Datenauswertung mit Python?
Hallo Leute,
ich bin gerade erst am Anfang was den Umgang mit Python im Bereich Data Science angeht. Wissenslevel: 4 Wochen Online Kurs Einführung Python.
Jetzt sind die 4 Wochen rum und ich denke ich habe ein gutes Basiswissen was die Python Syntax angeht.
Jetzt stehe ich vor einem Problem, dass ich mit Python lösen möchte. Allerdings glaube ich, dass ich mich dabei schon im Bereich maschinelles Lernen befinde.
Es geht um den Bereich Börse/ Trading.
Ich möchte ein Tradetagebuch mit folgenden Parametern führen:
Datum:
Uhrzeit:
Asset:
Long/ Short:
Lage im Verhältnis zum 200 MA:
Lage im Verhältnis zum Keltner Channel:
Gewinn oder Verlust:
Diese Daten erfasse ich alle manuelle aus meiner Tradinghistorie.
Nun möchte ich mit Python oder was am Ende dafür notwenig ist, einen Algo schreiben, der mir die Trades an Hand der gegeben Parameter analysiert und erkennt, was die Gewinntrades alle gemeinsam haben. Auf Basis dieser Gemeinsamkeiten in den Parametern möchte ich dann meine Tradingstrategie verfeinern, sodass am Ende mehr Verlierertrades ausgesondert bzw. erst garnicht gemacht werden.
Jetzt meine Frage, kann ich sowas mit Python machen oder bin ich da bereits im Bereich maschinelles Lernen, da der Algo sich ja von selbst verbessern muss, je mehr Tradedaten er von mir bekommt.
Vielen Dank schon mal.
LG B.
2 Antworten
Kommt auf deine Definition von "Machine Learning" an, aber wirkliche ML Techniken scheinen mir hier mit Kanonen auf Spatzen zu schießen sein. Zumal du ja interpretierbare Ergebnisse zu wollen scheinst.
Ich würde da eine einfache Korrelationsanalyse machen (zB Pearsons r und was es in der Statistik da noch so gibt), um zu sehen welche Faktoren für den Erfolg überhaupt eine Rolle spielen.
Kannst natürlich auch einen Entscheidungsbaum für die Klassifikation in erfolgreiche/nicht erfolgreiche Trades machen, das scheint mir auch noch sinnvoll, wenn du dir die Kombination von Parametern für erfolgreiche Trades anschauen willst. Kommt natürlich auch auf die Anzahl deiner Daten an.
Aber bedenke, dass hier (sowohl im Bezug auf Daten und Wissen) das Garbage-In-Garbage-Out Prinzip gilt.
Das klingt schon nach maschinellem Lernen, allerdings gibt es sicher auch APIs dafür in Python. Am Besten mal googeln, findets sich sicher etwas.