arbeiten:schwarmintelligenz_im_finanzsektor_-_optimierung_von_boersenkursvorhersagen_durch_reddit

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arbeiten:schwarmintelligenz_im_finanzsektor_-_optimierung_von_boersenkursvorhersagen_durch_reddit [25.05.2021 08:04] – Erstellt mit dem Formular arbeiten:anlegen Michael Achmannarbeiten:schwarmintelligenz_im_finanzsektor_-_optimierung_von_boersenkursvorhersagen_durch_reddit [05.11.2021 19:05] – [Data-Entry] Abgabe verlängert in der zulässigen Vorgabe des Prüfungsamtes hal35337
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-Thema                       : Schwarmintelligenz im Finanzsektor - Optimierung von Börsenkursvorhersagen durch Reddit +Thema                                  : Schwarmintelligenz im Finanzsektor - Optimierung von Börsenkursvorhersagen durch Reddit #  
-Art_thesistypes             : MA +Art_thesistypes                        : MA #  
-BetreuerIn_thesisadvisor    : Sven Hilbert, Christian Wolff +BetreuerIn_thesisadvisor               : Sven Hilbert, Christian Wolff #  
-BearbeiterIn                : Lucas Haberl +BearbeiterIn                           : Lucas Haberl #  
-ErstgutachterIn_thesisprofessor  : Christian Wolff +ErstgutachterIn_thesisprofessor        : Christian Wolff #  
-ZweitgutachterIn_secondthesisprofessor :  +ZweitgutachterIn_secondthesisprofessor :  #  
-Status_thesisstate          : in Bearbeitung +Status_thesisstate                     : in Bearbeitung #  
-Stichworte_thesiskeywords   : NLP, Machine Learning, Social Media, Stock Market +Stichworte_thesiskeywords              : NLP, Machine Learning, Social Media, Stock Market #  
-angelegt_dt                 : 2021-05-25 +angelegt_dt                            : 2021-05-25 #  
-Anmeldung_dt                : 2021-06-01 +Anmeldung_dt                           : 2021-06-07 #  
-Antrittsvortrag_dt          :  +Antrittsvortrag_dt                     : 2021-06-14 #  
-Abschlussvortrag_dt         :  +Abschlussvortrag_dt                    : 2021-11-08 #  
-Abgabe_dt                   :  +Abgabe_dt                              : 2021-11-29 #  
-Textlizenz_textlicense      : ##Lizenz|## +Textlizenz_textlicense                 :  # #Lizenz|## 
-Codelizenz_codelicense      : ##Lizenz|##+Codelizenz_codelicense                 :  # #Lizenz|##
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 === Hintergrund === === Hintergrund ===
  
-Börsenkursvorhersage mit vorherigen Kursen ist ein bereits gut untersuchtes Problem. Ebenso haben Nachrichtenartikel ein Korrelation zu den relevanten Kursen. Des Weiteren kann man mit Social Media Daten wie Sentiment Schlüsse auf zukünftige Ereignisse wie Sportveranstaltungen optimieren. Die Kombination aus Social Media und Trading stellt sich dabei als besonders interessant dar, da dort die Social Media Nutzer als Trader aktiv in das Geschehen eingreifen können, was mit guter Organisation zu faszinierenden Entwicklungen führen, wie unter anderem dem Short Squeeze der Gamestop Aktie.+Vorhersage von Börsenkursen auf Basis bisheriger Kursentwicklungen ist ein viel beforschtes Problem. Inhalte von Nachrichtenartikeln korrelieren bekanntermaßen mit relevanten Börsenkursen. Des Weiteren kann man anhand von Sentiment Analysen von Social Media Daten Schlüsse auf zukünftige Ereignisse wie Sportveranstaltungen optimieren. Die Kombination aus Social Media und Trading stellt sich dabei als besonders interessant dar, da dort die Social Media Nutzer als Trader aktiv in das Geschehen eingreifen können, was mit guter Organisation zu faszinierenden Entwicklungen führen kann, wie unter anderem dem Short Squeeze der Gamestop Aktie.
 In dieser Arbeit soll untersucht werden, ob man die Genauigkeit von Börsenkursvorhersagen mit der Einbindung von Reddit Daten optimieren kann. In dieser Arbeit soll untersucht werden, ob man die Genauigkeit von Börsenkursvorhersagen mit der Einbindung von Reddit Daten optimieren kann.
  
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 === Erwartete Vorkenntnisse === === Erwartete Vorkenntnisse ===
  
-Keine+- Python 
 +- Tensorflow / Machine Learning 
 +- Natural Language Processing
  
 === Weiterführende Quellen === === Weiterführende Quellen ===