Tipps für das Trainieren eines Neuronalen Netzes?

Hallo zusammen,

ich möchte versuchen, ob ich einem neuronalen Netz beibringen kann, Aktien-Kurse vorherzusagen.
Bzw. einfacher gesagt Aktien in Kaufenswert und Nicht-Kaufenswert zu Clustern.

Ich hab schon verschiedene Aktivierungsfunktionen getestet, ich habe schon verschiedene Lernraten getestet. Und ich habe schon verschieden viele Schichten mit verschieden vielen Neuronen getestet.

Allerdings sieht das Ergebnis nie so wirklich gut aus. Jetzt weiß ich nicht, ob ich was falsch mache oder ob meine Daten Müll sind.

Hätte hier jemand Tipps für mich?

So sieht mein Code aus:

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping
import matplotlib.pyplot as plt


# Daten einlesen
data = pd.read_csv("data1.csv")


# Input und Output Daten extrahieren
X = data.iloc[:, -7:].values
y = data.iloc[:, 3].values.reshape(-1, 1)


# Input Daten skalieren
scaler = MinMaxScaler()
X = scaler.fit_transform(X)


# Median der Output Daten berechnen
median = np.median(y)


# Output Daten in gute und schlechte Werte einteilen
y = np.where(y > median, 1, 0)


# Neuronales Netz definieren und trainieren
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(2048, input_dim=7, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(512, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(512, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(2, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])


learning_rate = 0.001
optimizer = keras.optimizers.Adam(lr=learning_rate)
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy'])


early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10)
history = model.fit(X, y, epochs=1000, batch_size=10, validation_split=0.2, callbacks=[early_stopping])


# Vorhersagen treffen und Genauigkeit auswerten
y_pred = np.round(model.predict(X))
accuracy = np.mean(y_pred == y)
false_positives = np.sum((y_pred == 1) & (y == 0))
false_negatives = np.sum((y_pred == 0) & (y == 1))
true_positives = np.sum((y_pred == 1) & (y == 1))
true_negatives = np.sum((y_pred == 0) & (y == 0))


# Ergebnisse ausgeben
print("Genauigkeit:", accuracy)
print("Falsch-Positiv:", false_positives)
print("Falsch-Negativ:", false_negatives)
print("Wahr-Positiv:", true_positives)
print("Wahr-Negativ:", true_negatives)
print("Wahr: ", true_positives + true_negatives)
print("Falsch: ", false_positives + false_negatives)

# Verlauf der Genauigkeit und des Fehlers während des Trainings darstellen
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(history.history['loss'], label='Trainingsfehler')
ax.plot(history.history['val_loss'], label='Validierungsfehler')
ax.set_xlabel('Epochen')
ax.set_ylabel('Fehler')
ax.legend()
fig.savefig('error.png')


Aktien, Neuronale Netze, Python, TensorFlow
Angst zu Versagen beim Reparieren/arbeiten mit Elektronik?

Ich möchte wissen, ob hier jemand eventuell ähnliche Erfahrungen gemacht hat und/oder weiß, wie ich dies Überwinden könnte.

Schon vor längerer Zeit habe ich einen Inthusiasmus für Robotik, Elektrotechnik und Mechatronik entwickelt. Algorythmen und Neuronale Netzwerke und ähnliche Konzepte faszinieren mich unglaublich. Allerdings interessiert mich auch das reparieren von alten Geräten.

Ich habe mir also einen Lötkolben gekauft, ein Multimeter, eben alles was man so braucht. Ich habe ein paar kleine Dinge gelötet, eine alte Maus repariert, nichts großes.

Der Controller meines Bruders hatte einen Widerstand der ersetzt werden musste. Also habe ich mich ran gesetzt, doch beim löten hatte ich dann etliche Probleme und als ich dachte es gelöst zu haben, tauchte es immer wieder auf. Tag für Tag. Plötzlich habe ich alles stehen und liegen gelassen und einfach aufgehört. Elektronik, Robotik, alles in die Richtung habe ich einfach ausgeblendet.

Es hat mich lange gebraucht zu verstehen, wieso ich mich so fühlte. Ich habe Angst zu versagen und es noch schlimmer zu machen. Ich habe Angst für kaputtes Zeug viel Geld auszugeben, aber nicht fähig genug zu sein um etwas damit anzufangen. Ich wollte eigentlich ein eigenes Ferngesteuertes Flugzeug bauen, habe dann allerdings Angst bekommen, da es zu kompliziert aussah. Allerdings auch teuer.

Ich möchte etwas in diesen Bereichen anfangen, doch durch die Schule habe ich nie genug Zeit um meine Ideen auszuarbeiten oder mich an etwas langfristig und kreativ ranzusetzen. Auch habe ich nicht genug Taschengeld um irgendetwas sinnvolles zu machen, da Elektronik eben teuer ist.

Was wäre jetzt der richtige Ansatz um aus diesem Loch zu kommen und tatsächlich mal mit etwas anzufangen? Wie lernt man sich generell in diese Themen rein?

Technik, Elektronik, IT, löten, Elektrotechnik, Reparatur, Mechatronik, Mechatroniker, Neuronale Netze, Technologie, Neuronales Netzwerk, Reperationen