Was sind „Support Vector Machines (SVM)“ ?

„Support Vector Machines“ (SVM) (deutsch: „Support-Vektor-Maschinen„) ist ein maschinelles Lernverfahren, das in der Finanzwelt für die Vorhersage von Trendbewegungen und Klassifikationen verwendet wird. Es nutzt eine mathematische Methode, um eine Trenngrenze (sogenannten Hyperplane) zu identifizieren, die Datenpunkte in mehrere Klassen aufteilt.

Diese Technik kann beispielsweise zur Vorhersage von Aktienkursen, Währungspaaren oder anderen Finanzinstrumenten verwendet werden, indem es den Kursverlauf analysiert und Vorhersagen auf Basis der vorherigen Daten treffen kann.

Vorteile von „Support Vector Machines (SVM)“:

Die Vorteile von Support Vector Machines (SVM) sind:

• Hohe Genauigkeit: SVM kann sehr genaue Vorhersagen treffen, insbesondere bei komplexen Datensätzen.
• Robustheit gegenüber Überanpassung: SVM ist weniger anfällig für Überanpassung als andere maschinelle Lernverfahren, da es einen klaren Ansatz zur Suche nach einer Trenngrenze verfolgt.
• Handhabbarkeit bei großen Datenmengen: SVM kann große Datenmengen effizient handhaben, was für den Einsatz in der Finanzbranche wichtig ist, die oft mit großen Datenmengen arbeitet.
• Fähigkeit, nicht-lineare Beziehungen zu erkennen: SVM kann auch nicht-lineare Beziehungen erkennen, was für die Vorhersage von Finanzinstrumenten von Vorteil ist, die oft nicht-lineare Verläufe aufweisen.
• Fähigkeit, mehrere Klassen zu unterscheiden: SVM kann Datenpunkte in mehrere Klassen aufteilen, was für die Klassifikation von Finanzinstrumenten nützlich ist.

„Support Vector Machines“ Beispiel:

Ein Beispiel für den Einsatz von Support Vector Machines (SVM) im Krypto-Trading könnte folgendermaßen aussehen:

• Sammeln von Daten: Ein Datensatz wird erstellt, indem die Preisbewegungen einer bestimmten Kryptowährung über einen bestimmten Zeitraum erfasst werden.
• Trainieren des SVM-Modells: Das SVM-Modell wird mit den gesammelten Daten trainiert, um eine Trenngrenze zu identifizieren, die die Preisbewegungen in zwei Klassen aufteilt: steigende und fallende Trends.
• Verwenden des SVM-Modells zur Vorhersage: Das trainierte Modell wird verwendet, um Vorhersagen für die zukünftigen Preisbewegungen der Kryptowährung zu treffen.
• Überwachen der Vorhersagen: Die Vorhersagen werden überwacht, um sicherzustellen, dass sie mit den tatsächlichen Preisbewegungen übereinstimmen. Wenn das Modell nicht genau genug ist, kann es angepasst werden, indem weitere Daten hinzugefügt oder die Modellparameter geändert werden.

Dies ist nur ein einfaches Beispiel für den Einsatz von SVM im Krypto-Trading. In der Praxis werden oft komplexere Modelle und Methoden verwendet, um Vorhersagen mit höherer Genauigkeit zu treffen. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass keine Vorhersagemethode eine 100%ige Genauigkeit garantieren kann und dass der Handel mit Kryptowährungen ein hohes Risiko birgt.

„Support-Vector-Machines“ im Vergleich:

Support Vector Machines (SVM) kann mit anderen Methoden wie Neural Networks (NN) und künstlicher Intelligenz (KI) verglichen werden. Hier sind einige der Hauptunterschiede:

• Komplexität: „Neural Networks“ sind oft komplexer als SVM und erfordern mehr Rechenleistung und Speicher, um eine gute Leistung zu erzielen. SVM sind jedoch einfacher zu verstehen und zu implementieren.
• Genauigkeit: Beide Methoden können sehr genaue Vorhersagen treffen, aber NN haben in der Regel eine höhere Genauigkeit als SVM, insbesondere bei großen Datensätzen.
• Robustheit gegenüber Überanpassung: SVM ist weniger anfällig für Überanpassung als NN, da es einen klaren Ansatz zur Suche nach einer Trenngrenze verfolgt.
• Fähigkeit, nicht-lineare Beziehungen zu erkennen: Beide Methoden können nicht-lineare Beziehungen erkennen, aber NN haben einen besseren Ansatz, um diese Beziehungen zu modellieren.
• Zeitkomplexität: SVM hat eine höhere Zeitkomplexität als NN, was bedeutet, dass es länger dauert, ein SVM-Modell zu trainieren. NN benötigen jedoch auch viel Rechenleistung und Speicher, um gut zu funktionieren.

Es ist wichtig zu beachten, dass keine Methode die beste für alle Anwendungen ist und dass die Wahl der Methode abhängig von den spezifischen Anforderungen und Zielen einer Anwendung ist. Es kann auch sinnvoll sein, mehrere Methoden zu kombinieren, um bessere Vorhersagen zu erzielen.

„Support Vector Machines“ Berechnung:

Support Vector Machines (SVM) ist ein maschinelles Lernmodell, das auf der Suche nach einer Trenngrenze zwischen zwei Klassen basiert, die die Datenpunkte am besten trennt. Die Trenngrenze, die sogenannte Hyperplane, wird so berechnet, dass sie möglichst weit von den nächsten Datenpunkten entfernt ist, die auch als Support Vector bezeichnet werden.

Die Formel, um die Hyperplane zu berechnen, basiert auf einer optimierten Version des „Maximization Problem„, bei dem die Abstände der Datenpunkte zur Hyperplane maximiert werden. Diese Abstände werden als Margen bezeichnet.

Die Formel für die Berechnung des optimalen Hyperplanes kann auf verschiedene Weise formuliert werden, aber eine häufige Formulierung verwendet eine eindimensionale Optimierungsfunktion, die durch eine quadratische Formulierung beschrieben wird:

• Minimieren von: (1/2) * ||w||^2
• unter den Nebenbedingungen: yi(w*xi + b) ≥ 1 für i = 1, …, N

In dieser Formel wird w ein d-dimensionaler Vektor darstellen, der die Koordinaten des Hyperplanes beschreibt, und b eine Skalazahl, die die Position des Hyperplanes beschreibt. xi ist ein d-dimensionaler Datenpunkt und yi ist dessen Klassenlabel (entweder 1 oder -1). ||w||^2 ist die Länge des Vektors w im d-dimensionalen Raum.

Die Nebenbedingungen stellen sicher, dass die Margen zwischen den Datenpunkten und dem Hyperplane mindestens 1 sind.

Diese Formel wird durch eine numerische Optimierungslösung gelöst, um das beste Hyperplane zu finden. Dies kann mithilfe von Algorithmen wie „Sequential Minimal Optimization (SMO)“ oder „Convex Quadratic Programming (CQP)“ erreicht werden.

Fazit:

Support Vector Machines (SVM) sind ein wichtiges maschinelles Lernmodell im Trading, das verwendet wird, um Vorhersagen über den Verlauf von Preisen und Trends zu treffen. SVM hat viele Vorteile, wie hohe Genauigkeit, Fähigkeit zur Handhabung nicht linearer Beziehungen und Robustheit gegenüber über-angepassten Modellen. Im Krypto-Trading kann SVM zur Vorhersage von Kryptowährungspreisen eingesetzt werden.

SVM berechnet eine Trenngrenze zwischen zwei Klassen, die die Datenpunkte am besten trennt. Die Trenngrenze, auch Hyperplane genannt, wird durch eine optimierte Version eines Maximierungsproblems berechnet, bei dem die Abstände der Datenpunkte zur Hyperplane maximiert werden. Diese Abstände werden als Margen bezeichnet.

Die Berechnung des optimalen Hyperplanes erfolgt durch die Lösung einer eindimensionalen Optimierungsfunktion, die durch eine quadratische Formulierung beschrieben wird. Diese Funktion wird durch eine numerische Optimierungslösung gelöst, um das beste Hyperplane zu finden.

Mit freundlichen Grüßen