Deep Learning optimiert algorithmisches Trading mit finanzspezifischen Verlustfunktionen

Deep Learning entwickelt sich rasant weiter und findet immer mehr Anwendung in unterschiedlichen Bereichen. Im Finanzsektor bleibt die Herausforderung jedoch bestehen: Klassische Ansätze wie NLP, Computer Vision oder reine Prognosemodelle passen nicht immer zu den speziellen Bewertungsmetriken, die Fachleute dort nutzen.

In einer neuen Studie werden deshalb Verlustfunktionen vorgestellt, die explizit auf Kennzahlen der Finanzwelt basieren. Dazu gehören der Sharpe‑Ratio, das Profit‑and‑Loss‑Verhältnis (PnL) und der Maximum‑Drawdown. Zusätzlich wird eine Turnover‑Regularisierung eingeführt, die die Positionswechsel innerhalb vorgegebener Grenzen hält.

Die Ergebnisse zeigen deutlich, dass diese finanziell fundierten Loss‑Funktionen – kombiniert mit der Turnover‑Regularisierung – die klassische mittlere quadratische Fehler‑Metrik bei der Vorhersage von Renditen übertreffen. Die Performance wird dabei anhand von algorithmischen Trading‑Metriken gemessen, was die Relevanz für reale Handelsstrategien und Portfolio‑Optimierung unterstreicht.