Als Führungskraft sind Sie sich der zahlreichen und komplexen Herausforderungen bewusst, die Ihr Unternehmen auf dem Weg zum datengetriebenen Erfolg meistern muss. Digitalisierung gelingt Ihnen, aber vermutlich haben Sie bislang wenig Gedanken an den Einsatz einer Predictive Analytics-Lösung verschwendet. Wir möchten Ihnen zeigen, weshalb Sie dies umgehend ändern sollten.

Der Blick in die Glaskugel?
Nein, kein Hokuspokus: Unter Predictive Analytics versteht man den kommerziellen Einsatz von Machine Learning basierend auf handfesten Daten, die auch Ihr Unternehmen als Nebenprodukt generiert!
Wenn es um Datenvorhersage geht, ist maschinelles Lernen also ein zentraler Bestandteil und wichtiger Teil der Data-Science-Bewegung. Auch mittelständische Betriebe wagen sich an erste Analytics-Projekte, oftmals zeigt sich jedoch, dass 60% bis 80% aller Analytics-Projekte – aufgrund mangelnder Nutzerakzeptanz oder weil sie keinen wirtschaftlichen Nutzen bringen – scheitern. Also ist alles doch nur ein Trend, der mit Buzzwords um sich wirft? Nein, denn es kommt auf die richtige Art und den geeigneten Umfang an. Datenanalyse gewinnt an immer größerer Bedeutung und kann für KMUs den nächsten wichtigen Schritt bedeuten. Innovationen müssen jedoch immer den Spagat zwischen ihrem Nutzenertrag und den Unternehmenszielen wahren. Doch wir möchten vorwegnehmen: Machen Sie sich mit dem Thema der prädiktiven Analyse von Unternehmensdaten vertraut, es ist ein spannendes Feld & lohnt sich!

mVISE auf der Predictive Analytics World 2020 in Berlin
Die ultimative Verwendung von Daten besteht darin, von den Daten zu lernen, um Vorhersagen zu treffen. Als mVISE-Experte verfügt Julian Quernheim über mehr als fünf Jahre Erfahrung in der Analyse von Daten und deren Umwandlung in wertvolles Geschäftswissen. Am 16. November 2020 steht er als Experte auf der Predictive Analytics World (PAW) in Berlin. Diese Konferenz ist die führende datenwissenschaftliche Veranstaltung, die sich in diesem Jahr auch erstmalig mit dem Einsatz von maschinellem Lernen insbesondere bei Banken, Versicherungen und Finanzinstitutionen befasst. In einem Deep Dive berichtet Julian Quernheim über Aktienkursvorhersagen und Portfolio-Optimierungen unter Verwendung rekurrenter neuronaler Netze und Autoencodern. Sein Vortrag beginnt um 14:30 Uhr (Montag, 16. November 2020) sollten Sie kein Fachbesucher sein, steht Ihnen Herr Quernheim auch in einem persönlichen Erstgespräch zur Verfügung – mehr dazu am Ende des Beitrags!

„Die Vorhersage finanzieller Zeitreihen ist ein schwieriges Problem. Tiefgreifende Lernansätze, wie z.B. rekurrente neuronale Netze (RNNs), haben sich bei der Modellierung der Volatilität von Finanzprodukten als leistungsfähig erwiesen, da sie in der Lage sind, Nichtlinearitäten in sequentiellen Daten zu erfassen. Neuere Studien haben gezeigt, dass RNNs bekannte autoregressive Prognosemodelle übertroffen haben (Siami-Namini, 2018). Neben der Vorhersage des nächsten Wertes einer Aktie sind wir auch an der Erstellung eines optimalen Portfolios interessiert. Die Theorie des Deep Portfolios (Heaton et.al.,2018) verwendet Autoencoder, um die Nichtlinearität der Zeitreihe zu modellieren und die Renditen vorherzusagen. Wir werden diesen Ansatz erweitern, indem wir zunächst eine 10-Tage-Vorhersage durchführen und dann ein Autoencoder-Modell trainieren, um ein ideales Portfolio zu konstruieren, welches frühere und zukünftige Aktienmarkt-Informationen einbezieht. Das Autoencoder Modell hilft bei der Vorauswahl und Bereinigung der Inputs (Covariance Matrix = Volatilität) der späteren linearen Optimierung für das optimale Portfolio, es ist aber kein direkter Bestandteil des linearen Problems. Die Zuhörer erhalten ein theoretisches Verständnis dafür, wie RNNs und Autoencoder funktionieren und wie sie auf multivariate Zeitreihenprognosen und Portfoliooptimierungsprobleme angewendet werden können. Wir werden ein Back-Testing des neuen Modells an Finanzaktien-Daten durchführen. Abschließend wird die Sitzung mit einem Überblick über die wichtigsten Herausforderungen und aktuellen Forschungsthemen in diesem Bereich abgeschlossen.“

 Julian Quernheim, mVISE AG

Eine Vorhersage ist also ein komplexes Problem, von der nicht auszugehen ist, dass sie zu 100% korrekt ist. Die verwendeten Methoden im Bereich Deep Learning, gehören aber zu den “Cutting Edge” auf diesem Gebiet und wir bei mVISE arbeiten bereits seit einiger Zeit damit. Das man Autoencoder für die Portfolio Auswahl zu Rate zieht ist neuartig in der Literatur und dieser Talk ist einer der ersten, der sich intensiver mit diesem Thema beschäftigt und somit über den Tellerrand der klassischen Portfolio Optimierung schaut. Mit zwei Master-Abschlüssen in Network Economics und Informationsmanagement & Business Intelligence arbeitet er derzeit als Senior Data Scientist bei der mVISE AG in München, wo er globale Top-Kunden berät und sich auf die Entwicklung analytischer Web-Anwendungen spezialisiert hat.

Mit Data Science & Analytics erfolgreiche Datenprodukte entwickeln und betreiben
Es erfordert sowohl eine klare strategische Vision als auch vielfältige Umsetzungskompetenzen. Führungskräfte sehen sich nicht nur technischen und analytischen, sondern oft auch wirtschaftlichen und organisatorischen Hindernissen gegenüber. An dieser Stelle ist es wichtig, mit den richtigen Experten zusammenzuarbeiten und gemeinsam den Weg in eine prädiktive Zukunft zu gehen. Nutzen Sie größere Datenmengen für Ihre Vorhersagen und steigern Sie den Wert von Big Data: mVISE ist Ihr kompetenter IT-Dienstleister und die richtige Adresse für IT-Vorhaben von der Konzeption bis zur Umsetzung.

Für ein unverbindliches Beratungsgespräch zum Thema Predictive Analytics steht Ihnen Herr Julian Quernheim ab sofort zur Verfügung.

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Als Führungskraft sind Sie sich der zahlreichen und komplexen Herausforderungen bewusst, die Ihr Unternehmen auf dem Weg zum datengetriebenen Erfolg meistern muss. Digitalisierung gelingt Ihnen, aber vermutlich haben Sie bislang wenig Gedanken an den Einsatz einer Predictive Analytics-Lösung verschwendet. Wir möchten Ihnen zeigen, weshalb Sie dies umgehend ändern sollten.

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Nein, kein Hokuspokus: Unter Predictive Analytics versteht man den kommerziellen Einsatz von Machine Learning basierend auf handfesten Daten, die auch Ihr Unternehmen als Nebenprodukt generiert!
Wenn es um Datenvorhersage geht, ist maschinelles Lernen also ein zentraler Bestandteil und wichtiger Teil der Data Science Bewegung. Auch mittelständische Betriebe wagen sich an erste Analytics-Projekte, oftmals zeigt sich jedoch, dass 60% bis 80% aller Analytics-Projekte – aufgrund mangelnder Nutzerakzeptanz oder weil sie keinen wirtschaftlichen Nutzen bringen, scheitern. Also ist alles doch nur ein Trend, der mit Buzzwords um sich wirft? Nein, denn es kommt auf die richtige Art und den geeigneten Umfang an. Datenanalyse gewinnt an immer größerer Bedeutung und kann für KMUs den nächsten wichtigen Schritt bedeuten. Innovationen müssen jedoch immer den Spagat zwischen ihrem Nutzenertrag und den Unternehmenszielen wahren. Doch wir möchten vorwegnehmen: Machen Sie sich mit dem Thema der prädiktiven Analyse von Unternehmensdaten vertraut, es ist ein spannendes Feld & lohnt sich!

mVISE auf der Predictive Analytics World 2020 in Berlin
Die ultimative Verwendung von Daten besteht darin, von den Daten zu lernen, um Vorhersagen zu treffen. Als mVISE-Experte verfügt Julian Quernheim über mehr als fünf Jahre Erfahrung in der Analyse von Daten und deren Umwandlung in wertvolles Geschäftswissen. Am 16. November 2020 steht er als Experte auf der Predictive Analytics World (PAW) in Berlin. Diese Konferenz ist die führende datenwissenschaftliche Veranstaltung, die sich in diesem Jahr auch erstmalig mit dem Einsatz von maschinellem Lernen insbesondere bei Banken, Versicherungen und Finanzinstitutionen befasst. In einem Deep Dive berichtet Julian Quernheim über Aktienkursvorhersagen und Portfolio-Optimierungen unter Verwendung rekurrenter neuronaler Netze und Autoencodern. Sein Vortrag beginnt um 14:30 Uhr (Montag, 16. November 2020) sollten Sie kein Fachbesucher sein, steht Ihnen Herr Quernheim auch in einem persönlichen Erstgespräch zur Verfügung – mehr dazu am Ende des Beitrags!

„Die Vorhersage finanzieller Zeitreihen ist ein schwieriges Problem. Tiefgreifende Lernansätze, wie z.B. rekurrente neuronale Netze (RNNs), haben sich bei der Modellierung der Volatilität von Finanzprodukten als leistungsfähig erwiesen, da sie in der Lage sind, Nichtlinearitäten in sequentiellen Daten zu erfassen. Neuere Studien haben gezeigt, dass RNNs bekannte autoregressive Prognosemodelle übertroffen haben (Siami-Namini, 2018). Neben der Vorhersage des nächsten Wertes einer Aktie sind wir auch an der Erstellung eines optimalen Portfolios interessiert. Die Theorie des Deep Portfolios (Heaton et.al.,2018) verwendet Autoencoder, um die Nichtlinearität der Zeitreihe zu modellieren und die Renditen vorherzusagen. Wir werden diesen Ansatz erweitern, indem wir zunächst eine 10-Tage-Vorhersage durchführen und dann ein Autoencoder-Modell trainieren, um ein ideales Portfolio zu konstruieren, welches frühere und zukünftige Aktienmarkt-Informationen einbezieht. Das Autoencoder Modell hilft bei der Vorauswahl und Bereinigung der Inputs (Covariance Matrix = Volatilität) der späteren linearen Optimierung für das optimale Portfolio, es ist aber kein direkter Bestandteil des linearen Problems. Die Zuhörer erhalten ein theoretisches Verständnis dafür, wie RNNs und Autoencoder funktionieren und wie sie auf multivariate Zeitreihenprognosen und Portfoliooptimierungsprobleme angewendet werden können. Wir werden ein Back-Testing des neuen Modells an Finanzaktien-Daten durchführen. Abschließend wird die Sitzung mit einem Überblick über die wichtigsten Herausforderungen und aktuellen Forschungsthemen in diesem Bereich abgeschlossen.“

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service@mvise.de

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