KNN-Algorithmus als Prognose zukünftiger Aktienwerte nutzen

Question

ich beschäftige mich mit den K-nearest-neighbour Algorithmus und habe hierzu noch die ein oder andere Frage.

Ich versuche momentan diesen Algorithmus als Prognose für z.B. Aktienkurse zu implementieren. Leider habe ich eine Informationslücke bezüglich des theoretischen Verständnisses.

Grundsätzlich ist mir bewusst das sich die Prognose auf Basis von entsprechenden Variablen (z.B. Preis) stützt. Hierbei wird durch eine geeignete Vektor-Norm (z.B. euklidische) aus den Werten der nächsten Nachbarn ein entsprechender Wert für den zukünftigen Tag gebildet.

Was mir nicht ganz einleuchtet wie soll man die nächsten Nachbarn ausfindig machen, wenn für den zukünftigen Tag keine Werte existieren.

Ein Beispiel: Nehmen wir mal an für das Jahr 2016-2017 besitzen wir eine Datenbank mit den monatlichen Kurswerten der Aktie. Inwiefern ist es jetzt möglich für Januar 2018 den Aktienkurs zu prognostizieren? Wie arbeitet der KNN, sprich woher nimmt er die Daten um für Januar 2018 Werte zu prognostizieren?


Fabi

Comments

Hallo

 natürlich kennt man keine Januardaten, die will man ja vorhersagen. Für mein Verständnis ist KNN für Aktienprognosen  nicht geeignet, was willst du denn nächste Nachbarn nennen?

Dezember? Januar des Vorjahrs? ich seh kenen Weg für KNN

Gruß lul