@techreport{Vogel2019, author = {Vogel, Peter}, title = {Investieren unter Nebenbedingungen - Teil 3: Erweiterung der Statistik}, publisher = {Hochschule D{\"u}sseldorf}, address = {D{\"u}sseldorf}, organization = {Hochschule D{\"u}sseldorf}, issn = {2567-2347}, doi = {10.20385/2567-2347/2019.3}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:hbz:due62-opus-20373}, pages = {59}, year = {2019}, abstract = {Der dritte Teil der Schriftenreihe entwickelt die statistische Beschreibung f{\"u}r das Investieren in Wertpapiere weiter, welche in den ersten beiden Teilen begonnen wurde. Die dort eingef{\"u}hrten Statistikgr{\"o}ßen betreffen Gewinnfaktoren bzw. Renditen und den Investitionsgrad. Die neuen Statistikgr{\"o}ßen beinhalten ein Maß f{\"u}r Chance, Risiko, Volatilit{\"a}t sowie Handelskosten. Alle Statistikgr{\"o}ßen h{\"a}ngen von mehreren Investitionsparametern ab, u. a. der Haltefrist, die angibt, wie lange eine eingegangene Investition gehalten wird. Es wird wieder eine endliche Menge von Wertpapieren gehandelt und die Investition in ein Wertpapier setzt voraus, dass eine Kaufbedingung erf{\"u}llt ist. Experimentelle Ergebnisse f{\"u}r einen Markt mit historischen Kursdaten sowie f{\"u}r einen Markt mit Random Walks belegen die St{\"a}rke der erweiterten Statistik.}, language = {de} } @techreport{Vogel2020, author = {Vogel, Peter}, title = {Investieren unter Nebenbedingungen - Teil 4: Erg{\"a}nzung zu Teil 3}, publisher = {Hochschule D{\"u}sseldorf}, address = {D{\"u}sseldorf}, organization = {Hochschule D{\"u}sseldorf}, issn = {2567-2347}, doi = {10.20385/2567-2347/2020.4}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:hbz:due62-opus-21206}, year = {2020}, abstract = {Der vierte Teil der Schriftenreihe "Trading" pr{\"a}sentiert eine statistische Auswertung von Kursdaten bei einer Haltefrist von einem Handelstag. Die Statistik beinhaltet Gewinnfaktor bzw. Rendite und Investitionsgrad aus Teil 1 sowie Volatilit{\"a}t, Chance, Risiko und Handelskosten, welche in Teil 3 eingef{\"u}hrt wurden. Kaufbedingungen werden wie in Teil 1 mit Hilfe des Kursverh{\"a}ltnisses an zwei aufeinander folgenden Handelstagen gebildet. Die Auswertung f{\"u}r den Markt FEBRDUSA_1 historischer Kursdaten liefert eine in sich schl{\"u}ssige Beschreibung des Einflussfaktors Kaufbedingung auf die k{\"u}nftige Kursentwicklung. Den gr{\"o}ßten Gewinn liefert eine Mean Reversion-Strategie, bei der die Chance deutlich {\"u}ber dem Risiko liegt. Da die Statistik die Begrenzung eingegangener Neuinvestitionen ber{\"u}cksichtigt, werden {\"U}bertreibungen vermieden, die einer arithmetischen Mittelwertbildung anhaften. Die statische Auswertung f{\"u}r einen mit Random Walks gebildeten Markt best{\"a}tigt, dass f{\"u}r diesen Fall keine Abh{\"a}ngigkeit von der Kaufbedingung besteht.}, language = {de} }