Was ist „Support Vector Regression (SVR)“ ?

„Support Vector Regression (SVR)“ oder „Unterstützung Vector Regression“ ist eine Machine-Learning-Technik, die im Trading zur Vorhersage von Preisbewegungen eingesetzt werden kann.

Bei der SVR werden Datenpunkte in einen n-dimensionalen Raum projiziert, wobei n die Anzahl der Features oder Attribute ist, die verwendet werden, um den Preis zu beschreiben. Die SVR-Methode sucht dann eine Hyperebene, die den Raum so aufteilt, dass die maximale Anzahl von Datenpunkten innerhalb eines bestimmten Bereichs oder Radius liegt. Diese Datenpunkte werden als Support Vektoren bezeichnet.

Die SVR-Methode unterscheidet sich von anderen Regressionsmethoden dadurch, dass sie sich auf diejenigen Datenpunkte konzentriert, die innerhalb eines bestimmten Bereichs oder Radius liegen, anstatt alle Datenpunkte zu berücksichtigen. Dadurch wird das Modell robuster gegenüber Ausreißern und kann bessere Vorhersagen liefern.

Im Trading kann die SVR-Methode verwendet werden, um Vorhersagen über zukünftige Preisbewegungen zu treffen. Dazu werden historische Preisdaten als Eingabe verwendet, und das Modell wird trainiert, um Vorhersagen über zukünftige Preisniveaus zu treffen. Das Modell kann dann verwendet werden, um Entscheidungen über den Kauf oder Verkauf von Vermögenswerten zu treffen.

Vorteile/Nachteile von „Support Vector Regression (SVR)“:

Die Verwendung von Support Vector Regression (SVR) im Trading bietet mehrere Vorteile, hat jedoch auch einige Nachteile. Hier sind einige davon:

Vorteile:

• Flexibilität: SVR kann in vielen verschiedenen Märkten und Anwendungen im Trading eingesetzt werden, da es auf beliebigen Datentypen angewendet werden kann.
• Robustheit: Die SVR-Methode ist robust gegenüber Ausreißern, da sie sich auf diejenigen Datenpunkte konzentriert, die innerhalb eines bestimmten Bereichs oder Radius liegen. Dadurch können Vorhersagen genauer gemacht werden.
• Skalierbarkeit: SVR kann auf große Datensätze angewendet werden, was es ideal für den Einsatz im Trading macht, wo große Datenmengen oft verwendet werden.
• Verständlichkeit: Das Modell ist relativ einfach zu verstehen und zu interpretieren, was es einfach macht, die Ergebnisse zu verstehen und Entscheidungen zu treffen.

Nachteile:

• Empfindlichkeit gegenüber Parametern: Die SVR-Methode ist sehr empfindlich gegenüber der Wahl der Parameter, einschließlich der Wahl des Radius und des Kernels. Wenn diese Parameter falsch gewählt werden, kann das Modell ungenau oder sogar nutzlos sein.
• Begrenzte Vorhersagefähigkeit: Obwohl SVR in der Lage ist, zukünftige Preisbewegungen vorherzusagen, kann es nicht immer vorhersagen, wie sich Ereignisse wie politische Veränderungen oder Naturkatastrophen auf die Märkte auswirken werden.
• Komplexität: Obwohl das Modell einfach zu interpretieren ist, kann es bei der Anwendung auf komplexe Datenstrukturen sehr komplex werden. Dies kann zu einer längeren Berechnungszeit und höheren Kosten führen.
• Datenqualität: Die Qualität der Daten hat einen großen Einfluss auf die Genauigkeit von SVR. Wenn die Daten unvollständig oder fehlerhaft sind, kann das Modell ungenau sein.

„Support Vector Regression (SVR)“ Beispiel:

Ein Beispiel für die Anwendung von Support Vector Regression (SVR) im Trading könnte wie folgt aussehen:

Angenommen, ein Trader möchte Vorhersagen über den Preis von Gold in den nächsten Monaten treffen. Er sammelt historische Preisdaten von Gold und wählt die folgenden Features aus, die er als wichtig erachtet: Ölpreise, Wechselkurse, Aktienkurse und Inflationsraten.

Der Trader verwendet dann diese Daten, um ein SVR-Modell zu trainieren, das Vorhersagen über zukünftige Goldpreise treffen kann. Das Modell berücksichtigt nur diejenigen Datenpunkte, die innerhalb eines bestimmten Radius oder Bereichs liegen, was es robuster gegenüber Ausreißern macht.

Sobald das Modell trainiert ist, kann der Trader es verwenden, um Entscheidungen über den Kauf oder Verkauf von Gold zu treffen. Wenn das Modell beispielsweise vorhersagt, dass der Goldpreis in den nächsten Wochen steigen wird, kann der Trader entscheiden, Gold zu kaufen. Wenn das Modell jedoch vorhersagt, dass der Goldpreis sinken wird, kann der Trader entscheiden, Gold zu verkaufen.

Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass SVR nicht immer genau ist und dass es in bestimmten Marktbedingungen ungenau sein kann. Es ist auch wichtig, die Parameter des Modells sorgfältig zu wählen und sicherzustellen, dass die Qualität der Daten hoch ist, um genaue Vorhersagen zu treffen.

„Support Vector Regression (SVR)“ im Vergleich:

Es gibt verschiedene Machine-Learning-Methoden, die im Trading zur Vorhersage von Preisbewegungen eingesetzt werden können. Hier sind einige Methoden, die ähnlich wie Support Vector Regression (SVR) sind, und ihre Unterschiede:

• Lineare Regression: Lineare Regression ist eine häufig verwendete Methode zur Vorhersage von Preisbewegungen im Trading. Im Gegensatz zu SVR zielt die lineare Regression jedoch darauf ab, eine lineare Beziehung zwischen den Features und dem Preis zu modellieren, was in vielen Fällen nicht realistisch ist.
• K-Nearest Neighbors (k-NN): K-NN ist eine andere Machine-Learning-Methode, die im Trading verwendet werden kann. k-NN basiert auf der Annahme, dass ähnliche Datenpunkte tendenziell ähnliche Preise haben. k-NN verwendet jedoch alle verfügbaren Datenpunkte, um Vorhersagen zu treffen, während SVR nur diejenigen Datenpunkte berücksichtigt, die innerhalb eines bestimmten Radius oder Bereichs liegen.
• Entscheidungsbäume: Entscheidungsbäume sind ein weiteres Machine-Learning-Tool, das im Trading eingesetzt werden kann. Entscheidungsbäume teilen den Datensatz auf der Grundlage von Entscheidungsregeln auf, um Vorhersagen zu treffen. Im Gegensatz zu SVR ist ein Entscheidungsbaum jedoch anfälliger für Overfitting und kann ungenau sein, wenn es zu viele Entscheidungsregeln gibt.

Insgesamt hat SVR im Trading einige Vorteile gegenüber anderen Methoden wie Linearer Regression und Entscheidungsbäumen, da es robuster gegenüber Ausreißern ist und eine höhere Vorhersagegenauigkeit bieten kann. k-NN ist ähnlich wie SVR, jedoch zielt es darauf ab, alle verfügbaren Datenpunkte zu nutzen, während SVR nur diejenigen Datenpunkte berücksichtigt, die innerhalb eines bestimmten Radius oder Bereichs liegen. Die Wahl der richtigen Methode hängt jedoch von den spezifischen Anforderungen des Traders und der Art der Daten ab, die analysiert werden müssen.

„Support Vector Regression (SVR)“ Berechnung:

Die Formel für die Support Vector Regression (SVR) lautet:

• f(x) = w^T x + b

wobei:

• x der Eingabevektor ist
• w der Gewichtungsvektor ist
• b der Verschiebungsparameter ist

Der Eingabevektor x besteht aus den verschiedenen Features, die zur Vorhersage der Zielvariable verwendet werden, und der Gewichtungsvektor w gibt an, wie wichtig jedes Feature für die Vorhersage ist.

Die Berechnung der Gewichtungen und des Verschiebungsparameters erfolgt durch Minimierung eines spezifischen Fehlerterms, der durch die Differenz zwischen der Vorhersage des Modells und den tatsächlichen Werten definiert ist. Die Minimierung wird unter der Nebenbedingung durchgeführt, dass die Vorhersage innerhalb eines bestimmten Radius oder Bereichs um die tatsächlichen Werte bleibt.

Um die Vorhersage für einen neuen Eingabevektor x zu berechnen, wird einfach die Formel f(x) = w^T x + b ausgewertet.

Die genaue Berechnung von SVR kann je nach Implementierung und verwendeter Optimierungsmethode variieren. In der Regel werden jedoch spezielle Algorithmen wie das Sequential Minimal Optimization (SMO) oder das Gradientenabstiegsverfahren verwendet, um die Gewichtungen und den Verschiebungsparameter zu optimieren.

Fazit:

Zusammenfassend kann gesagt werden, dass Support Vector Regression (SVR) im Trading eine beliebte Machine-Learning-Methode zur Vorhersage von Preisbewegungen ist. Im Vergleich zu anderen Methoden wie Lineare Regression oder Entscheidungsbäumen hat SVR den Vorteil, dass es robuster gegenüber Ausreißern ist und eine höhere Vorhersagegenauigkeit bieten kann. SVR basiert auf der Idee, dass nur eine begrenzte Anzahl von Trainingsdatenpunkten für die Vorhersage relevant ist und die optimale Vorhersage innerhalb eines bestimmten Radius oder Bereichs um diese Punkte liegt.

Die Berechnung von SVR erfolgt durch Minimierung eines spezifischen Fehlerterms unter einer Nebenbedingung, die die Begrenzung der Vorhersage innerhalb des Radius oder Bereichs vorgibt. Die Gewichtungen und der Verschiebungsparameter werden dabei optimiert, um die Vorhersagegenauigkeit zu maximieren.

Obwohl SVR einige Vorteile gegenüber anderen Methoden im Trading hat, ist es wichtig zu beachten, dass keine Methode perfekt ist und jeder Trader die für seine Bedürfnisse am besten geeignete Methode auswählen sollte. Darüber hinaus erfordert die Verwendung von SVR oder anderen Machine-Learning-Methoden im Trading eine sorgfältige Analyse der Daten, um sicherzustellen, dass sie für die Vorhersage geeignet sind, sowie eine ständige Überwachung und Anpassung der Modelle, um ihre Genauigkeit zu verbessern.

Mit freundlichen Grüßen