Projekt

Aktienprognose mittels RNN und Sliding Window

Die Prognose zukünftiger Aktienkurse stellt eine Herausforderung dar, die durch den Einsatz fortschrittlicher Techniken wie Recurrent Neural Networks (RNN) und das Sliding Window Verfahren angegangen werden kann. In diesem Projekt wurde ein Ansatz zur Aktienprognose mittels eines RNNs entwickelt, das auf historischen Aktienkursdaten basiert und durch ein Sliding Window Verfahren kontinuierlich aktualisiert wird. Das RNN wurde trainiert, um aus vergangenen Kursverläufen zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. Das Sliding Window Verfahren ermöglicht die ständige Anpassung des Modells an neue Daten, was besonders wichtig ist, um auf Marktdynamiken und neue Informationen reagieren zu können. Für die Visualisierung und praktische Anwendung der Prognoseergebnisse wurde eine Tableau-basierte Lösung entwickelt. Diese Anwendung ermöglicht es, die Prognosen speziell für einen Technologiekonzern abzurufen und zu analysieren. Die Benutzeroberfläche stellt die aktuellen Kursentwicklungen sowie die prognostizierten zukünftigen Kurse grafisch dar.