Technische Analyse mit KI
Trend, Momentum und Volatilität – klassische Größen der Technischen Analyse – werden durch KI neu beleuchtet. Ziel: Modelle nüchtern betrachten, Methoden einordnen, Grenzen verstehen.
Warum Technische Analyse mit KI?
Klassische Technische Analyse stützt sich auf Muster in Kurs- und Volumenreihen. Künstliche Intelligenz erweitert den Werkzeugkasten: Statt nur Indikatoren auszuwerten, werden Merkmale automatisch extrahiert, Zusammenhänge geprüft und Signale gewichtet.
Wichtig bleibt: KI ersetzt keine Theorie. Sie strukturiert Daten, erkennt Muster und liefert Hinweise. Entscheidungen bleiben beim Menschen – mit allen Protokollen und Dokumentationen.
Trend & Momentum
Trends sind anhaltende Bewegungen. Momentum misst ihre Stärke. KI-Modelle können diese Größen automatisch quantifizieren: über gleitende Fenster, Klassifikationen oder neuronale Zeitreihenmodelle.
Beispiel: Statt nur Moving Averages zu vergleichen, erstellt ein Modell Hunderte von Features (Kreuzungen, Steigungen, Volatilitäten), bewertet sie auf Stabilität und reduziert Rauschen.
Volatilität
Volatilität ist mehr als Schwankung. Sie beeinflusst Risikomodelle, Bewertungen und Strategien. KI ermöglicht differenzierte Sichtweisen: Cluster für Volatilitätsregime, Prognosen mit Unsicherheitsintervallen, Erkennung von Extremereignissen.
Transparenz ist entscheidend: Jede Volatilitätsanalyse sollte Parameter, Zeiträume und Annahmen offenlegen, um Missverständnisse zu vermeiden.
Features & Modelle
KI in der Technischen Analyse bedeutet: Features sorgfältig auswählen, Modelle nachvollziehbar einsetzen. Feature Engineering bildet Brücken zwischen Daten und Hypothesen.
Ob Regression, Klassifikation oder tiefe Netze – entscheidend ist die Dokumentation: Welche Variablen wurden genutzt? Wie stabil sind Ergebnisse über verschiedene Zeiträume? Welche Annahmen liegen zugrunde?
Grenzen & Verantwortung
KI in der Technischen Analyse ist kein Garant für Ergebnisse. Bias, Überanpassung und fehlerhafte Daten bleiben Risiken. Jede Automatisierung sollte begleitet werden von Monitoring, Backtesting und Protokollen.
Verantwortung bedeutet: KI liefert Hinweise, der Mensch trifft Entscheidungen. Compliance, Dokumentation und Transparenz sind die Leitplanken.
FAQ
Welche Rolle spielt KI bei klassischen Indikatoren?
KI ersetzt Indikatoren nicht, sondern ergänzt sie um Feature-Selektion, Mustererkennung und Stabilitätsprüfungen.
Kann KI neue Muster erfinden?
Sie entdeckt Korrelationen in Daten. Ob diese ökonomisch sinnvoll sind, muss geprüft werden.
Wie vermeidet man Überanpassung?
Durch Out-of-Sample-Tests, Cross-Validation und klare Trennung von Trainings- und Testdaten.