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Neuronale Netze in der Börsenspekulation

Title: Neuronale Netze in der Börsenspekulation

Research Paper (undergraduate) , 2018 , 19 Pages , Grade: 2,0

Autor:in: Clemens Schmied (Author)

Engineering - Industrial Engineering and Management
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„The Danger of AI is much greater than the danger of nuclear warheads (…).“

Es sind solche Aussagen, die uns zunehmend in unserem Alltag begegnen und somit die Angst vor künstlicher Intelligenz schüren. Es ist trotzdem keine Frage, ob die künstliche Intelligenz unser Leben verändern wird, sondern wann und in welchem Umfang es passieren wird. Wichtig wird sein, dass künftig stärkere Regulierungen stattfinden, um die Forschungen und Entwicklungen verfolgen zu können und gegebenenfalls auch eingreifen zu können. Dass der technische Fortschritt extrem schnell voranschreitet, zeigen die vergangenen Jahrzehnte, in denen Technologieunternehmen wie Apple, Alphabet oder Amazon zu den wertvollsten Unternehmen der Welt aufstiegen. Als ein aktuelles Beispiel dafür gilt das autonome Fahren. Einst als Science-Fiction-Vision und reine Utopie belächelt, forschen mittlerweile alle großen Automobil- und Technologiekonzerne in Zeiten von „Industrie 4.0“, „Big Data“ und „Digitalisierung“ an der Technologie der Zukunft, die unser bisheriges Verständnis von Mobilität in den kommenden Jahren vollkommen verändern könnte.

Excerpt


Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

1 Einleitung
1.1. Problemstellung und Relevanz des Themas
1.2. Zielsetzung und Aufbau der Arbeit

2 Begriffe und Grundlagen
2.1. Neuronale Netze
2.2. Fuzzy-Logik

3 Einsatz neuronaler Netze im Gebiet der Börsenspekulation
3.1. Entwicklung und aktueller Stand in Forschung sowie Praxis
3.2. Arten von verwendeten Algorithmen und ausgewählte Modelle

4 Fazit und Zusammenfassung

Literaturverzeichnis

Häufig gestellte Fragen

Wie werden neuronale Netze an der Börse eingesetzt?

Sie dienen zur Analyse großer Datenmengen (Big Data), um Muster zu erkennen und Kursentwicklungen für die Börsenspekulation vorherzusagen.

Was ist der Vorteil von KI gegenüber herkömmlichen Algorithmen?

Neuronale Netze können aus Erfahrungen lernen und komplexe, nicht-lineare Zusammenhänge verarbeiten, die klassische Modelle oft übersehen.

Was versteht man unter Fuzzy-Logik im Finanzkontext?

Fuzzy-Logik erlaubt die Verarbeitung von unscharfen Informationen ("vielleicht", "wahrscheinlich"), was an den volatilen Finanzmärkten oft realistischer ist als binäre Logik.

Welche Gefahren birgt KI in der Wirtschaft?

Neben ethischen Bedenken besteht die Gefahr unvorhersehbarer Marktreaktionen und die Notwendigkeit stärkerer Regulierungen, um die Kontrolle zu behalten.

Ist autonomes Fahren mit Börsenspekulation vergleichbar?

Die Arbeit nutzt autonomes Fahren als Beispiel für den rasanten technischen Fortschritt und die transformative Kraft von KI, die nun auch den Finanzsektor erreicht.

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Details

Title
Neuronale Netze in der Börsenspekulation
College
AKAD University of Applied Sciences Stuttgart
Grade
2,0
Author
Clemens Schmied (Author)
Publication Year
2018
Pages
19
Catalog Number
V444385
ISBN (eBook)
9783668814431
ISBN (Book)
9783668814448
Language
German
Tags
neuronale netze börsenspekulation
Product Safety
GRIN Publishing GmbH
Quote paper
Clemens Schmied (Author), 2018, Neuronale Netze in der Börsenspekulation, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/444385
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