KI gesteuerte Börsensoftware

[Aktienspekulaant]

 

Börsenkurse aus der Vergangenheit sind ja nichts anderes als schlichte Zahlenreihen. Man hat, egal welches Asset, aus der Vergangenheit eine sehr große Zahlenmenge zur Verfügung. Also müsste es doch theoretisch machbar sein, für eine Software mit entsprechender Intelligenz Kurse für die nahe Zukunft mit einer Trefferwahrscheinlichkeit größer 99%  vorherzusagen. Gibt es so etwas? 

[Chantal Krüger II]

17 minutes ago, Aktienspekulaant said:

 

Börsenkurse aus der Vergangenheit sind ja nichts anderes als schlichte Zahlenreihen. Man hat, egal welches Asset, aus der Vergangenheit eine sehr große Zahlenmenge zur Verfügung. Also müsste es doch theoretisch machbar sein, für eine Software mit entsprechender Intelligenz Kurse für die nahe Zukunft mit einer Trefferwahrscheinlichkeit größer 99%  vorherzusagen. Gibt es so etwas? 

Ja gibt es, sehr viel sogar. Auf YouTube gibt es tolle Video, wo genau die Grenzen und Anwendungen sind.

Das kann nicht funktionieren, ich arbeite auch schon mehrere Jahre daran. 

Da musst Du unterscheiden zwischen, alle Informationen sammeln und mit einer hohen Wahrscheinlichkeit Signale zu finden, um die zu traden.

Regeln zu finden, die einem das Superding bereiten. Auch das kann nicht funktionieren, jedoch ist es wesentlich einfacher, die Regel für ein System zu finden.

Es wird deshalb nicht funktionieren, weil man oft den Betrachtungszeitraum zu lang setzt und es gibt Techniken, dem jeweiliegen Kursverlauf zu folgen, dazu brauch ich keine KI. Auch kann keine AI in die Zukunft schauen, jedoch einfacher feststellen, ob ein System gerade funktioniert oder nicht.

Wo ich aber wirklich dran Glaube ist Reinforced Learning als Form der KI, also einen Trader zu schaffen, der sich selber seine Regeln setzt und auch Risiko versteht und damit dynamisches Positining Sizing kann. Ich war leider ne Zeit auf anderen Baustellen, aber ich denke, dass ist die einzige Möglichkeit, sehr lukartiv mit AI zu traden.  Im April werde ich wieder mit einem RL Agent anfangen. der muss dann ein paar hundert Millionen Mal das durchlaufen, nach dem Sommer weiss ich mehr.

Was Du willst mit Zeitreihen vorherzusagen, kannst Du wesentlich besser mir Regression oder Trenderkennung mittels FFT machen.

Bearbeitet 7. März von Chantal Krüger II

[skunk]

vor 22 Minuten schrieb Chantal Krüger II:

Wo ich aber wirklich dran Glaube ist Reinforced Learning als Form der KI

Reinforced Learning ist doch genau das womit man jede KI trainiert. Wie kommst du dazu erst zu behaupten KIs können nicht funktionieren Reinforced Learning aber schon? Die Aussage macht nur dann sinn wenn es KIs gäbe die ohne Reinforced Learning trainiert wurden. Das wäre mir jedoch neu.

 

[Sophopt]

vor 50 Minuten schrieb Aktienspekulaant:

Kurse für die nahe Zukunft mit einer Trefferwahrscheinlichkeit größer 99%  vorherzusagen. Gibt es so etwas? 

Das ist unmöglich. Die Theorie, dass man von der Vergangenheit auf die Zukunft schließen kann, funktioniert manchmal und manchmal nicht. Kaufe, wenn es billig ist, und verkaufe, wenn es teuer ist, kann man sicher einem KI-Tradingbot beibringen. Dann kann der Bot aus den Zahlen lernen, was billig ist und was teuer ist. Das funktioniert aber niemals mit Hebeltrading, wo man das ganze Asset verlieren kann.

Bearbeitet 7. März von Sophopt

[groocer]

vor einer Stunde schrieb Aktienspekulaant:

Gibt es so etwas? 

Ja, wenn auch mit viel weiterem Ansatz als Du nanntest. Es nennt sich "Aladdin" und ist von Blackrock.

Wie immer wenn so ein Gigant wie Blackrock genannt wird trifft auch hier zu Aladdin ist RICHTIG groß und BIG im Business.

https://www.blackrock.com/de/professionelle-anleger/aladdin?switchLocale=y&siteEntryPassthrough=true

https://de.wikipedia.org/wiki/Aladdin_(BlackRock)

Zitat

Frage an ChatGPT: "Verwendet Aladin KI?"

Antwort:

"Ja, Aladdin verwendet künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen als Teil seiner Analyse- und Risikomanagementfunktionen. Diese Technologien werden eingesetzt, um Daten zu analysieren, Muster zu identifizieren, Prognosen zu erstellen und Risiken zu bewerten. Die KI-Komponenten von Aladdin helfen dabei, komplexe Zusammenhänge zu verstehen und fundierte Entscheidungen im Zusammenhang mit Portfoliomanagement und Risikomanagement zu treffen."

 

Bearbeitet 7. März von groocer

[PeWi]

2 hours ago, Aktienspekulaant said:

Also müsste es doch theoretisch machbar sein, für eine Software mit entsprechender Intelligenz Kurse für die nahe Zukunft mit einer Trefferwahrscheinlichkeit größer 99%  vorherzusagen.

Warum gleich zu 99%? Auch 80% oder 70% wären ein Traum für jeden Trader.

Wichtig ist, dass die Summe deiner Gewinne die Summe deiner Verluste deutlich übersteigt. Da bist du normalerweise mit deutlich niedrigeren Trefferquoten schon dick im Geschäft. (Bei Trendfolgestrategien kann eine Trefferquote von 40% schon dicke Gewinne bedeuten.)

2 hours ago, skunk said:

Reinforced Learning ist doch genau das womit man jede KI trainiert.

Jein. (Auch abhängig davon, ab wann man den Ausdruck KI verwenden will.)

Chantal spielt  hier auf Deep Reinforcement Learning an, und das ist eine Form von Unsupervised Learning. Du lässt die KI Entscheidungen treffen und gibst auf ihre Entscheidungen passende Rewards. Aufgrund des Feedbacks durch die Rewards optimiert die KI ihre Entscheidungen und findet so selbst - hoffentlich - gute Entscheidungskriterien.

Beim Supervised Learning, was für Mustererkennung die 0815-Methode ist, labelst du deine Datensätze vorher (Muster vorhanden ja/nein) und lässt dein Neuronales Netz (oder dein Random Forest oder was sonst) diese Datensätze zig mal durchnudeln, bis sie's hoffentlich gelernt haben. Hier sind die Regeln (in Form der Labels) vorgegeben.

In Summe: Prinzipiell ist alles Lernen durch Verstärkung, aber der Ausdruck Reinforcement Learning bezeichnet üblicherweise die sukzessive Entwicklung eigener Regeln aufgrund der Lenkung durch Rewards.

Hier steht einiges dazu:

https://datasolut.com/reinforcement-learning/

Bearbeitet 7. März von PeWi
Tippfehler + kleine Ergänzung

[Chantal Krüger II]

2 hours ago, skunk said:

Reinforced Learning ist doch genau das womit man jede KI trainiert. Wie kommst du dazu erst zu behaupten KIs können nicht funktionieren Reinforced Learning aber schon? Die Aussage macht nur dann sinn wenn es KIs gäbe die ohne Reinforced Learning trainiert wurden. Das wäre mir jedoch neu.

 

Das ist Quatsch, was Du da schreibst. 

Es gibt mehrere, sagen wir mal, Formen der KI. Reinforced Learning, also Agententraining ist nur eine Möglichkeit.

Du kannst auch KI machen ohne Reinforced Learning, Bild/Muster - Erkennung zum Beispiel. Zum Beispiel, um Supervised Learning Modelle/Systeme zu erstellen, wo der Computer sich die Regeln mit einem Tripple Barrier System selber setzt.

Wenn Du bei Matlab auf die Webseiten gehst, findest Du sehr viel Material für den Einsteiger, kann ich nur empfehlen. Ich lese mich da selber regelmässig durch, 

[Chantal Krüger II]

2 hours ago, Sophopt said:

Das ist unmöglich. Die Theorie, dass man von der Vergangenheit auf die Zukunft schließen kann, funktioniert manchmal und manchmal nicht. Kaufe, wenn es billig ist, und verkaufe, wenn es teuer ist, kann man sicher einem KI-Tradingbot beibringen. Dann kann der Bot aus den Zahlen lernen, was billig ist und was teuer ist. Das funktioniert aber niemals mit Hebeltrading, wo man das ganze Asset verlieren kann.

Es ist kein Problem, ein System so zu kreieren, dass es 99% positive Trades machen. Dazu brauche ich nicht einmal eine KI. 

Du kaufst einfach einen Wert, machst 0.5% Gewinnlimit und 80% Stoploss. (Die Frage, wie lange man in einem Trade ist, lasse ich beiseite)

Ich halte KI zum Trading für überbewertet. 

Bearbeitet 7. März von Chantal Krüger II

[skunk]

vor 2 Minuten schrieb Chantal Krüger II:

Das ist Quatsch, was Du da schreibst. 

Es gibt mehrere, sagen wir mal, Formen der KI. Reinforced Learning, also Agententraining ist nur eine Möglichkeit.

Du kannst auch KI machen ohne Reinforced Learning, Bild/Muster - Erkennung zum Beispiel. Zum Beispiel, um Supervised Learning Modelle/Systeme zu erstellen, wo der Computer sich die Regeln mit einem Tripple Barrier System selber setzt.

Wenn Du bei Matlab auf die Webseiten gehst, findest Du sehr viel Material für den Einsteiger, kann ich nur empfehlen. Ich lese mich da selber regelmässig durch, 

Bilderkennung im Kryptomarkt? Das ist von Vornerein nicht in den Sinn gekommen...

vor 12 Minuten schrieb PeWi:

Du lässt die KI Entscheidungen treffen und gibst auf ihre Entscheidungen passende Rewards. Aufgrund des Feedbacks durch die Rewards optimiert die KI ihre Entscheidungen und findet so selbst - hoffentlich - gute Entscheidungskriterien.

Ok das sehe ich ein. Ich muss somit spezifizieren, dass ich unter einer Trading KI eine KI verstehe, die als Input Daten die Kursdaten bekommt und dann nicht in seinem Lernprozess durch vom Menschen vorgegebene Indikatoren einschränkt. Ich muss in beiden Fällen zwischen Input und Output Neuronen platzieren. Wie die Neuronen später ihre Entscheidungen treffen ist in beiden Fällen nicht nachvollziehbar. Zumindest nicht wenn ich da mehr als 3 Neuronen einbaue. Da ist es für mich nur logisch mit den Neuronen keine Idikatoren nachzubauen. Das ändert an dem Problem nichts sorgt aber dafür, dass ich zusätzlich zu der Ungewissheit wie meine Neuronen zu einer Entscheidung kommen auch nicht weiß ob meine Indikator Neuronen nicht eine zusätzliche Einschränkung sind. Daher bleibt zumindest für mich nur noch Reeinforded Learning übrig.

vor 21 Minuten schrieb PeWi:

Beim Supervised Learning, was für Mustererkennung die 0815-Methode ist, labelst du deine Datensätze vorher

Da im Krypto Markt keine gelabelten Datensätze existieren, habe ich das ebenfalls sofort verworfen.

[Chantal Krüger II]

18 minutes ago, PeWi said:

Warum gleich zu 99%?

Wichtig ist, dass die Summe deiner Gewinne die Summe deiner Verluste deutlich übersteigt. Da bist du normalerweise mit deutlich niedrigeren Trefferquoten schon dick im Geschäft. (Bei Trendfoolgestrategien kann eine Trefferquote von 40% schon dicke Gewinne bedeuten.)

Jein. (Auch abhängig davon, ab wann man den Ausdruck KI verwenden will.)

Chantal spielt  hier auf Deep Reinforcement Learning an, und das ist eine Form von Unsupervised Learning. Du lässt die KI Entscheidungen treffen und gibst auf ihre Entscheidungen passende Rewards. Aufgrund des Feedbacks durch die Rewards optimiert die KI ihre Entscheidungen und findet so selbst - hoffentlich - gute Entscheidungskriterien.

Beim Supervised Learning, was für Mustererkennung die 0815-Methode ist, labelst du deine Datensätze vorher (Muster vorhanden ja/nein) und lässt dein Neuronales Netz (oder dein Random Forest oder was sonst) diese Datensätze zig mal durchnudeln, bis sie's hoffentlich gelernt haben. Hier sind die Regeln (in Form der Labels) vorgegeben.

In Summe: Prinzipiell ist alles Lernen durch Verstärkung, aber der Ausdruck Reinforcement Learning bezeichnet üblicherweise die sukzessive Entwicklung eigener Regeln aufgrund der Lenkung durch Rewards.

Hier steht einiges dazu:

https://datasolut.com/reinforcement-learning/

Fast richtig.

Beim Supervised Learning funktioniert das z.B. so. Ich mache eine Tabelle mit z.B. 10 Jahren Preisen als OHLC. 

Danach setze ich z.B. mittels Tripple Barrier die Einstiegsregeln und wie der Exit aussieht.

Danach nehme ich z.B. 10000 Indikatoren und andere Konfigurationen, um meine Tabelle so gut wie möglich zu beschreiben.

Dann erkenne ich, genau welche Werte welche Gewichtung an dem Ergebnis haben und kann mittels PCA die Dimension noch verringern.

Das System hat also die Regeln zum traden automatisch gefunden. Das ist eine erhebliche Zeitersparnis bei der Systemdefinierung.

Funktioniert in der Realität nur nicht, weil genau wie bei allen anderen Systemen, ein Trading Syste, mal funktioniert und mal nicht.

Und genau dies zu erkennen ist dann Aufgabe eines Agenten als Reinforced Learning Concepts. 

 

[Chantal Krüger II]

5 minutes ago, skunk said:

Bilderkennung im Kryptomarkt? Das ist von Vornerein nicht in den Sinn gekommen...

Ok das sehe ich ein. Ich muss somit spezifizieren, dass ich unter einer Trading KI eine KI verstehe, die als Input Daten die Kursdaten bekommt und dann nicht in seinem Lernprozess durch vom Menschen vorgegebene Indikatoren einschränkt. Ich muss in beiden Fällen zwischen Input und Output Neuronen platzieren. Wie die Neuronen später ihre Entscheidungen treffen ist in beiden Fällen nicht nachvollziehbar. Zumindest nicht wenn ich da mehr als 3 Neuronen einbaue. Da ist es für mich nur logisch mit den Neuronen keine Idikatoren nachzubauen. Das ändert an dem Problem nichts sorgt aber dafür, dass ich zusätzlich zu der Ungewissheit wie meine Neuronen zu einer Entscheidung kommen auch nicht weiß ob meine Indikator Neuronen nicht eine zusätzliche Einschränkung sind. Daher bleibt zumindest für mich nur noch Reeinforded Learning übrig.

Da im Krypto Markt keine gelabelten Datensätze existieren, habe ich das ebenfalls sofort verworfen.

Ja, Bilderkennung im Cryptomarkt ist ziemlich wichtig. Du kannst damit Trends erkennen, wenn das Dein Ansatz ist. Funktioniert ganz gut.

Ja, ist sicher eine Definition. Less einfach bei Matlab nochmal nach.

Bearbeitet 7. März von Chantal Krüger II

[Chantal Krüger II]

7 minutes ago, skunk said:

Da im Krypto Markt keine gelabelten Datensätze existieren, habe ich das ebenfalls sofort verworfen.

Doch tun sie. Das ist der Prozess des Data Engineerings, im Zweifelsfall lässt Du die AI die Labels suchen.

Das sind aber wirklich Basics.

[skunk]

Gerade eben schrieb Chantal Krüger II:

Less einfach bei Matlab nochmal nach.

Wozu? Ich habe verstanden, dass du unter dem Begriff KI auch KIs verstehst, die ich am Kryptomarkt nicht verwenden würde. In dem Punkt müssen wir nicht zueinander kommen. Das sind einfach nur deine und meine persönlichen Präferenzen. Ich wollte einfach nur verstehen wieso du im Kryptomarkt überhaupt etwas anderes als Reinforced Learning verwenden würdest. Dank der Antwort von @PeWi habe ich erkannt, dass meine Frage eine Annahme enthalten hat (Art der Input Daten). Genau da lag mein Denkfehler. Es wäre somit durchaus möglich andere KIs zu verwenden nur fehlt mir die Kreativität um die bei der Art der Input Daten überhaupt in Betracht zu ziehen.

Es war nicht meine Absicht dir Unwissenheit zu unterstellen. Also bitte meine Rückfrage nicht falsch verstehen.

[Chantal Krüger II]

1 minute ago, skunk said:

Wozu? Ich habe verstanden, dass du unter dem Begriff KI auch KIs verstehst, die ich am Kryptomarkt nicht verwenden würde. In dem Punkt müssen wir nicht zueinander kommen. Das sind einfach nur deine und meine persönlichen Präferenzen. Ich wollte einfach nur verstehen wieso du im Kryptomarkt überhaupt etwas anderes als Reinforced Learning verwenden würdest. Dank der Antwort von @PeWi habe ich erkannt, dass meine Frage eine Annahme enthalten hat (Art der Input Daten). Genau da lag mein Denkfehler. Es wäre somit durchaus möglich andere KIs zu verwenden nur fehlt mir die Kreativität um die bei der Art der Input Daten überhaupt in Betracht zu ziehen.

Es war nicht meine Absicht dir Unwissenheit zu unterstellen. Also bitte meine Rückfrage nicht falsch verstehen.

Es gibt als soches keine "die KI". Das sind alles unterschiedliche Ansätze oder Konzepte, die man als "Multi Purpose Technlogy" im Trading verwenden kann. 

Das ist eben bei Matlab sehr gut beschrieben, daher der Vorschlag.

[PeWi]

40 minutes ago, skunk said:

Da im Krypto Markt keine gelabelten Datensätze existieren, habe ich das ebenfalls sofort verworfen.

Falls es dir inzwischen noch nicht selbst gekommen sein sollte, dass natürlich gelabelte Datensätze möglich sind, hier noch eine Erklärung:

Trainiert wird typischerweise auf bekannten Daten, d.h. der Vergangenheit. (Schließlich braucht man möglichst viele Daten, da sind Live-Daten schlicht zu wenig.)

Und die Kurse der Vergangenheit kann ich natürlich mit einem kleinen Skript labeln lassen. (Z.B. "Ist der Kurs über die nächste Stunde um mindestens 2% gestiegen? Wenn ja, dann Label 1, sonst Label 0". Oder über die von Chantel schon aufgeführte Tripple Barrier-Methode.)

Bearbeitet 7. März von PeWi
Tippfehler + Ergänzung

[PeWi]

40 minutes ago, skunk said:

Bilderkennung im Kryptomarkt? Das ist von Vornerein nicht in den Sinn gekommen...

Dann ersetze "Bilderkennung" durch das allgemeinere "Mustererkennung".

[Chantal Krüger II]

Just now, PeWi said:

Falls es dir inzwischen noch nicht gekommen sein sollte, dass natürlich gelabelte Datensätze möglich sind, hier noch eine Erklärung:

Trainiert wird typischerweise auf bekannten Daten, d.h. der Vergangenheit. (Schließlich braucht man möglichst viele Daten, da sind Live-Daten schlicht zu wenig.)

Und die Kurse der Vergangenheit kann ich natürlich mit einem kleinen Skript labeln lassen. (Z.B. "Ist der Kurs über die nächste Stunde um mindestens 2% gestiegen? Wenn ja, dann Label 1, sonst Label 0")

Labels werden in der Regel durch Indikatoren erzeugt, genau wie Du das beschrieben hast. Aber nicht alle Labels sind für die Prediktion wichtig, das ist dann eben Aufgabe der KI zu sagen, welche passen und welche nicht mit welcher Wahrscheinlichkeit. Ist eben auch nur eine Stochastische Maschine in dem Bereich.

[Chantal Krüger II]

Just now, PeWi said:

Dann ersetze "Bilderkennung" durch das allgemeinere "Mustererkennung".

Nein, Bilderkennung. Das ist schon richtig. Mustererkennung ist dann wieder was anderes.

Was Du machst, eine FFT und kannst dann anhand von Bilderkennung feststellen, ob Du einen Trend hast oder nicht.

Ich habe das Jahre nicht mehr gemacht und ziemlich und extrem rechenintensiv, hat aber ganz gut funktioniert.

[skunk]

vor 1 Minute schrieb PeWi:

Und die Kurse der Vergangenheit kann ich natürlich mit einem kleinen Skript labeln lassen. (Z.B. "Ist der Kurs über die nächste Stunde um mindestens 2% gestiegen? Wenn ja, dann Label 1, sonst Label 0")

Ja habe ich verstanden aber aus oben genannten Gründen halte ich das für sinnbefreit. Wenn ich per Skript ein Label vergeben lasse, ist das nichts anderes als ein Neuron einzubauen, dass ich aber in seiner Freiheit stark einschränke und dann nur "Kurs 2% gestiegen" ausgeben lassen obwohl so ein Neuron ohne diese künstliche Einschränkung deutlich mehr ausgeben könnte als nur Ja oder Nein. Ich verstehe was du meinst, halte es aber nicht für sinnvoll.

[Chantal Krüger II]

4 minutes ago, skunk said:

Ja habe ich verstanden aber aus oben genannten Gründen halte ich das für sinnbefreit. Wenn ich per Skript ein Label vergeben lasse, ist das nichts anderes als ein Neuron einzubauen, dass ich aber in seiner Freiheit stark einschränke und dann nur "Kurs 2% gestiegen" ausgeben lassen obwohl so ein Neuron ohne diese künstliche Einschränkung deutlich mehr ausgeben könnte als nur Ja oder Nein. Ich verstehe was du meinst, halte es aber nicht für sinnvoll.

So funktioniert das aber und fast alle Trading KIs werden so oder so darauf aufgebaut, Es geht ja nicht nur um die Neuronen, sondern auch um Angewandte KI, also die Statistiken, wie genau ich mit welchen Konzept treffen kann.

Zum einen hilft mir die KI bei der Systementwicklung enorm, zum anderen halte ich KI oft überschätzt, es kann nicht die Grundprinzipien ändern.

[PeWi]

4 minutes ago, skunk said:

obwohl so ein Neuron ohne diese künstliche Einschränkung deutlich mehr ausgeben könnte als nur Ja oder Nein

Nach meiner Erinnerung an Studien und Artikel sind simplere Ansätze eher erfolgreicher. Z.B. war es - IIRC - in einer Studie erfolgreicher, die KI nur vorhersagen zu lassen, ob der Kurs auf den nächsten Tag hin steigen oder fallen wird, während der Versuch, konkrete Kursniveaus vorhersagen zu lassen, schlechtere (finanzielle) Ergebnisse ergab.

[skunk]

vor 1 Minute schrieb PeWi:

Nach meiner Erinnerung an Studien und Artikel sind simplere Ansätze eher erfolgreicher. Z.B. war es - IIRC - in einer Studie erfolgreicher, die KI nur vorhersagen zu lassen, ob der Kurs auf den nächsten Tag hin steigen oder fallen wird, während der Versuch, konkrete Kursniveaus vorhersagen zu lassen, schlechtere (finanzielle) Ergebnisse ergab.

Was dann umgekehrt impliziert, dass man den Reward auch derart simple ansetzen müsste. Merk ich mir mal und sollte ich je zuviel Freizeit haben, probiere ich das aus. Klingt nach einem sinnvollen Ansatz. Vielen Dank.

[Janundso]

Ich glaube, es ist einfacher ohne KI den Markt zu schlagen, als mit KI den Markt zu schlagen. Gibt ja durchaus bewährte Methoden, die seit Jahrzehnten gut funktionieren. 

[skunk]

vor 15 Minuten schrieb Janundso:

Ich glaube, es ist einfacher ohne KI den Markt zu schlagen, als mit KI den Markt zu schlagen. Gibt ja durchaus bewährte Methoden, die seit Jahrzehnten gut funktionieren. 

Der Witz ist, dass die KI auch zugleich der Beweis ist, dass nicht alles was bisher Jahrzehnte gut funktioniert hat auch zwingend in der Zukunft noch gut funktionieren wird. Bei der KI gibt es unter anderem auch Ansätze der KI noch eine Überwachung hinzu zu fügen die sozusagen ein Veto Recht hat. Genau das müssten wir Menschen auch machen. Trading Tagebuch führen und immer wieder hinterfragen ob das was seit Jahrzehnten gut funktioniert hat auch immer noch anwendbar ist. Wie viel Fehlerquote ist normal und ab welcher Fehlerquote muss man die bewährte Methode überprüfen und an die neuen Gegebenheiten anpassen? Einfach blind weiter traden so wie das die KI ohne Überwachung auch machen würde, führt tendenziell auch zu den selben Ergebnissen. Bei der KI nur eben etwas extremer und schneller.

Bearbeitet 7. März von skunk

[Aktienspekulaant]

vor 2 Stunden schrieb PeWi:

Warum gleich zu 99%? Auch 80% oder 70% wären ein Traum für jeden Trader.

 

Weil 70% nicht genügen. Nimm z. B. "automatische Übersetzungen". Wenn eine Software Texte von z. B. Englisch nach Deutsch übersetzt, aber 30 % absoluter Schrott sind, (falsche Grammatik, Unverständlich, Fehler etc) und manuell nachbearbeitet werden müssen, wird sich diese Software nicht durchsetzen und man verzichtet darauf. 

Bringt die Software aber nur geringe Fehler, setzt sie sich durch.

Oder ChatGPD: Liefert der 30% Schrott, gäbe es diesen Hype um KI niemals.