In einer mehrwöchigen sogenannten Kaggle-Challenge traten im Mai 2021 sechs Studierenden-Teams des MSc in Finance der Universität Liechtenstein an, um die Renditen von 50 (nicht identifizierbaren) Krypto-Währungen mit Methoden des Machine Learning voherzusagen und auf Basis dieser Vorhersagen eine optimale Anlageentscheidung für die Jahre 2020/21 zu treffen. «In Kern-Wahlkursen, wie sie seit 2021 im MSc in Finance an der Universität angeboten werden, gibt es ein unglaubliches Potenzial, spezielle Themen, wie beispielsweise Nachhaltigkeit, die Tokenökonomie oder eben Machine Learning in Finance, und innovative Lehrmethoden mit einer Gruppe hochmotivierter Studierender zusammenzubringen, um einen optimalen Lernerfolg zu erzielen», sagt Dr. Stöckl, Leiter des Kurses Data Science und Machine Learning. «Die neugeschaffenen Wahlmodule sind eine tolle Möglichkeit, Erkentnisse aus der eigenen Forschung mit den Studierenden zu teilen», ergänzt Merlin Bartel, der im Bereich «Machine Learning in Finance» an der Universität Liechtenstein promoviert und Dr. Stöckl bei der Durchführung des Wettbewerbs unterstützte.
«Die Möglichkeit und das Know-how, um solch innovative Ansätze verwirklichen zu können, wurden am Institut für Finance in den letzten Jahren aufgebaut. Dass wir die Resultate nun unter dem Schirm der mehrjährigen Kooperation, in denen wir mit Bank Frick bereits zusammenarbeiten, auszeichnen dürfen, hat insbesondere für die Studierenden viel Wert», betont PD Dr. Martin Angerer, Leiter der Kooperation der Universität mit der liechtensteinischen Bank Frick. «Der innovative Charakter des Wettberwerbs, und die exzellente Aubildung der Studierenden im Methoden- und Blockchain-Bereich haben uns sofort überzeugt und wir freuen uns, im Rahmen der Kooperation einen Preis für den Gewinner dieses Wettbewerbs zu stiften», erklärt Bank-Frick-Kommunikationsleiter Sigvard Wohlwend. Der Preis über 1000 CHF wurde am 11. Juni in einer kleinen Zeremonie an der Universität Liechtenstein den Studierenden überreicht.
«Kaggle» ist eine Plattform, die es ermöglicht, online Machine-Learning-Wettbewerbe zu veranstalten. Die «Cryptocurrency Challenge» ist ein eigens von Dr. Stöckl eingerichteter Wettbewerb, in welchem die Studierenden-Teams täglich mehrere Portfolio-Allokationen abgeben konnten, um ihre Platzierung im Wettbewerb stetig zu verbessern. Die drei Studierenden des Gewinner-Teams «Moon Predictions» schafften es, ein Modell zu erstellen, welches – trainiert auf Daten von 2017 bis 2019 – die besten Vorhersagen für 2020 und 2021 erzielen konnte. «Wir haben zwei Machine-Learning-Modelle für kurz- und langfristige Vorhersagen miteinander kombiniert, um eine Investment-Strategie zu definieren, die kurzfristiges Timing mit einer langfristigen Marktperspektive verband», erklärt Markus Wabnig, einer der drei Studierenden aus dem Gewinner- Team. «Wir haben sehr viel Zeit investiert, um diesen Wettbewerb zu gewinnen, dabei aber mit viel Freude sehr viel gelernt», ergänzen Yannick Strobl und Alireza Mottaghi, die beiden weiteren Mitglieder des Gewinner-Teams. Die nächste Austragung der Challenge ist bereits in Planung.