Was ist Hidden Markov Model (HMM) in der Aktienanalyse?

Definition

Ein Hidden Markov Model (HMM) ist ein mathematisches Modell zur Analyse von Zeitreihen-Daten. Es beschreibt eine Markov-Kette, bei der die Zustände nicht direkt beobachtet werden können, sondern nur die Ausgänge. HMMs werden in der Aktienanalyse verwendet, um Trends und Muster in Aktienkursen, Gewinnen oder anderen Zeitreihen-Daten zu erkennen.

Interpretation & Bedeutung

Ein HMM kann helfen, Veränderungen in Aktienkursen oder Gewinnen vorherzusagen und somit Investitionsentscheidungen zu treffen. Die Interpretation eines HMM-Werts hängt von der Wahl der Modellparameter und der Anzahl der beobachteten Zeitreihen-Daten ab. Ein HMM-Wert kann als Indikator für die Wahrscheinlichkeit eines Trends oder einer Veränderung in den Zeitreihen-Daten dienen.

📊 Rechenbeispiel

Stellen wir uns an, wir möchten die Wahrscheinlichkeit eines Anstiegs des Aktienkurses von SAP im nächsten Monat mithilfe eines HMMs vorhersagen. Wir haben eine Zeitreihe von 12 Monaten mit den Aktienkursen von SAP und wählen ein HMM mit 3 Zuständen und 10 beobachteten Zeitreihen-Daten. Nach der Auswertung des HMMs erhalten wir einen Wert von 0,7, was darauf hindeutet, dass ein Anstieg des Aktienkurses wahrscheinlich ist.

✅ Was ist ein gutes HMM?

Ein guter HMM-Wert liegt zwischen 0,5 und 0,8, was auf eine moderate Wahrscheinlichkeit eines Trends oder einer Veränderung in den Zeitreihen-Daten hinweist. Ein HMM-Wert unter 0,5 oder über 0,8 kann auf eine hohe Wahrscheinlichkeit von Trendveränderungen hinweisen.