Black-Box-Modell

Was ist ein Black-Box-Modell?

In Wissenschaft, Informatik und Technik ist eine Blackbox ein Gerät, System oder Objekt, das nützliche Informationen produziert, ohne Informationen über seine interne Funktionsweise preiszugeben. Die Erklärungen für seine Schlussfolgerungen bleiben undurchsichtig oder „schwarz“.

Finanzanalysten, Hedgefonds-Manager und Anleger können Software verwenden, die auf einem Black-Box-Modell basiert, um Daten in eine nützliche Anlagestrategie umzuwandeln.

Fortschritte in der Rechenleistung, der künstlichen Intelligenz und den Fähigkeiten des maschinellen Lernens führen zu einer Verbreitung von Black-Box-Modellen in vielen Berufen und tragen zu der Mystik um sie herum bei.

Black-Box-Modelle werden von potenziellen Nutzern in vielen Berufen misstrauisch beäugt. Wie ein Arzt in einem Artikel über ihre Verwendung in der Kardiologie schreibt: „Black Box ist eine Abkürzung für Modelle, die so komplex sind, dass sie für den Menschen nicht ohne Weiteres interpretierbar sind.“

Verständnis eines Black-Box-Modells

Viele Dinge können als Black Boxes beschrieben werden: ein Transistor, ein Algorithmus und sogar das menschliche Gehirn.

Das Gegenteil einer Blackbox ist ein System aus Innenleben, das zur Einsichtnahme zur Verfügung steht. Dies wird allgemein als weiße Box bezeichnet, obwohl es manchmal auch als durchsichtige Box oder Glasbox bezeichnet wird.

Das Black-Box-Modell im Finanzwesen

Auf den Finanzmärkten wirft der zunehmende Einsatz von Black-Box-Methoden eine Reihe von Bedenken auf.

Ein Black-Box-Modell ist nicht von Natur aus riskant, wirft jedoch einige Governance- und ethische Fragen auf.

Anlageberater, die Black-Box-Methoden anwenden, können das wahre Risiko der von ihnen empfohlenen Vermögenswerte unter dem Deckmantel des Schutzes proprietärer Technologie verschleiern. Dadurch bleiben sowohl Investoren als auch Regulierungsbehörden ohne die Fakten, die sie benötigen, um das eingegangene Risiko genau einzuschätzen.

Wiegen die Vorteile der Black-Box-Methode die Nachteile auf? Die Meinungen gehen auseinander.

Wer Black-Box-Finanzmodelle verwendet

Die Verwendung von Black-Box-Modellen zur Analyse von Investitionen ist im Laufe der Jahre in und aus der Mode gekommen, normalerweise abhängig davon, ob die Finanzmärkte steigen oder fallen.

Während volatiler Phasen an den Finanzmärkten werden Black-Box-Strategien aufgrund ihrer potenziell destruktiven Natur herausgegriffen. Die eingegangenen Risikostufen sind möglicherweise nicht offensichtlich, bis extreme Verluste sie offenbaren.

Fortschritte in der Rechenleistung, bei Big-Data-Anwendungen, künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernfähigkeiten erhöhen die Nutzung und tragen zur Mystik um Black-Box-Modelle bei, die ausgefeilte quantitative Methoden verwenden.

Hedgefonds und einige der weltweit größten Anlageverwalter verwenden heute routinemäßig Black-Box-Modelle, um ihre Anlagestrategien zu verwalten.

Die Verwendung des Black-Box-Modells in der Psychologie lässt sich auf BF Skinner, den Vater der Schule des Behaviorismus, zurückführen. Skinner argumentierte, dass Psychologen die Reaktionen des Gehirns untersuchen sollten, nicht seine Prozesse.

Blackbox-Explosionen

Es gab mehrere bemerkenswerte Fälle, in denen es zu extremen Verlusten in Portfolios kam, die Black-Box-Strategien gewidmet waren. Black-Box-Strategien waren an diesen Ereignissen nicht schuld. Allerdings litten Anleger, die auf diese Strategien angewiesen waren, darunter. ebenso wie viele andere Investoren, die in den Sturm geraten sind.

Zu diesen Veranstaltungen gehören:

• Schwarzer Montag,. am 19. Oktober 1987, als der Dow Jones Industrial Average an einem Tag um etwa 22 % fiel.

• Der Zusammenbruch eines Hedgefonds, Long-Term Capital Management,. im Jahr 1998. Der Fonds machte mit einer Arbitrage-Strategie riesige Gewinne, um Anleihen zu kaufen, bis ein Anleiheausfall der russischen Regierung den Zusammenbruch verursachte und fast das globale Finanzsystem mit sich zog.

• Der "Flash-Crash" am 24. August 2015. Flash-Crashs, die jetzt periodisch auftreten, beinhalten einen kurzen unkontrollierten Abfall des Wertes eines Vermögenswerts, gefolgt von einer sofortigen Erholung seines Preises. Üblicherweise wird eine Zunahme der computergestützten Bestellungen dafür verantwortlich gemacht. Tatsächlich gab es 2015 zwei Flash-Crashs. Das Ereignis im August betraf den S&P 500 Index und ein weiteres den Handel mit US-Dollar am 18. März.

Das Black-Box-Modell in der Informatik

Techniken des maschinellen Lernens, die stark zum Wachstum und zur Ausgereiftheit von Black-Box-Modellen beigetragen haben, sind eng verwandt und besonders relevant für das maschinelle Lernen.

Tatsächlich wurde argumentiert, dass die Funktionsweise von Black-Box-Vorhersagemodellen, die aus Algorithmen erstellt werden, so komplex werden kann, dass kein Mensch alle Variablen durcharbeiten könnte, die an einer Vorhersage beteiligt sind.

Das Black-Box-Modell im Ingenieurwesen

Das Black-Box-Modell wird in der Technik verwendet, um Vorhersagemodelle zu erstellen, die eher im Computercode als in physischer Form existieren.

Die Variablen können dann ohne den teuren und zeitaufwändigen Prozess, sie tatsächlich in der realen Welt zu erstellen, beobachtet, analysiert, getestet und überarbeitet werden.

Das Endergebnis

Black-Box-Modelle werden zunehmend verwendet, um Software nicht nur für Anwendungen in der Investitionswelt, sondern auch für den Einsatz im Gesundheitswesen, im Bankwesen, im Ingenieurwesen und in anderen Bereichen zu erstellen.

Das Black-Box-Modell entwickelt sich zusammen mit maschinellen Lernfähigkeiten, und beide nehmen an Komplexität ihrer Prozesse zu.

Tatsächlich werden sie undurchsichtiger. Das heißt, wir verlassen uns auf ihre Ergebnisse, ohne zu verstehen, wie diese Ergebnisse erzeugt werden.

Höhepunkte

• Das Gegenteil einer Blackbox ist eine Whitebox. Seine Ergebnisse sind transparent und können vom Benutzer analysiert werden.

• Technologische Fortschritte, insbesondere bei maschinellen Lernfähigkeiten, machen es dem menschlichen Verstand unmöglich, genau zu analysieren oder zu verstehen, wie Black-Box-Modelle ihre Schlussfolgerungen ziehen.

• Black-Box-Modelle werden zunehmend verwendet, um die Entscheidungsfindung auf den Finanzmärkten voranzutreiben.

• Ein Black-Box-Modell empfängt Eingaben und erzeugt Ausgaben, aber seine Funktionsweise ist unbekannt.

• Der Begriff Black-Box-Modell kann leicht missbraucht werden und spiegelt möglicherweise lediglich die Notwendigkeit wider, proprietäre Software zu schützen, oder den Wunsch, klare Erklärungen zu vermeiden.

FAQ

Was ist das Black-Box-Modell des Verbraucherverhaltens?

Das Blackbox-Modell des Verbraucherverhaltens stammt aus dem akademischen Bereich der Verhaltenspsychologie. Verhaltenspsychologen betrachten das menschliche Gehirn als Blackbox. Der menschliche Geist reagiert auf Reize. Um das Verhalten zu ändern, müssen die Stimuli geändert werden, nicht der Geist, der auf die Stimuli reagiert. Diese Theorie wurde von Vermarktern übernommen, um den Entscheidungsprozess der Verbraucher zu analysieren. Die Analyse versucht, Kaufentscheidungen zu verstehen und zu beeinflussen, indem sie die Reaktion des Verbrauchers auf bestimmte Reize beobachtet.

Ist der Handel mit Black Box legitim?

BlackBoxStocks ist der Name einer internetbasierten Handelsplattform für Aktien- und Optionshändler. Das Unternehmen sagt, dass es "durch künstliche Intelligenz verbesserte "vorausschauende Technologie" verwendet, um schnelle Kursänderungen zu identifizieren, die von Daytradern ausgenutzt werden können. BlackBoxStocks wurde 2016 gegründet und ist an der NASDAQ unter dem Symbol BLBX notiert. Die Website Day Trader Review ruft auf es „ein unglaublich guter Wert“. Eine Rezension in The Stock Dork nennt es „das echte Geschäft und eines der besten verfügbaren Markt-Scanning-Systeme“. Beachten Sie, dass die Rezensionen BlackBoxStocks als Handelsplattform für Verbraucher bewerten. Sie ziehen keine Rückschlüsse auf den Grad der Genauigkeit ihrer Vorhersagen.

Was ist ein Black-Box-Modell im Finanzwesen?

Ein Blackbox-Modell, das für den Einsatz auf den Finanzmärkten entwickelt wurde, ist ein Softwareprogramm, das Marktdaten analysiert und auf der Grundlage dieser Analyse eine Kauf- und Verkaufsstrategie erstellt. Der Benutzer der Blackbox kann die Ergebnisse verstehen, aber die Logik dahinter nicht erkennen. Wenn Techniken des maschinellen Lernens bei der Konstruktion des Modells verwendet werden, sind die Eingaben tatsächlich zu komplex für ein menschliches Gehirn, um sie zu interpretieren.

Was ist das Black-Box-Modell im Vergleich zum White-Box-Modell?

Im Bereich der künstlichen Intelligenz verwendet ein Black-Box-Modell einen maschinellen Lernalgorithmus, um Vorhersagen zu treffen, während die Erklärung für diese Vorhersage unerkennbar und nicht nachvollziehbar bleibt. Ein White-Box-Modell versucht, Einschränkungen einzubauen, die den maschinellen Lernprozess transparenter machen. Transparenz, oder „Interpretierbarkeit“ könnte ein ethisches und rechtliches Ziel in Modellen sein, die unter anderem im Gesundheitswesen, im Bankwesen oder im Versicherungswesen verwendet werden.