Anwendungsfall: Vorhersage der optimalen, auf den Sharpe-Index maximierten Aktienauswahl für Vios Investing
Kunde: Vios Investing (Taiwan)
Überblick:
Vios Investing, eine führende Investmentfirma in Taiwan, strebte an, ihre Aktienauswahlstrategie zu verbessern, indem sie die optimale, auf den Sharpe-Index maximierte Auswahl von Aktien vorhersagten, die an der Taiwan Stock Exchange (TWSE) gelistet sind. Durch den Einsatz fortschrittlicher statistischer Techniken und Deep-Learning-Modelle sollte die Rendite der Investitionen verbessert und eine überlegene risikoadjustierte Leistung erzielt werden.
Zielsetzung:
Entwicklung eines prädiktiven Modells unter Verwendung von LSTM (Long Short-Term Memory)-Netzwerken, um zukünftige Aktiengewichte vorherzusagen, die das Sharpe-Verhältnis maximieren, und somit die Investitionsentscheidungen zu verbessern. Die Lösung musste robust, skalierbar und innerhalb der bestehenden Infrastruktur von Vios Investing einsetzbar sein.
Lösungsdesignprozess:
- Anforderungsanalyse:
- Zusammenarbeit mit den Finanzanalysten und dem IT-Team von Vios Investing, um deren spezifische Anforderungen und Ziele zu verstehen.
- Identifizierung der wichtigsten Leistungskennzahlen, einschließlich des Sharpe-Verhältnisses, sowie der Einschränkungen des TWSE-Marktes.
- Datenvorbereitung:
- Sammlung historischer Aktienmarktdaten von der TWSE, mit Fokus auf Preisbewegungen, Handelsvolumen und andere relevante Finanzindikatoren.
- Anwendung statistischer Verbesserungen und Entrauschungstechniken, um die Daten zu bereinigen und vorzubereiten, um hochwertige Eingaben für das Modell sicherzustellen.
- Modellentwicklung:
- Entwicklung eines LSTM-Modells zur Vorhersage zukünftiger Aktiengewichte, die darauf abzielen, das Sharpe-Verhältnis zu maximieren.
- Implementierung des Modells mit Python und Deep-Learning-Bibliotheken, um Robustheit und Genauigkeit sicherzustellen.
- Backtesting und Validierung:
- Durchführung umfangreicher Backtests mit historischen Daten zur Validierung der Leistung des Modells.
- Bewertung der Fähigkeit des Modells, überlegene risikoadjustierte Renditen zu erzielen, mit besonderem Fokus auf die Erreichung eines hohen Alpha im Vergleich zum TWSE-Index.
- Bereitstellung:
- Verpackung des finalen Modells in ein Docker-Image zur einfachen Bereitstellung.
- Bereitstellung des dockerisierten Modells auf einem Kubernetes-Cluster unter Nutzung von GPU-Beschleunigung für effiziente Modellinferenz.
- Sicherstellung, dass die Lösung skalierbar war und Echtzeitdaten für laufende Vorhersagen verarbeiten konnte.
Implementierung:
- Infrastrukturaufbau:
- Einrichtung eines Kubernetes-Clusters mit GPU-Unterstützung, um die notwendige Rechenleistung für das LSTM-Modell bereitzustellen.
- Bereitstellung des Docker-Images, das das prädiktive Modell enthält, auf dem Kubernetes-Cluster, um eine nahtlose Integration mit der bestehenden Infrastruktur von Vios Investing zu gewährleisten.
- Modelltraining und -optimierung:
- Training des LSTM-Modells mit vorverarbeiteten historischen Daten und Feinabstimmung der Hyperparameter zur Optimierung der Leistung.
- Einbeziehung von Feedback aus ersten Testläufen zur Verfeinerung des Modells und Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit.
- Backtesting-Ergebnisse:
- Durchführung umfangreicher Backtests mit Demodaten zur Simulation realer Handelszenarien.
- Erzielung eines Alpha von 22 Punkten pro Jahr über den TWSE-Index, was auf eine vielversprechende Verbesserung der Investmentleistung hinweist.
- Laufende Tests:
- Bereitstellung des implementierten Modells für Vios Investing zur weiteren Testung und Validierung mit Live-Daten.
- Etablierung eines Feedback-Loops zur kontinuierlichen Überwachung der Modellleistung und zur Durchführung notwendiger Anpassungen.
Ergebnisse und Auswirkungen:
- Alpha-Generierung: Die Backtesting-Ergebnisse zeigten ein beeindruckendes Alpha von 22 Punkten pro Jahr über den TWSE-Index, was das Potenzial des Modells zur signifikanten Verbesserung der Renditen unterstreicht.
- Optimierung des Sharpe-Verhältnisses: Erfolgreiche Entwicklung eines prädiktiven Modells, das die Aktiengewichte optimiert, um das Sharpe-Verhältnis zu maximieren und überlegene risikoadjustierte Renditen zu bieten.
- Skalierbare Bereitstellung: Bereitstellung des Modells unter Verwendung von Docker und Kubernetes, um Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und effiziente Nutzung der Rechenressourcen sicherzustellen.
- Echtzeitvorhersagen: Ermöglichung von Vios Investing, Echtzeitdaten für laufende Vorhersagen zu nutzen, wodurch deren Handelsstrategien und Entscheidungsprozesse verbessert werden.
Fazit:
Das Projekt führte zu einem hochwirksamen prädiktiven Modell für Vios Investing, das fortschrittliche statistische Techniken und Deep Learning nutzt, um die Aktienauswahl an der TWSE zu optimieren. Durch die Erzielung eines signifikanten Alpha über den Index verspricht die Lösung, die Investitionsleistung des Unternehmens zu verbessern. Die skalierbare Bereitstellung auf Kubernetes mit GPU-Unterstützung stellt sicher, dass Vios Investing weiterhin modernste Technologie für überlegene Investmentergebnisse nutzen kann.
