Algoritmisk aktiehandel : Ett experiment i att förutsäga aktiemarknaden med hjälp av neurala nätverk

Sammanfattning: Ursprungligen fungerade aktier som ett medel för företag att säkerställa finansiering för nya satsningar och investeringar.    Företag ställde ut aktiebrev som investerare köpte och till skillnad mot ett vanligt banklån behövde inte företagen betala tillbaka dessa aktier. Detta säkerställde att de investerar som köpte aktier var tvungna att vara långsiktiga för ett aktieköp kunde vara för livet. Aktiemarknaden är en marknad där dessa aktier kan handlas mellan investerare. Fördelen med detta är att en investerare kan avbryta sin investering och växla in den i förtid. Nackdelen med aktiemarknaden är att detta innebar att det långsiktiga perspektivet inte längre var nödvändigt för en investerare. För många investerare blev det viktigare hur aktiemarknaden kommer utvecklas ”imorgon” snarare än om företaget hen investerare i gör en lönsam investering på tio års sikt. Koppling till företagens egentliga värde riskerar därmed brytas. Konsekvens av detta är att spekulativa bubblar byggs upp på aktiemarknaden i cykler med efterföljande krascher som medför stora förmögenhetsförluster för vanliga privatpersoner och stora omvälvningar i samhället i stort. Denna uppsats utforskar möjligheten att använda maskininlärning som ett verktyg för att kunna värdera aktier och förutspå kommande kursrörelser med syfte att hjälp investerare på aktiemarknaden att fatta bättre investeringsbeslut. Den tar avstamp i de datakällor som aktiemarknadsanalytiker använder för att studera denna marknad – det vill säga med hjälp av tekniska och fundamentala data.  Ett system har konstruerats för att dels klassificera bolag med hjälp av algoritmen ”artificiella neurala nätverk” och fundamentala data och dels för att förutsäga kommande dagskurser med hjälp av algoritmen ”Long Short Term Memory network” och tekniska data. Algoritmerna har utvärderats var för sig och som ett gemensamt system genom att simulerad handel utförs på en given test och valideringsperiod. Den hypotes som prövats är att ”att processa fundamentala data genom ett ANN och tekniska data genom ett LSTM kommer genera bra investeringsrekommendationer”. Resultaten som studien genererat har givet som konsekvens att denna hypotes inte har kunnat motbevisas.