Release 13.16.24 - Machine Learning - 5d|10d|30d-Kursprognosen

Als Nutzer möchte ich die ohnehin erstellten Trainingsdaten selbst verwenden können ohne eigene Datenvorbereitungen durchlaufen zu müssen.

Hierzu würde ich gerne folgenden Use-Case abdecken:

• Download/Installation Addon-Trainingsdaten

• Start Kursprognose-Modul

• Selektion 10-ID-Netz

• Selektion eines der Trainingsdaten (HDAX | Indizes | Rohstoffe | NASDAQ100) im Setup Datenbasis-Tabsheet

• Setup/H2o-Export und Modellgenerierung / Button "Automatischer H2o-Import"

Das zugehörige neue Modul heißt "Predictions-H2o-Train-Data.MOD" und steht allen Nutzer des Kursprognose-Addons zusätzlich zu allen anderen bereits bereitgestellten Module zur Verfügung.

Ich möchte als Nutzer die Spaltenköpfe sortieren können per Drag&Drop. Aktuell ist die Funktion deaktivert und sollte wieder reaktiviert werden. Dies betrifft praktisch alle Listen wie Watchlisten, Detaillisten, Depotlisten etc..

Änderungen an den Spaltenköpfen sollten dabei automatisch gespeichert und wiederhergestellt werden!

Ich möchte die aktuellste Version verwenden und die zugehörigen Modelle neu trainiert nutzen können.

Achtung: Bitte die trainierten Modelle neu laden, da das Modell und die Version exakt übereinstimmen müssen.

Als Nutzer möchte ich verschiedene Zeitfenster für die Kursprognose nutzen können wie z.B. 5, 10, 30 Tage. Dafür werden jeweils eigene Modelle verwendet. Diese sollte in der Kursprognose - Spalte geeignet angezeigt werden d.h. pro Kursprognose sollte eine Kante des Anzeige-Würfels definiert werden (1..4), die festlegt wo die Vorhersagen angezeigt werden. Ich kann damit verschiedene Zeitfenster-Vorhersagen kombinieren!

Gleichzeitig möchte ich mehrere Kursprognose-Modelle (bis 4) gleichzeitig starten und nutzen können, indem ich einfach mehrere Modelle gleichzeitig markiere und hier jeweils die Zielposition festlege.

Aktuell wird bei Kursverhersagen ein "?" Watchliste aufgebaut, die die Liste schrittweise aufbaut. Dies ist unnötig, da vorhandene Watchlisten effektiv benutzt werden sollten d.h. die "*Depot-Aktuell", "*Depot-Realisiert"-Listen können unmittelbar verwendet werden.

Als Nutzer habe ich einige Möglichkeiten in den Detaillisten. Leider brauche ich einige Zeit bis ich mir die notwendigen Werte zusammengeklickt habe. Ich benötige eine Ab hier/Bis hier Markierungs/Demarkierungsfunktion.

Aktuelles Beispiel:
Kursprognosewerte darstellen

Als Nutzer möchte ich die Kursprognose auch unkompliziert in Marktlisten nutzen können und nicht ausschließlich in der Hauptansicht innerhalb von Depot-oder Watchlisten.

Aus Performancegründen sollte der Ladeprozess für ein ML-Modell nur  erfolgen, wenn H2o das Modell noch nicht kennt. Das Thema wirkt sich eigentlich nur aus, wenn in einer Sesssion mehrfach eine Kursprognose in verschiedenen Listen mit dem gleichen Modell erfolgt. Unnötige Prozesse sollten hier in jedem Fall vermieden werden, insb. wenn später eine Remote-H2o-Lösung genutzt werden soll. Insb. hier sind MB schwere Upload-Prozesse dringend zu vermeiden.

Bereits während der Modellerstellung sollte die JSON als Modellbeschreibung erzeugt werden. Diese werden als Cache für die Kursprognose-Anzeige verwendet. Dies verhindert insb. den Zwang die Modelle in H2o immer geladen zu haben. Ziel soll es sein, dass H2o nur die Modelle kennt, die für die Kursprognose tatsächlich benötigt werden.

Ich möchte die aktuellste H2o-Version nutzen. Bitte die Version als auch ALLE zugehörigen Trainingsmodelle aktualisieren!

• siehe Tuning [https://www.shareholder24.de/wiki/books/boersensoftware/page/kursprognose-ansatze-und-optimierungen]

• siehe Tai-Pan-Nutzung: [https://www.shareholder24.de/wiki/display/SHARPUB/Nutzung+der+Tai-Pan-Database-Engine] 

• siehe Addon-Nutzung und Einspielung: [https://www.shareholder24.de/wiki/display/SHARPUB/Einspielung+von+Addon%27s] 

Es stehen mittlerweile für verschiedene Asssets, Marktgruppen, Prognosen in verschiedenen Zeiteinheiten ML-Modelle über das Kursprognose-Addon zur Verfügung. Werde alle Modelle anfänglich geladen muss die Speicherzuweisung für H2o aktuell mind. 8GB beinhalten. Das Verhalten sollte hier dahingehend verändert werden, dass Modelle auch schrittweise geladen werden können, um den Speicherbedarf wieder absolut zu minimieren!

Es werden die Modell-Daten, Metriken in eine JSON-Datei neben der Modelldatei abgelegt. Damit sind alle Auswertungen möglich, die sonst erst nach Laden des Modells in H2o vorhanden sind. Praktisch können damit ALLE Modelle gleichzeitig installiert werden und erst bei der konkreten Kursvorhersage wird das Modell in H2o geladen. Der Speicherbedarf sinkt damit auf nur 1GB ab, statt 2GB pro Asset-Gruppe.

Aktuell muss explizit eingestellt werden, welches Depot beim Programmstart zu laden ist. Das Verhalten sollte aus Nutzersicht geändert werden. Damit wird immer automatisch das zuletzt geöffnete Depot zu öffnen sein.

Aktuell werden für die 30d-Prognosen oft einfach nur 0% angegeben, trotz sonst einwandfreier und kontrollierter Datenlage.

Der Fehler wurde verursacht durch eine fehlerhafte Datenverschiebung für Normierte Datenwerte. Dies zog insb. bei längeren Prognosezeiträumen eine nicht auszugleichende Datenfehlinterpretation im Modell nach sich, so dass hier oft dann zu 0% zurückgefallen wurde. Der Fehler ist/war kritisch, da die Prognosewerten fehlerhaft erzeugt werden konnten.

Teilweise insb. bei 30d-Kursprognose-Systeme wurde die Berechnung abgebrochen mit einem "Not-Found" Fehler. 

Aktuell funktionieren die Aktualisierungsprofile für Fundamentaldaten nur unvollständig, da nun alle Seiten auf https-umgestellt worden sind.

Bitte hier die Fundamentals-Datenbanken neu einspielen.