Die Herausforderung
Auf den sich ständig verändernden Finanzmärkten sind Anpassungsfähigkeit und Innovation entscheidend für nachhaltigen Erfolg. Die Smart-Markets GmbH ist ein KMU, das automatisierte Handelsroboter für den mittel- bis langfristigen Aktienhandel und den Devisenhandel (Forex) entwickelt und anbietet. Da sich die Marktdynamik im Laufe der Zeit verändert, nimmt die Leistungsfähigkeit eines Handelsalgorithmus ab, wenn er sich nicht an diese Marktveränderungen anpassen kann. Daher ist die dauerhafte Effektivität der Handelsroboter eine der größten Herausforderungen für Smart-Markets, die derzeit kontinuierliche Backtests und Neukalibrierungen der Algorithmen erfordert.
Die Lösung
Um diese Herausforderung anzugehen, hat Smart-Markets in Zusammenarbeit mit SIDE eine Proof-of-Concept-Studie (PoC) durchgeführt, um den Einsatz fortschrittlicher Machine-Learning-Techniken, insbesondere des Reinforcement Learnings (zu deutsch: Verstärkendes Lernen), zur Verbesserung der Anpassungsfähigkeit ihrer Handelsroboter zu untersuchen. Wie in Abbildung 1 dargestellt, handelte der Roboter auf dem EUR/USD-Devisenmarkt. Das Training und der anschließende Testhandel des Agenten basierten auf mehr als zehn Jahren hochfrequenter Tick-Daten, welche sämtliche Preisänderungen im Marktgeschehen erfassen.
Abbildung 2 zeigt die Ergebnisse für ein vereinfachtes Szenario, in dem keine Handelsgebühren für die Transaktionen anfielen. Nach einer anfänglichen Phase zufälliger Aktionen in den ersten Handelsjahren, in denen sich das Nettovermögen von 100.000 USD nicht wesentlich veränderte, begann der Agent, eigene Handelsentscheidungen zu treffen. Offensichtlich reichten die Vorhersagen des Agenten aus, um über mehrere Handelsjahre hinweg einen kontinuierlichen Gewinn zu erzielen, selbst in Zeiten insgesamt negativer Trends.
Vorteile
- SIDE half Smart-Markets dabei, HPC-Ressourcen für die Verarbeitung und Analyse umfangreicher, hochfrequenter Finanzdaten zu nutzen.
- Der PoC ermöglichte das Testen von KI-basierten Handelsrobotern, die an sich an ändernde Marktbedingungen innerhalb der Handelsstrategien von Smart-Markets anpassen können.
- Dieser PoC dient als Modell für die Erforschung einer breiteren Anwendung von Advanced Computing im Finanzsektor und darüber hinaus.
Die Ergebnisse
Dank der KI-Expertise von SIDE konnte Smart-Markets mit diesem PoC eine neue Technologie erproben, ohne zuvor KI-Erfahrung sammeln zu müssen. Die Ergebnisse zeigen, dass ein KI-basierter Handelsroboter das Potenzial hat, über mehrere Jahre hinweg profitabel zu handeln, indem er sich dynamisch und in Echtzeit an Marktveränderungen anpasst. Im Rahmen dieses Projekts war es jedoch nicht möglich, einen Roboter zu trainieren, der in realistischen Szenarien, in denen für jede Aktion eine Gebühr anfällt, Gewinne erzielt. Um den Handelsroboter in Zukunft an realistische Szenarien anzupassen, könnte der Umfang dieses PoC erheblich erweitert werden, indem beispielsweise Daten mehrerer Handelsinstrumente in das Training des Modells einbezogen werden.