„k-Nearest Neighbors“ (k-NN) (deutsch: „k-nächste Nachbarn„) ist ein maschinelles Lernverfahren, das im Finanzhandel verwendet wird, um Vorhersagen über die zukünftigen Kursentwicklungen von Vermögenswerten zu treffen.
Es funktioniert, indem es den Kurs eines Vermögenswerts anhand seiner „K-Nearest Neighbors“ in der Vergangenheit vorhersagt. „K“ steht dabei für die Anzahl der Nachbarn, die zur Vorhersage herangezogen werden.
Der Algorithmus kann in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden, einschließlich Trendprognosen, Volatilitätsprognosen und Risikobewertungen.
Vorteile/Nachteile von „k-Nearest Neighbors“:
Vorteile des „k-Nearest Neighbors“ (k-NN) Algorithmus im Trading:
- Einfachheit: Es ist ein einfaches Konzept, das leicht zu implementieren und zu verstehen ist.
- Keine Vorannahmen: Es macht keine Annahmen über die Form der Datenverteilung, was es zu einer geeigneten Methode für den Umgang mit unstrukturierten Daten macht.
- Multivariate Anwendbarkeit: Es kann mit mehreren Merkmalen gleichzeitig umgehen, was es zu einer geeigneten Methode für den Handel mit mehreren Vermögenswerten macht.
Nachteile des „k-Nearest Neighbors“ (k-NN) Algorithmus im Trading:
- Hochdimensionale Daten: Es kann Probleme bei der Verarbeitung hochdimensionaler Daten geben, da es schwierig werden kann, die k nächsten Nachbarn zu bestimmen.
- Keine Vorhersagekraft: Es hat keine Vorhersagekraft, da es nur die Vergangenheit nutzt, um die Zukunft vorherzusagen.
- Lange Trainingszeit: Es kann eine lange Trainingszeit erfordern, besonders bei großen Datensätzen.
- Überanpassung: Es besteht die Gefahr einer Überanpassung, wenn zu viele Nachbarn verwendet werden, was zu ungenauen Vorhersagen führen kann.
„k-Nearest Neighbors“ Beispiel:
Ein Beispiel für den Einsatz des „k-Nearest Neighbors“ (k-NN) Algorithmus im Krypto-Trading könnte wie folgt aussehen:
Angenommen, Sie möchten den zukünftigen Preis von Bitcoin (BTC) vorhersagen. Sie haben einen Datensatz mit den täglichen Preisen von BTC für die letzten 100 Tage. Sie möchten den Preis für den nächsten Tag vorhersagen.
- Sie wählen einen Wert für k, beispielsweise k = 5.
- Sie berechnen die Distanz zwischen dem aktuellen Preis von BTC und den Preisen der letzten 100 Tage.
- Sie identifizieren die 5 Tage mit den kürzesten Distanzen zum aktuellen Preis und berechnen den Durchschnittspreis für diese 5 Tage.
- Der vorhergesagte Preis für den nächsten Tag ist der berechnete Durchschnittspreis.
Es ist wichtig zu beachten, dass die Vorhersagen, die mit dem k-NN-Algorithmus erstellt werden, nur so genau sind wie die Daten, auf denen sie basieren. Daher ist es wichtig, dass der Datensatz, auf dem der Algorithmus trainiert wurde, aktuell und repräsentativ ist, um genaue Vorhersagen zu erzielen.
„k-Nearest Neighbors“ im Vergleich:
„k-Nearest Neighbors“ (k-NN) Algorithmus kann mit anderen Algorithmen im Trading wie folgt verglichen werden:
- Regression Analysis: Im Gegensatz zur Regressionsanalyse macht k-NN keine Annahmen über die Form der Datenverteilung und ist daher besser geeignet für unstrukturierte Daten. Die Regressionsanalyse ist jedoch besser geeignet, um die Beziehungen zwischen den Merkmalen zu verstehen und Vorhersagen zu treffen.
- Artificial Neural Networks (ANNs): ANNs sind eine mächtigere Technik, die jedoch komplexer zu implementieren und zu verstehen ist. k-NN ist jedoch einfacher zu implementieren und kann schnell Vorhersagen treffen, während ANNs länger benötigen, um Vorhersagen zu treffen.
- Time Series Analysis: Die Zeitreihenanalyse ist eine andere Technik, die für Vorhersagen über zukünftige Ereignisse verwendet wird. Im Gegensatz zu k-NN ist die Zeitreihenanalyse jedoch besser geeignet, um langfristige Trends und saisonale Muster zu erkennen.
Es ist wichtig zu beachten, dass kein Algorithmus überlegen ist und es auf die spezifischen Anforderungen und Daten ankommt, welcher Algorithmus für eine bestimmte Aufgabe am besten geeignet ist. Ein Mix aus verschiedenen Algorithmen kann oft bessere Ergebnisse liefern, als nur ein Algorithmus alleine.
„k-Nearest-Neighbors“ Berechnung:
Die Berechnung des „k-Nearest Neighbors (k-NN) Algorithmus“ besteht aus folgenden Schritten:
- Berechnung der Distanzen: Die Distanzen zwischen den Merkmalen des aktuellen Datenpunkts und den Merkmalen aller anderen Datenpunkte im Datensatz werden berechnet. Dies kann mithilfe von mathematischen Funktionen wie der Euclidischen Distanz oder der Manhattan-Distanz berechnet werden.
- Bestimmung der k nächsten Nachbarn: Die k Datenpunkte mit den kürzesten Distanzen zum aktuellen Datenpunkt werden als die k nächsten Nachbarn identifiziert.
- Vorhersage: Die Vorhersage wird basierend auf den Werten der k nächsten Nachbarn berechnet. Wenn es sich um ein Klassifikationsproblem handelt, wird die häufigste Klasse unter den k nächsten Nachbarn ausgewählt. Wenn es sich um ein Regressionsproblem handelt, wird der Durchschnittswert oder ein anderer geeigneter Wert aus den Werten der k nächsten Nachbarn berechnet.
Die Formel für die Berechnung der Distanz kann je nach verwendeter Distanzfunktion unterschiedlich aussehen. Hier ist die Formel für die Euklidische Distanz:
- d(x,y) = √(x1 – y1)^2 + (x2 – y2)^2 + … + (xn – yn)^2
wobei x und y jeweils Datenpunkte mit n Merkmalen sind und xi und yi die Werte für das i-te Merkmal sind.
Fazit:
Der „k-Nearest Neighbors“ (k-NN) Algorithmus ist ein einfacher und effektiver Klassifikations- und Regressionsalgorithmus, der auf einem Verfahren zur Bestimmung der nächsten Nachbarn aufbaut. Er ist besonders nützlich für unstrukturierte Daten und kann schnelle Vorhersagen treffen.
Der Algorithmus ist einfach zu implementieren und verstehen, aber es ist wichtig, dass der Datensatz gut vorbereitet und die richtige Wahl für die Anzahl der Nachbarn (k) getroffen wird, um eine gute Vorhersagegenauigkeit zu erzielen. In manchen Fällen kann es jedoch erforderlich sein, eine Kombination aus verschiedenen Algorithmen zu verwenden, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
Mit freundlichen Grüßen
