, dass sie zwischen -1 und 1 liegen. Dies kann dabei helfen, den Output des neuronalen Netzes interpretierbar und konsistent zu machen.
• Sigmoid-ähnliche Eigenschaften: Da die Tanh-Funktion eine S-förmige Kurve hat, eignet sie sich besonders gut für die Verarbeitung von Daten in neuronalen Netzen. Dies ist auch im Kontext des Tradings wichtig, da es häufig günstig ist, wenn die Vorhersagen eine S-förmige Form haben.
• Robustheit: Die Tanh-Funktion ist robust gegenüber „Übersteuerung„, was bedeutet, dass sie auch dann noch gute Ergebnisse liefert, wenn die Inputdaten ungewöhnlich hoch oder niedrig sind.

Nachteile von „Hyperbolic Tangent“ (Tanh) im Trading:

• Komplizierte Interpretation: Da die Tanh-Funktion eine komplexe mathematische Funktion ist, kann es schwierig sein, ihre Vorhersagen zu interpretieren. Dies kann dazu führen, dass es schwer ist, zu verstehen, warum das neuronalen Netz bestimmte Vorhersagen trifft.
• Keine lineare Beziehung: Da die Tanh-Funktion eine Sigmoid-ähnliche Form hat, besteht keine direkte lineare Beziehung zwischen den Inputdaten und den Vorhersagen des neuronalen Netzes. Dies kann dazu führen, dass es schwer ist, Vorhersagen für bestimmte Inputdaten zu treffen.
• Fehlende Flexibilität: Da die Tanh-Funktion eine vordefinierte Funktion ist, ist sie nicht sehr flexibel und kann nicht leicht an die spezifischen Bedürfnisse eines bestimmten Trading-Modells angepasst werden.

„Hyperbolic-Tangent (Tanh)“ Beispiel:

Ein Beispiel für den Einsatz des Hyperbolic Tangent (Tanh) im Trading könnte wie folgt aussehen:

• Daten sammeln: Als erstes werden historische Daten wie Krypto-Preise und Volumina für eine bestimmte Kryptowährung gesammelt.
• Trainieren des neuronalen Netzes: Mit den gesammelten Daten wird ein neuronalen Netz trainiert, das in der Lage ist, Vorhersagen für den Krypto-Preis zu treffen. Die Tanh-Funktion wird als Aktivierungsfunktion verwendet, um die Vorhersagen des neuronalen Netzes zu normalisieren.
• Vorhersagen treffen: Sobald das neuronalen Netz trainiert ist, kann es Vorhersagen für den Krypto-Preis treffen, indem es die aktuellen Krypto-Daten verwendet. Die Tanh-Funktion kann hierbei dabei helfen, die Vorhersagen zu normalisieren, so dass sie interpretierbar und konsistent sind.
• Handelsentscheidungen treffen: Aufgrund der Vorhersagen des neuronalen Netzes kann ein Trader Entscheidungen treffen, ob er Krypto kaufen oder verkaufen soll. Dies kann dazu beitragen, dass er bessere Handelsentscheidungen trifft und dadurch möglicherweise Gewinne erzielt.

Wichtig zu beachten ist, dass es beim Trading und bei der Verwendung von neuronalen Netzen immer ein gewisses Risiko gibt. Es ist wichtig, sorgfältig zu überprüfen und zu bewerten, ob eine bestimmte Strategie oder Technologie geeignet ist, bevor man sie einsetzt.

„Hyperbolic Tangent (Tanh)“ im Vergleich:

Hyperbolic Tangent (Tanh) kann im Trading mit anderen Methoden wie „Sigmoid-Funktionen“ und „Rectified Linear Unit (ReLU)“ Funktionen verglichen werden. Hier sind einige der wichtigsten Unterschiede:

• Sigmoid-Funktionen: Eine Sigmoid-Funktion ist eine ähnliche Funktion wie Tanh, aber sie hat eine geringere Steilheit und einen schmaleren Funktionsbereich. Dies kann dazu führen, dass Vorhersagen von neuronalen Netzen, die Sigmoid-Funktionen verwenden, weniger präzise sind.
• Rectified Linear Unit (ReLU) Funktionen: Die ReLU-Funktion ist eine einfachere Funktion als Tanh, bei der alle negativen Werte auf 0 gesetzt werden. Dies kann dazu führen, dass Vorhersagen von neuronalen Netzen, die ReLU-Funktionen verwenden, schneller berechnet werden können.
• Steilheit: Tanh hat eine höhere Steilheit als Sigmoid-Funktionen und eine geringere Steilheit als ReLU-Funktionen. Dies kann dazu führen, dass Vorhersagen von neuronalen Netzen, die Tanh verwenden, präziser sind als Vorhersagen von Netzen, die Sigmoid-Funktionen verwenden, aber weniger präzise als Vorhersagen von Netzen, die ReLU-Funktionen verwenden.

Es ist wichtig zu beachten, dass keine dieser Methoden per se besser ist als die anderen. Es kommt darauf an, welche Funktion für ein bestimmtes Trading-Modell am besten geeignet ist. In einigen Fällen kann Tanh eine gute Wahl sein, in anderen Fällen kann eine andere Funktion besser geeignet sein.

Es ist wichtig, verschiedene Funktionen zu testen und zu vergleichen, um die beste Lösung für ein bestimmtes Trading-Modell zu finden.

„Hyperbolic Tangent (Tanh)“ Berechnung:

Die Hyperbolic Tangent (Tanh) Funktion wird berechnet, indem man die Hyperbolicus-Tangensfunktion verwendet.

Die Formel für die Tanh-Funktion lautet:

• tanh(x) = 2/(1 + e^(-2x)) – 1

Wobei x der Input-Wert ist, der in die Funktion eingegeben wird. Die Ausgabe der Funktion ist ein Wert zwischen -1 und 1. Ein negativer Input-Wert wird zu einem negativen Ausgabewert führen, während ein positiver Input-Wert zu einem positiven Ausgabewert führt. Ein Input-Wert von 0 wird zu einem Ausgabewert von 0 führen.

Wichtig zu beachten ist, dass Tanh eine nicht-lineare Funktion ist, was bedeutet, dass es keine direkte Beziehung zwischen dem Input-Wert und dem Ausgabewert gibt. Stattdessen wird der Input-Wert auf eine nicht-lineare Weise verarbeitet, was es neuronalen Netzen ermöglicht, komplexe Muster in den Daten zu erkennen.

Fazit:

Zusammenfassend kann man sagen, dass die Hyperbolic Tangent (Tanh) Funktion eine wichtige Funktion im Trading ist, die hauptsächlich in neuronalen Netzen verwendet wird. Sie dient als Aktivierungsfunktion und ermöglicht es neuronalen Netzen, komplexe Muster in den Daten zu erkennen.

Tanh hat eine höhere Steilheit als Sigmoid-Funktionen und eine geringere Steilheit als ReLU-Funktionen, was dazu führen kann, dass Vorhersagen präziser sind als Vorhersagen von Netzen, die Sigmoid-Funktionen verwenden, aber weniger präzise als Vorhersagen von Netzen, die ReLU-Funktionen verwenden.

Es ist wichtig zu beachten, dass keine dieser Methoden per se besser ist als die anderen und dass es darauf ankommt, welche Funktion für ein bestimmtes Trading-Modell am besten geeignet ist.

Mit freundlichen Grüßen