Neuronales netzwerk für den bitcoin-handel

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In unserem Blog finden Sie Fachartikel, Success-Stories, News, Messeberichte und vieles mehr Bei Fragen und Anregungen nehmen Sie gerne Kontakt zu uns auf. Bitte benutzen Sie dazu die Kommentarfunktion unter den Blogbeiträgen. Wie könnte KI dazu genutzt werden, den Handel mit Bitcoins zu automatisieren? Was wären die grundlegenden Schritte und wie wäre das Ganze mit "R" umzusetzen? Folgender Beitrag zeigt dies anschaulich und gibt hilfreiche Tipps im Umgang mit KI-Methoden. Mit folgendem Beitrag soll anschaulich gezeigt werden, wie eine populäre Problemstellung mit Methoden der KI gelöst oder zumindest vereinfacht werden kann: die Suche nach optimalen An- und Verkaufspunkten beim Handel mit Bitcoins. Dabei sollen Techniken aus dem Teilbereich Machine Learning angewendet werden, worunter alle Methoden zu verstehen sind, welche Wissen aus Erfahrung generieren Supervised Learning oder auch neue Muster erkennen können Unsupervised Learning.

Da der Bitcoin-Markt oder auch allgemein der Markt für digitale Währungen sehr starken Schwankungen unterworfen ist und momentan eher davon auszugehen ist, dass der Kurs langfristig weiter sinken wird, kann es aktuell nur sinnvoll sein, kurzfristige Trends und Schwankungen auszunutzen und dadurch kleine aber in Summe dennoch lohnenswerte Gewinne zu generieren. Prominente Vertreter hiervon sind:. Gesucht werden soll ein Machine Learning ML -Algorithmus, welcher auf Basis der aktuellen Indikatorenwerte entscheiden kann, ob es sich um einen guten Ankauf- oder Verkaufspunkt handelt. Dabei sollen Klassifikationsmethoden des überwachten Lernens supervised learning angewendet werden, d. Um an dieses Ziel zu gelangen, sind die folgenden Schritte notwendig, welche sich in den allermeisten KI-Projekten in ähnlicher Form wiederfinden:. Im Folgenden werden diese Schritte am Beispiel der sehr prominenten OpenSource-Software "R" in Verbindung mit der Entwicklungsumgebung R-Studio vorgestellt.

Neben vielen anderen Daten lassen sich hier unter anderem historische Handelsdaten in der Granularität von einer Minute bis hin zu einem Tag über mehrere Monate herunterladen, jedoch maximal Datenpunkte per Download. Enthalten sind dabei folgende Informationen:. Um Daten über einen längeren Zeitraum von z. Je nach Machine Learning-Modell sind unterschiedliche Schritte der Datenvorbereitung sinnvoll. Damit ein Modell dieses Typs sinnvoll trainiert werden kann, sind mindestens zwei Dinge essenziell: 1 geeignete Features, d. Labled Data , d. Teil 1 ist bereits teilweise abgedeckt, da die heruntergeladenen Daten bereits die Informationen Preis und Volumen enthalten. Um Trends in der Preisentwicklung besser erkennen zu können, sollen zusätzlich die eingangs erwähnten Indikatoren RSI, MFI und MACD aus den Daten berechnet werden. Zusätzlich können meistens mehrere Punkte als richtiger Ein- oder Ausstiegspunkt angesehen werden, insbesondere dann, wenn der Kurs für eine gewisse Zeit stabil bleibt. Nun könnte ein Mensch relativ schnell auf einen Blick gute oder schlechte Bereiche in der Vergangenheit identifizieren, doch für das Ziel des automatisierten Handels ist dies nur bedingt sinnvoll. Deshalb soll mit einem automatischen Algorithmus nach vergangenen geeigneten Kauf- und Verkaufspunkten gesucht werden.

Hierfür wurde ein R-Skript geschrieben, welches vereinfacht folgende Schritte durchführt:. Mittels der R-Bibliothek GGPLOT können wir das Ergebnis der Datenvorbereitung kompakt darstellen und auch direkt versuchen, mögliche Muster zu erkennen:. Es wird beispielsweise sichtbar, dass der RSI-Indikator bei Einstiegspunkten Kaufen immer ein relativ niedriges Niveau aufweist, während er bei Ausstiegspunkten Verkaufen ein sehr hohes Niveau hat. Ein zusätzlicher Scatter-Plot kann genutzt werden, um dies zu untermauern:. Wir können auf einen Blick ein deutliches Muster erkennen. Dies ist immer ein guter Indikator dafür, dass die Anwendung eines Machine Learning-Modells sinnvoll sein könnte. Es kann jedoch genauso gut auch sein, dass das Muster nur in den aktuell betrachteten Daten vorkommt und nicht vollständig generalisierbar ist.

Was in der Grafik ebenfalls auffällt, ist, dass die Kauf- und Verkaufspunkte eine vergleichsweise kleine Minderheit darstellen und dass die Wartepunkte sowohl in die Kauf- als auch die Verkaufspunkte hineinstreuen. Dies ist für Prognosemodelle ein Problem: Denn ihr oberstes Ziel ist es, so viele Punkte wie möglich richtig einzuordnen. Aushelfen können hier die Strategien Oversampling die Instanzen der Klassen mit dem geringeren Auftreten werden vervielfacht und Undersampling die Instanzen der Klassen mit dem häufigeren Auftreten werden reduziert.

Das Trainieren eines neuen Modells in "R" benötigt vergleichsweise wenige Zeilen Code, was jedoch nicht bedeutet, dass es hier keine Fallstricke gibt. Ganz entscheidend für die Güte des Modells ist, welcher Modelltyp mit welchen Parametern gewählt wird. So eignen sich manche Modelle z. Logistische Regression besonders gut, um Daten zu klassifizieren, die linear trennbar sind, d. Daten, die sich z. Andere Modelle wie Decision Trees, Support Vector Machines und insbesondere Neuronale Netze sind besser geeignet, um komplexe Zusammenhänge zu erkennen, sind jedoch häufig schwer zu interpretieren und zu konfigurieren. Für den hier beschriebenen Fall wurde als Vorhersagemodell eine Support Vector Machine SVM auf Basis der Indikatoren MACD und RSI gewählt.

Eine SVM hat den Vorteil, dass sie auch komplexe Entscheidungsgrenzen abbilden kann und weniger zu Overfitting neigt d. Decision Trees. Vereinfacht gesagt versucht eine SVM, eine Entscheidungsgrenze zu finden, welche mithilfe von Instanzen der jeweiligen Klasse den Support Vectors gebildet wird. Durch Wahl eines bestimmten Kernels kann die Form des Grenzverlaufs beeinflusst werden. Mit folgenden Anweisungen wird zuerst ein SVM-Model trainiert mit gamma und cost kann die Form des Grenzverlaufs bzw.

Die zugrunde liegenden Daten sind in diesem Fall alle Kauf- und Wartepunkte, da ein binäres Entscheidungsproblem leichter zu kontrollieren ist. Wir können erkennen, dass ca. Beide Modelle können nun zusammen verwendet werden, um auf neuen Daten Kauf- und Verkaufs-Entscheidungen zu treffen: Wird Kaufen vorhergesagt, wird gekauft, falls zuvor verkauft oder noch keine Aktion durchgeführt wurde - wird Verkaufen vorhergesagt, wird verkauft, sofern zuvor gekauft wurde. Das wirklich Interessante ist nun: Wie funktioniert das Modell bzw. Hierzu wird ein neues Datenset mithilfe der GDAX-API wie weiter oben beschrieben heruntergeladen, dieses Mal ausgehend vom Hier wäre die Einführung einer Verlustgrenze überlegenswert, z. Generell ist dies nur ein erster Schritt in die richtige Richtung. Es müssen noch viele weitere Validierungen durchgeführt und Kombinationen anderer Indikatoren und ML-Modelle untersucht werden. Dennoch sollte bereits jetzt deutlich geworden sein, wie der Weg zu einem funktionierenden KI-Modell aussehen kann und welche typischen Fallstricke auf dem Weg dorthin lauern. Insbesondere sollte mitgenommen werden, dass Machine Learning bzw. KI kein Hexenwerk mehr ist und durch kostenfreie, ausgereifte und gut dokumentierte Software wie z. David Reiners ist für die viadee als Berater in den Bereichen Business Intelligence und Künstliche Intelligenz unterwegs.

Daneben ist er passionierter Musiker und bereist gerne die Welt. Leistungen Produkte Unternehmen Karriere Seminare Blog. Entwicklung eines KI-Modells als Basis für automatisierten Bitcoin-Handel Donnerstag, Prominente Vertreter hiervon sind: RSI: Aus den x letzten Kursgewinnen oder Kursverlusten wird eine sich zwischen 0 und 1 bewegende Zahl errechnet. Bewegt sich der RSI-Wert von einem hohen Niveau z. Bewegt er sich von einem niedrigen Niveau z. MFI: Erweiterung des RSI durch eine Gewichtung mit dem aktuellen Handelsvolumen. Sonst ähnliche Funktionsweise. MACD: Hierbei werden zwei gleitende Durchschnitte gebildet, wobei ein Durchschnitt A auf einer höheren Anzahl von vergangenen Kurswerten basiert als der andere Durchschnitt B. Ist B höher als A, ist davon auszugehen, dass eine kurzfristige Trendänderung ins Positive stattfindet, andersherum ins Negative. Um an dieses Ziel zu gelangen, sind die folgenden Schritte notwendig, welche sich in den allermeisten KI-Projekten in ähnlicher Form wiederfinden: Datenextraktion, d.

Beschaffung von Kursdaten Preis- und Volumenentwicklung Datenvorbereitung Markierung von guten An- und Verkaufspunkten Berechnung von Indikatoren Training Ergebnis ist ein KI-Modell, welches Prognosen auf neuen Daten durchführen kann Evaluation funktioniert mein Modell auch auf neuen Daten? Enthalten sind dabei folgende Informationen: Time: Startzeit des Intervalls im Unix-Zeit-Format Sekunden seit Datenvorbereitung Je nach Machine Learning-Modell sind unterschiedliche Schritte der Datenvorbereitung sinnvoll. Hierfür wurde ein R-Skript geschrieben, welches vereinfacht folgende Schritte durchführt: Schritt 1: Es wird über alle Datenpunkte iteriert und alle 50 Punkte das Minimum sowie das Maximum markiert. Verkaufspunkte und die restlichen Punkte als Wartepunkte deklariert. Mittels der R-Bibliothek GGPLOT können wir das Ergebnis der Datenvorbereitung kompakt darstellen und auch direkt versuchen, mögliche Muster zu erkennen: Es wird beispielsweise sichtbar, dass der RSI-Indikator bei Einstiegspunkten Kaufen immer ein relativ niedriges Niveau aufweist, während er bei Ausstiegspunkten Verkaufen ein sehr hohes Niveau hat.

Ein zusätzlicher Scatter-Plot kann genutzt werden, um dies zu untermauern: Wir können auf einen Blick ein deutliches Muster erkennen. Training Das Trainieren eines neuen Modells in "R" benötigt vergleichsweise wenige Zeilen Code, was jedoch nicht bedeutet, dass es hier keine Fallstricke gibt. Evaluation Das wirklich Interessante ist nun: Wie funktioniert das Modell bzw. David Reiners. Service Kontakt Impressum Datenschutzerklärung.

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