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Implementierung, Visualisierung und Evaluation von Datamining- und Analyse-Algorithmen im Kontext des Finanzmarktes 

Finanzmarktdaten – insbesondere Aktien- und Währungskurse – sind ein ideales Beispiel eines klassischen "Zahlenfriedhofs". Die Lenz+Partner AG stellt in diesem Rahmen die Rohdaten, also zunächst Kursnotierungen zu definierten Zeitpunkten, in hoher Auflösung für mehrere Jahrzehnte zur Verfügung.

Diese Daten stellen einen hervorragenden Ausgangspunkt für die Anwendung und Weiterentwicklung von vielfältigsten Daten-analyse- und Datamining-Algorithmen dar. Um die enormen Datenmengen und die meist stark rechenlastigen Algorithmen ver-arbeiten zu können, muss ein geeignetes Modell zur effizienten Verwaltung der Daten entwickelt werden. Ebenso müssen Ergebnisse geeignet dargestellt werden. Ziel des Projektes ist dabei nicht nur ein modulares Analyse- und Auskunftssystem auf dem Algorithmen gegen die sehr große Datenmenge getestet werden können, sondern auch eine vergleichende Studie, die etablierte Methoden der Finanzwelt – beispielsweise die Identifizierung und Interpretation von sogenannten Candlestick-Formationen – gegen aktuelle Methoden der Forschung – etwa neuronale Netze oder genetische Algorithmen – evaluiert.

 Neben der Analyse der reinen Zeitreihen wird außerdem an der Auswertung von Textdaten mit verschiedenen Algorithmen gearbeitet. Hierbei soll die Frage beantwortet werden, ob Nachrichten von Webseiten, Foren oder aus Sozialen Netzwerken automatisiert – beispielsweise durch Sentiment-Mining – verarbeitet werden können und ob die resultierenden Daten einen messbaren Einfluss auf oder eine Korrelation mit den Finanzmarktdaten aufweisen.