Quant-Glossar

LSTM

Long Short-Term Memory — rekurrentes neuronales Netz für Sequenzdaten.

Ein LSTM ist eine spezielle RNN-Architektur (Hochreiter & Schmidhuber 1997), die durch Gating-Mechanismen Langzeitabhängigkeiten in Zeitreihen lernen kann — im Gegensatz zu klassischen RNNs, die unter dem Vanishing-Gradient-Problem leiden.

Im Trading: LSTMs werden für Preisprognose, Volatilitäts-Modellierung und Sentiment-Klassifikation eingesetzt. Vorsicht: einfache Modelle (lineare Regression, XGBoost) schlagen LSTMs auf Marktdaten oft, weil das Signal-Rausch-Verhältnis brutal niedrig ist. Heute werden LSTMs zunehmend durch Transformer ersetzt.

Sie wollen das Konzept in der Praxis sehen?

Zu den interaktiven Tools