Das Hauptziel dieser Arbeit ist es, den aktuellen Forschungsstand der neuronalen Netze im Bezug zur Börsenspekulation darzustellen. Dazu sollen zunächst theoretische Grundlagen über den Aufbau und die Funktionsweise von künstlich neuronalen Netzen, die Fuzzy-Logik und die Algorithmen erworben werden. Zudem sollen wichtige Begriffe der Börsen Termini erläutert werden, um ein grundlegendes Verständnis zu schaffen.
Nach erfolgter Kurzpräsentation des Themas in der Einleitung sowie der Zielsetzung im gleichnamigen Kapitel wird nun im folgenden Kapitel die künstlich neuronalen Netze erklärt. Daraufhin wird in Kapitel 2.2 die Fuzzy-Logik vorgestellt. In Kapitel 2.3 und 2.4 werden die Begriffe Algorithmen und die Grundbegriffe der Börsen Termini erörtert. Die Darstellung des aktuellen Forschungsstand der künstlich neuronalen Netze im Bezug zur Börsenspekulation stellt den Schwerpunkt dieser Arbeit da. Hierfür wird in Kapitel 3.1 zunächst auf den Forschungsstand der neuronalen Netze am Finanzmarkt eingegangen. Hier wird dargestellt wie neuronaler Netze verwendet werden, um die Entwicklung einzelner Aktienkurse oder eines Aktienindex vorherzusehen. In Kapitel 3.2 wird erläutert, welche Rolle die Fuzzy-Logik für die Vorhersage von Aktienkursen hat und welche Algorithmen verwendet werden. Abgerundet wird dieses Kapitel mit einem kurz beschriebenen Praxisbeispiel. Abgeschlossen wird das Assignment in Kapitel 4 mit einem Fazit inkl. einer kritischen Reflexion.
Inhaltsverzeichnis
- 1 Einleitung
- 1.1 Problemstellung
- 1.2 Ziel der Arbeit
- 1.3 Aufbau der Arbeit
- 2 Theoretische Grundlagen
- 2.1 Künstliche Neuronale Netze
- 2.2 Fuzzy-Logik
- 2.3 Algorithmen
- 2.4 Börsenbegriff
- 3 Neuronale Netze in der Börsenspekulation
- 3.1 Stand der Forschung neuronaler Netze am Finanzmarkt
- 3.2 Die Rolle der Fuzzy-Logik in der Aktienvorhersage
- 3.3 Praxisbeispiel
- 4 Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die Arbeit untersucht den Einsatz neuronaler Netze zur Vorhersage von Aktienkursen und zur Minimierung von Risiken in der Börsenspekulation. Sie beleuchtet die theoretischen Grundlagen künstlicher neuronaler Netze, der Fuzzy-Logik und relevanter Algorithmen im Kontext des Aktienhandels. Der Fokus liegt auf der Analyse des aktuellen Forschungsstandes und der praktischen Anwendung dieser Methoden.
- Anwendung neuronaler Netze im Aktienhandel
- Theoretische Grundlagen künstlicher neuronaler Netze und Fuzzy-Logik
- Risikominimierung durch Prognosemethoden
- Analyse des aktuellen Forschungsstandes
- Praxisbeispiel für die Anwendung der Methoden
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Die Einleitung stellt die Problemstellung der unvorhersehbaren Aktienkursentwicklung und der damit verbundenen hohen Risiken dar. Sie betont die Bedeutung von Prognosemethoden zur Risikominimierung und Gewinnmaximierung und führt in die Thematik der Arbeit ein, welche den Einsatz neuronaler Netze in der Börsenspekulation untersucht. Die Einleitung verweist auf historische Finanzkrisen wie den "Schwarzen Donnerstag" von 1929 und die Finanzkrise 2008 als Beispiele für die verheerenden Folgen unvorhergesehener Kursentwicklungen. Sie unterstreicht die Notwendigkeit zuverlässiger Prognosemethoden, wobei künstliche neuronale Netze als vielversprechende Alternative zu klassischen Methoden hervorgehoben werden.
2 Theoretische Grundlagen: Dieses Kapitel liefert die notwendigen theoretischen Grundlagen für das Verständnis des Einsatzes neuronaler Netze in der Börsenspekulation. Es behandelt detailliert die Funktionsweise künstlicher neuronaler Netze, die Prinzipien der Fuzzy-Logik und relevante Algorithmen. Die Erklärung der einzelnen Komponenten legt den Grundstein für das Verständnis der nachfolgenden Kapitel, in denen die Anwendung dieser Konzepte auf den Aktienmarkt erläutert wird. Der Abschnitt zum Börsenbegriff liefert das notwendige Kontextwissen zum Verständnis des Finanzmarktes und der darin relevanten Prozesse.
3 Neuronale Netze in der Börsenspekulation: Dieses Kapitel befasst sich mit der konkreten Anwendung neuronaler Netze im Kontext der Börsenspekulation. Es analysiert den aktuellen Stand der Forschung zu diesem Thema und untersucht die Rolle der Fuzzy-Logik bei der Vorhersage von Aktienkursen. Ein Praxisbeispiel veranschaulicht die praktische Anwendung der beschriebenen Methoden und zeigt deren potentielle Stärken und Schwächen auf. Die Kapitel veranschaulicht, wie theoretisches Wissen praktisch angewendet werden kann und diskutiert die Erfolgsaussichten solcher Modelle.
Schlüsselwörter
Neuronale Netze, Börsenspekulation, Aktienkurse, Risikomanagement, Prognosemethoden, Fuzzy-Logik, Künstliche Intelligenz, Finanzmarkt, Algorithmen, Aktienvorhersage.
Häufig gestellte Fragen
Was ist der Inhalt des Dokuments "Inhaltsverzeichnis"?
Das Dokument ist eine Sprachvorschau einer Arbeit über den Einsatz neuronaler Netze in der Börsenspekulation. Es enthält ein Inhaltsverzeichnis, eine Zielsetzung mit Themenschwerpunkten, Zusammenfassungen der einzelnen Kapitel und eine Liste von Schlüsselwörtern.
Welche Themen werden in der Arbeit behandelt?
Die Arbeit untersucht die Anwendung neuronaler Netze zur Vorhersage von Aktienkursen, die theoretischen Grundlagen neuronaler Netze und Fuzzy-Logik, die Risikominimierung durch Prognosemethoden, den aktuellen Forschungsstand und ein Praxisbeispiel für die Anwendung der Methoden.
Was beinhaltet das Inhaltsverzeichnis?
Das Inhaltsverzeichnis gliedert sich in die Abschnitte Einleitung, Theoretische Grundlagen, Neuronale Netze in der Börsenspekulation und Fazit. Die Unterpunkte umfassen Problemstellung, Ziel der Arbeit, Aufbau der Arbeit, Künstliche Neuronale Netze, Fuzzy-Logik, Algorithmen, Börsenbegriff, Stand der Forschung neuronaler Netze am Finanzmarkt, die Rolle der Fuzzy-Logik in der Aktienvorhersage und ein Praxisbeispiel.
Was ist das Ziel der Arbeit?
Ziel der Arbeit ist die Untersuchung des Einsatzes neuronaler Netze zur Vorhersage von Aktienkursen und zur Minimierung von Risiken in der Börsenspekulation. Sie beleuchtet die theoretischen Grundlagen und die praktische Anwendung dieser Methoden.
Was sind die wichtigsten Schlüsselwörter der Arbeit?
Die wichtigsten Schlüsselwörter sind: Neuronale Netze, Börsenspekulation, Aktienkurse, Risikomanagement, Prognosemethoden, Fuzzy-Logik, Künstliche Intelligenz, Finanzmarkt, Algorithmen, Aktienvorhersage.
Was wird im Kapitel "Einleitung" behandelt?
Die Einleitung stellt die Problemstellung der unvorhersehbaren Aktienkursentwicklung und der damit verbundenen Risiken dar. Sie betont die Bedeutung von Prognosemethoden zur Risikominimierung und Gewinnmaximierung und führt in die Thematik der Arbeit ein, welche den Einsatz neuronaler Netze in der Börsenspekulation untersucht.
Was wird im Kapitel "Theoretische Grundlagen" behandelt?
Dieses Kapitel liefert die notwendigen theoretischen Grundlagen für das Verständnis des Einsatzes neuronaler Netze in der Börsenspekulation. Es behandelt detailliert die Funktionsweise künstlicher neuronaler Netze, die Prinzipien der Fuzzy-Logik, relevante Algorithmen und den Börsenbegriff.
Was wird im Kapitel "Neuronale Netze in der Börsenspekulation" behandelt?
Dieses Kapitel befasst sich mit der konkreten Anwendung neuronaler Netze im Kontext der Börsenspekulation. Es analysiert den aktuellen Stand der Forschung, die Rolle der Fuzzy-Logik bei der Vorhersage von Aktienkursen und veranschaulicht die praktische Anwendung der beschriebenen Methoden anhand eines Beispiels.
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- Anonym (Author), 2023, Neuronale Netze in der Börsenspekulation, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1609267
