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Modell für die kurzfristige Aktienkursprognose mit Hilfe der Kapitalmarktsynergetik

AutorPaul Oitzl
Verlagdiplom.de
Erscheinungsjahr2007
Seitenanzahl130 Seiten
ISBN9783836607216
FormatPDF
Kopierschutzkein Kopierschutz/DRM
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis48,00 EUR
Inhaltsangabe:Gang der Untersuchung: Nach der allgemeinen Einleitung wird im Kapitel Kapitalmarktsynergetik (siehe 2) der Aufbau der Kapitalmarktmikrostruktur beschrieben. Im Kapitel (siehe 3) wird das Modell für die kurzfristige Aktienkursprognose Schritt für Schritt entwickelt und die einzelnen Bedingungen hinterfragt. Danach wird das Modell mit Hilfe einer Computersimulation ausgetestet und die gewonnenen Erkenntnisse werden im Kapitel Ergebnis (siehe 4) zusammengefasst. In weiterer Folge wird das Computermodell für die kurzfristige Aktienkursprognose mit Prognosemodell bezeichnet. Das Ziel dieser Arbeit ist die Erstellung einer kurzfristigen Aktienkursprognose. Prognostiziert werden die zukünftigen Kursveränderungen und nicht der Trend. Das Modell basiert im weiteren Sinne auf der Mikrostruktur des Kapitalmarktes und im engeren Sinne auf der Kapitalmarktsynergetik. Für die Optimierung der unterschiedlichen Marktszenarien werden folgenden Kennzahlen herangezogen: mittlerer quadratischer Fehler (MSE), die Wurzel des mittleren quadratischen Fehlers (RMSE), normalisierter MSE (NMSE), Bias-Anteil des MSE (BIAS), Varianzanteil des MSE (VAR), Kovarianzanteil des MSE (KOV), mittlerer absoluter prozentualer Fehler (MAPE), das Zählen der richtig erkannten Wendepunkte mittels einer überzufälligen Trefferquote (UETQ) und der Erfolg eines Handelssimulators. Es ist nicht Ziel dieser Arbeit, die einzelnen Untersuchungsergebnisse, die im Bereich Aktienkursprognose bereits erzielt wurden, aufzulisten bzw. zu interpretieren (= keine Literaturstudie). Auf die im Modell verwendeten Methoden (Genetische Algorithmen und Neuronale Netzwerke) wird nur insoweit eingegangen, als dass sie für die Verständlichkeit und Funktionsweise des Modells notwendig sind. Da die Kapitalmarktsynergetik einen zentralen Stellwert in dieser Arbeit hat, wird sie im Kapitel 2 ausführlich beschrieben. Diejenigen Parameter der Kapitalmarktsynergetik, die als Variablen für das Prognosemodell verwendet werden, werden in dieser Arbeit besonders hervorgehoben. Aufgrund der sehr hohen Computerleistung, die für die Simulation notwendig ist, können nicht alle Fragen, die sich aus dem Prognosemodell ergeben, ausgetestet werden. Der Prognosehorizont (wie weit in die Zukunft prognostiziert werden soll) soll 12 Stunden betragen. Innerhalb des Prognosehorizontes von 12 Stunden sollen 12 Kurse prognostiziert werden. Aufgrund der sehr hohen Datenmenge, werden die Schlusskurse der letzten 5 [...]

Paul Oitzl, Magister der Sozial- und Wirtschaftswissenschaften, Handelswissenschaft an der Wirtschaftsuniversität Wien. Abschluss 2003 als Mag. rer. soc. oec. Derzeit tätig als fachlicher Projektleiter im Finanzsektor.

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Inhaltsverzeichnis
Modell für die kurzfristige Aktienkursprognose mit Hilfe der Kapitalmarktsynergetik1
Inhaltsverzeichnis3
Abbildungsverzeichnis6
Tabellenverzeichnis8
Abkürzungsverzeichnis9
1 Einleitung11
1.1 Zielsetzung11
1.1.1 Prognose von Aktien11
1.1.2 Kurzfristige Prognose12
1.2 Aufbau der Arbeit13
1.3 Ziel und Abgrenzung der Arbeit13
1.4 Annahmen14
1.5 Vorgehensweise14
2 Kapitalmarktsynergetik16
2.1 Allgemein17
2.2 Marktzustandsvektor19
2.2.1 Größen des Marktzustandsvektors19
2.2.2 Initialisierung des Marktzustandsvektors21
2.3 Handlungsalternativen (Aktivitäten)23
2.3.1 Individueller Trennpreis24
2.3.2 Markttrennpreis25
2.3.3 Bestimmung der Angebotsmenge26
2.4 Auswahl der zu realisierenden Aktionen (Handlungsalternativen)29
2.4.1 Motivationspotentiale für Korrekturen der Preisvorstellungen (ValueAdjustment)30
2.4.2 Motivationspotentiale für Kauf und Verkaufsentscheidungen33
2.4.3 Zusammenhang zwischen Nutzen der Aktion und Wahrscheinlichkeit der Ausführung der Aktion37
2.4.4 Marktübergangswahrscheinlichkeit (Übergangsintensität)39
2.4.5 Methodischer Ablauf des Marktgeschehens43
2.5 Futures Trader44
2.5.1 Reaktionsrate des SYNAX44
2.5.2 Auswahl des Arbitragegeschäftes45
2.5.3 Reaktionsrate des SYNAX-Futures46
2.6 Börsenmodule46
2.6.1 XETRA Modul46
2.6.2 NASDAQ Modul50
2.7 Generelle Einstellungen57
3 Modellbeschreibung59
3.1 Allgemeine Beschreibung59
3.2 Segmente des Modells60
3.2.1 Input63
3.2.2 Optimierung73
3.2.3 Generalisierung/Lernen87
3.2.4 Simulation/Analyse93
3.3 Phasen des Prognosemodells94
4 Ergebnis98
4.1 Ergebnisse der einzelnen Abbruchkriterien99
4.1.1 Ergebnis des Abbruchkriteriums: MSE100
4.1.2 Ergebnis des Abbruchkriteriums: RMSE101
4.1.3 Ergebnis des Abbruchkriteriums: NMSE102
4.1.4 Ergebnis des Abbruchkriteriums: SYSUN104
4.1.5 Ergebnis des Abbruchkriteriums: MAPE105
4.1.6 Ergebnis des Abbruchkriteriums: UETQ106
4.1.7 Ergebnis des Abbruchkriteriums: Handelssimulator108
4.2 Zusammenfassung109
5 Fazit111
Anhang112
A Aufbau einer Unit112
B Generalisierungsfähigkeit112
C Beispiel für Trend und Gegentrend115
D C-Sourcecode des Handelssimulators116
E Datenbankschema119
F Exzerpt eines Patternfiles für das Neuronale Netzwerk121
Bibliographie124
Index127

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