AI-Analyse für Aktienmärkte

Preisreihen, Fundamentaldaten und Nachrichten & Sentiment in nachvollziehbare Sichten überführen – für Screening, Hinweise und Berichte. Verknüpft mit AI Trading Erklärung, KI im Aktienhandel und Trading automatisieren mit AI.

Datenarten & Quellen

Drei Bausteine prägen die AI-Analyse für Aktienmärkte: Preis/Zeitreihen, Fundamentaldaten und Nachrichten & Sentiment. Qualität und saubere Zeitachsen sind die Basis.

Preisreihen

Kurse/Volumen im definierten Raster (z. B. täglich). Splits und Corporate Actions berücksichtigen.

  • Zeitzonen & Kalender
  • Anomalien & Ausreißer
  • Regime-/Volatilitätsphasen

Fundamentaldaten

Kennzahlen normalisieren, Nachträge kennzeichnen, Peer-Vergleiche systematisch durchführen.

  • Periodenabgleich
  • Datenherkunft dokumentieren
  • Plausibilitätsprüfungen

Nachrichten & Sentiment

Ereignis-Extraktion, Quellenbewertung, Tonalität. Doppelte Meldungen deduplizieren.

  • Zeitstempel & Relevanz
  • Kontext/Evidenz-Verknüpfung
  • Qualitätskriterien definieren

Pipeline & Aufbereitung

Von Rohdaten zu prüfbaren Sichten – reproduzierbar, versioniert und protokolliert.

1. Ingestion

Quellen anbinden, IDs harmonisieren, Zeitachsen & Währungen klären.

2. Cleaning

Fehler, Duplikate, Lücken behandeln; Berechnungen dokumentieren.

3. Feature-Engineering

Zeitraum, Fenster, Normalisierung; Leakage vermeiden, Tests integrieren.

4. Modelle

Zeitreihen, Klassifikation/Regression, Embeddings/NLP – Vergleich & Interpretation.

5. Outputs

Signale, Scores, Zusammenfassungen – mit Konfidenzen, Quellen & Protokollen.

Features & Signale

Zeitreihen-Features

  • Trend/Momentum, Volatilität, Korrelationen
  • Regime-Labels & Anomalie-Hinweise
  • Mehrskalig (kurz/mittel/lang)

Text & Sentiment

  • Ereignis-Extraktion & Deduplizierung
  • Tonalität & Relevanz-Schwellen
  • Quelle & Evidenz verknüpfen

Signale sind Entscheidungshilfen – keine Zusagen über Ergebnisse.

Evaluation & Stabilität

Methodik

  • Out-of-Sample & Walk-Forward
  • Kalibrierung & Konfidenzen
  • Robustheit über Regime

Metriken

  • Precision/Recall & Fehlertypen
  • Stabilität und Drift-Checks
  • Kosten/Slippage berücksichtigen

Dashboards & Ausgaben

Ergebnisse verständlich präsentieren: übersichtliche Panels, Begründungen, Historie und Quellenangaben.

Screening

Filter für Regime, Trend-Stärke, Ereignisse; To-Review-Listen.

Berichte

Zusammenfassungen mit Quellen & Konfidenzen, Verlaufsgrafiken.

Warnhinweise

Regelbasierte Alerts mit Schwellenwerten, Eskalationspfade.

Risiken & Compliance

Nachvollziehbarkeit und Daten-Governance sind Teil des Designs: Versionen von Daten/Features/Modellen, lückenloses Logging, Rollen/Rechte und dokumentierte Freigaben.

  • Quellen & Berechnungen dokumentieren
  • Änderungen & Wirkung protokollieren
  • Regelmäßige Reviews & Audits

FAQ zur AI-Analyse

Sind Sentiment-Scores verlässlich?

Sie sind Hinweise. Quelle, Zeitstempel, Relevanz und Kontext sollten stets ausgewiesen werden.

Wie vermeidet man Leakage?

Strenge Zeittrennung, klare Feature-Definitionen und Reviews der Berechnungen.

Wie oft aktualisiert man Modelle?

Evidenzbasiert – bei Drift, neuen Datenquellen oder geänderten Zielen, mit Protokollen und Freigaben.

Glossar

Feature-Engineering
Gestaltung von Eingangsgrößen (z. B. Fenster, Normalisierung) für robuste Modelle.
Kalibrierung
Abgleich von Konfidenzen/Schwellen mit beobachteten Treffern über Zeit.
Daten-Governance
Rollen, Rechte, Versionen, Protokolle und Freigaben zur Sicherstellung der Nachvollziehbarkeit.