NeuroStrategy FAQ

11. Woraus besteht ein Strategie-Modell?

Basis eines Strategie-Modells ist ein künstliches neuronales Mesh (Artificial Neural Mesh, ANM). Dieses lernfähige Software-System ist in der Lage, über Rezeptoren Reize (Daten) aufzunehmen und komplex zu verarbeiten, um in einer bestimmten Weise zu reagieren. Die Art der Verarbeitung und der Reaktionen unterliegt einem Lernprozess, der zum Teil gesteuert, zum Teil selbstorganisierend ist.

Durch Training kann ein solcher Software-Baustein Merkmale künstlicher Intelligenz ausbilden. So sind Meshes in der Lage, verschiedene Formen von Lang- und Kurzzeitgedächtnis auszubilden. Sie können lernen, Zusammenhänge herzustellen, zu abstrahieren und zu verallgemeinern. Während es für einen Menschen schwierig ist, in mehr als den drei Dimensionen des Raumes zu denken, agieren Meshes für gewöhnlich in hochkomplexen Daten-Räumen mit theoretisch beliebig vielen Dimensionen. Obgleich sie über eine im Vergleich zum menschlichen Gehirn minimale Kapazität verfügen, sind sie so dennoch in der Lage, Probleme zu lösen, die unser Gehirn kaum oder gar nicht bewältigen kann.

Meshes können in einer Art Bauplan - ähnlich dem Genom eines Lebewesens - codiert werden. Sie können Populationen und Verbände bilden, sich als Symbionten zur gemeinsamen Lösung eines Problems zusammenschliessen sowie Nachkommen hervorbringen, deren Genom dann aus Bestandteilen der Eltern-Genome besteht. Sie vererben so einen Teil ihrer Fähigkeiten und einen Teil ihres Wissens an ihre Nachkommen.

Aufgrund dieser Eigenschaften ist es möglich, in einem an die Evolution des Lebens angelehnten Prozess eine Gruppe oder auch einzelne Exemplare hochqualifizierter Meshes entstehen zu lassen. Diese können dann von einer herkömmlichen Software benutzt werden, um Probleme zu lösen, die mit gewöhnlichen Programmiertechniken nicht gelöst oder nicht einmal hinreichend genau abgebildet werden können.

Zu diesen Aufgaben zählen beispielsweise die Analyse komplexer Datenbestände und das Erlernen von Strategien für den Umgang mit diesen Daten.

NeuroStrategy stellt entsprechend lediglich Datenanbindungen sowie die Lern- und Evolutionsumgebung bereit, in denen sich die Meshes entwickeln können. Die so "gezüchteten" künstlichen Intelligenzen werden dann vom System benutzt, um das Problem des effektiven Handelns mit Finanzinstrumenten zu lösen.

Wir gehen davon aus, dass jedes Wertpapier in seiner Entwicklung Eigenheiten aufweist, die es von anderen gleichartigen Wertpapieren unterscheidet. NeuroStrategy untersucht daher jedes Wertpapier für sich und versucht, Meshes "zu züchten", die im Laufe ihres Lern- und Evolutionsprozesses eine Strategie für den erfolgreichen Handel mit eben diesem Wertpapier bilden. Ziel ist es, einen intelligenten Softwarebaustein zu erhalten (das Strategie-Modell), der fortan auf täglicher Basis für Handelsempfehlungen verwendet werden kann.

Ob ein solcher Baustein entwickelt werden kann und wie gut er funktioniert, hängt natürlich davon ab, wieviele Informationen das Mesh aus den Daten gewinnen kann und ob die Entwicklung des Wertpapiers nachvollziehbare Eigenheiten aufweist. Es gibt also keine Gewähr, dass NeuroStrategy für ein bestimmtes Wertpapier eine robuste Handelsstrategie entwickeln kann. Besteht jedoch auf Basis der verfügbaren Daten eine Möglichkeit, intelligentes Handelsverhalten herauszubilden, so wird NeuroStrategy dies mit hoher Wahrscheinlichkeit gelingen.