TY - RPRT A1 - Vogel, Peter T1 - Investing as Random Trial T2 - Trading N2 - We introduce an investment algorithm for a market of individual securities. The investment algorithm is derived from constraints depending on investment parameters in order to limit the risk and to take into account an individual investor. One constraint is devoted to trading costs. Purchased securities are selected randomly among securities that meet the buy condition, making trading a random trial. Simulations with historical price data are demonstrated for a simple example: The buy condition is evaluated on the basis of the price relationship for two subsequent trading days and the sales condition is defined by holding securities only for one day. A trading expert evaluates the expected return for the investment algorithm with respect to the random selection. Thus, the expert informs precisely on how many market players perform using the same investment algorithm. Its findings are for a parametrized set of buy conditions simultaneously, which makes a trading expert a valuable tool for theorists as well as for practitioners. In our example, the trading expert demonstrated clearly a significant mean reversion effect for a horizon of one day. T3 - Trading - 1 KW - investment constraints KW - investment algorithm KW - investing as random trial KW - trading expert KW - mean reversion Y1 - 2017 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-11118 UR - https://opus4.kobv.de/opus4-hs-duesseldorf/1501 SN - 2567-2347 IS - 1 EP - 1 PB - Hochschule Düsseldorf CY - Düsseldorf ER - TY - GEN A1 - Vogel, Peter T1 - Marktdaten T2 - Trading N2 - Die in der Schriftenreihe Trading verwendeten Forschungsdaten beinhalten historische Kursdaten, geliefert von Lenz+Partner AG (Deutschland), für eine Auswahl an Aktien. Die Datei „FEBRDUSA_1“ zeigt diese Auswahl in Form der deutschen Wertpapierkennnummer (Spalte „Titel“), des Handelszeitraums (Spalten „Beginn“ und „Ende“) und des Aktiennamens. Kursdaten sind in dieser Datei nicht enthalten, sondern liegen in einer umfangreichen Datenbank vor. Die Marktdaten umfassen 867 Aktien und sind das Ergebnis eines im Jahr 2015 durchgeführten Auswahlprozesses mit dem Ziel, Datenqualität und Handelbarkeit der Aktien zu verbessern. Es wurden folgende Bedingungen gefordert: - Die Aktien werden an der Frankfurter Börse gehandelt. - Sie sind in einem der deutschen Aktienindizes DAX, MDAX, TECDAX, SDAX, HDAX, CDAX, Technology All Share, Prime All Share und GEX oder in den amerikanischen Aktienindizes S&P 500 oder Nasdaq 100 gelistet. - Die Kursdaten der in Frankfurt gehandelten Aktien enden nicht vor dem Jahr 2014. - Der (unbereinigte) Eröffnungskurs Ende 2013 beträgt mindestens 1 EUR. Diese Bedingung soll dazu beitragen, das Handeln von „penny stocks“ zu verhindern. Die vorliegende Marktdefinition resultierte in 867 Aktien, die frühestens am 11. Dezember 2014 enden, sodass eine Auswertung der Marktdaten mit vollständigen Kurswerten bis zu diesem Zeitpunkt möglich ist. Der Markt ist groß genug, um interessante Kaufbedingungen mit einer ausreichend großen Anzahl an Kaufkandidaten zu untersuchen. T3 - Trading - 1.1 KW - trading Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-15015 UR - https://opus4.kobv.de/opus4-hs-duesseldorf/815 UR - https://doi.org/10.20385/2567-2347/2018.2 SN - 2567-2347 PB - Hochschule Düsseldorf CY - Düsseldorf ER - TY - RPRT A1 - Vogel, Peter T1 - Investieren unter Nebenbedingungen - Teil 2: Erweiterung der Statistik auf Haltefristen größer als ein Tag T2 - Trading N2 - Der zweite Teil der Schriftenreihe entwickelt die in Teil 1 begonnenen Überlegungen über das Investieren in Wertpapiere eines Marktes weiter. Es wendet sich an Fachleute der Finanzmathematik und besitzt Relevanz für Fondsmanager und Privatanleger. Alle Überlegungen basieren auf Nebenbedingungen zur Festlegung des Umfangs an Neuinvestitionen, welche von Investitionsparametern abhängen. Ein weiterer Investitionsparameter ist die Haltefrist, die angibt, wie lange eine eingegangene Investition "gehalten wird", bevor sie beendet wird. Die im zweiten Teil weiter entwickelte Theorie lässt sich wie folgt kennzeichnen: - Sie ist frei von Annahmen über den Kursverlauf der Wertpapiere. Es wird daher nicht versucht, ein realistisches Modell für Kursbewegungen aufzustellen. - Es wird eine endliche Menge von Wertpapieren gehandelt. - Die Investition in ein Wertpapier setzt voraus, dass eine Kaufbedingung erfüllt ist. Nach Ablauf der Haltefrist wird die Investition beendet. - Der Handelsverlauf wird durch elementare rekursive Gleichungen beschrieben, welche durch zwei exogene Größen "angeregt" werden: Die Anzahl der Wertpapiere an jedem Handelstag, für die die Kaufbedingung erfüllt ist und der Gewinn, der sich aus dem Verkauf der Wertpapiere nach Ablauf der Haltefrist ergibt. Die Auswertung dieser Gleichungen für den gesamten Handelszeitraum liefert den Handelserfolg am Ende des Handelns. - Das Investieren in Wertpapiere wird idealisiert, um den Handelserfolg in Abhängigkeit von den exogenen Größen und Investitionsparametern darstellen zu können, ohne die rekursiven Gleichungen auswerten zu müssen. Dies erfolgt durch das sogenannte ideale Handelssystem. Der Handelserfolg des idealen Handelssystems erweitert die statistische Beschreibung aus Teil 1 auf Haltefristen größer als ein Tag. Da durch die Idealisierung die Kausalität verletzt wird, kann das ideale Handelssystem für den Wertpapierhandel nicht implementiert werden. Es ist jedoch simulierbar und quantitativ leichter zugänglich. Die Auswirkung der Verletzung der Kausalität auf den Handelsverlauf und den Handelserfolg wird experimentell und theoretisch in Abhängigkeit von Investitionsparametern detailliert untersucht. T3 - Trading - 2 KW - Investieren unter Nebenbedingungen KW - Ideales Handelssystem KW - investing under constraints KW - ideal trading system KW - moving average KW - return continuation Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-11903 UR - https://opus4.kobv.de/opus4-hs-duesseldorf/1501 SN - 2567-2347 N1 - Zu dieser Publikation gehören Forschungsdaten - siehe Related URL IS - 2 PB - Hochschule Düsseldorf CY - Düsseldorf ER - TY - RPRT A1 - Vogel, Peter T1 - Investieren unter Nebenbedingungen - Teil 3: Erweiterung der Statistik N2 - Der dritte Teil der Schriftenreihe entwickelt die statistische Beschreibung für das Investieren in Wertpapiere weiter, welche in den ersten beiden Teilen begonnen wurde. Die dort eingeführten Statistikgrößen betreffen Gewinnfaktoren bzw. Renditen und den Investitionsgrad. Die neuen Statistikgrößen beinhalten ein Maß für Chance, Risiko, Volatilität sowie Handelskosten. Alle Statistikgrößen hängen 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 erfüllt ist. Experimentelle Ergebnisse für einen Markt mit historischen Kursdaten sowie für einen Markt mit Random Walks belegen die Stärke der erweiterten Statistik. N2 - In the third part of the series, the statistics in the first two parts for investing in securities is further developed. The statistical quantities introduced thus far are gain factors/returns and the investment degree. The new statistical quantities provide a measure of chance, risk, volatility, and trading costs. All statistical quantities depend on investment parameters including the holding period, defining how long a new investment will be hold. A finite set of securites is traded again and new investments in a security assumes a buy condition. Experimental results for a market with historical price data and for a market containing random walks demonstrate the very strength of the extended statistics. T3 - Trading - 3 KW - Chance KW - Risiko KW - Volatilität KW - Handelskosten KW - Momentum-Strategie KW - Mean-Reversion-Effekt KW - risk KW - volatility KW - trading costs KW - momentum strategy KW - mean reversion effect Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-20373 UR - https://opus4.kobv.de/opus4-hs-duesseldorf/1501 SN - 2567-2347 PB - Hochschule Düsseldorf CY - Düsseldorf ER - TY - RPRT A1 - Vogel, Peter T1 - Investieren unter Nebenbedingungen - Teil 4: Ergänzung zu Teil 3 N2 - Der vierte Teil der Schriftenreihe "Trading" präsentiert eine statistische Auswertung von Kursdaten bei einer Haltefrist von einem Handelstag. Die Statistik beinhaltet Gewinnfaktor bzw. Rendite und Investitionsgrad aus Teil 1 sowie Volatilität, Chance, Risiko und Handelskosten, welche in Teil 3 eingeführt wurden. Kaufbedingungen werden wie in Teil 1 mit Hilfe des Kursverhältnisses an zwei aufeinander folgenden Handelstagen gebildet. Die Auswertung für den Markt FEBRDUSA_1 historischer Kursdaten liefert eine in sich schlüssige Beschreibung des Einflussfaktors Kaufbedingung auf die künftige Kursentwicklung. Den größten Gewinn liefert eine Mean Reversion-Strategie, bei der die Chance deutlich über dem Risiko liegt. Da die Statistik die Begrenzung eingegangener Neuinvestitionen berücksichtigt, werden Übertreibungen vermieden, die einer arithmetischen Mittelwertbildung anhaften. Die statische Auswertung für einen mit Random Walks gebildeten Markt bestätigt, dass für diesen Fall keine Abhängigkeit von der Kaufbedingung besteht. N2 - The fourth part of the series "Trading" presents experimental findings of price data statistics for a holding period of one day. The statistics include gain factor, return and investment ratio of part 1 as well as volatility, chance, risk and trading costs of part 3. Buy conditions are defined by means of the price relationship for two subsequent trading days, as in part 1. The experimental findings for the market FEBRDUSA_1 of historical price data provides a coherent description of the influence of the buy condition on future prices. The maximum return is provided by a buy condition describing a price slump. Since the statistics incorporates the limited amount of new investments, exaggeration due to arithmetic averaging is avoided. The experimental findings for a market of random walks confirm that there is no dependence on the buy condition in this case. T3 - Trading - 4 KW - Chance KW - Risiko KW - Volatilität KW - Mean-Reversion-Strategie KW - Random Walks KW - chance KW - risk KW - volatility KW - trading costs Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-21206 SN - 2567-2347 PB - Hochschule Düsseldorf CY - Düsseldorf ER - TY - RPRT A1 - Vogel, Peter A1 - Blättermann, Patrick T1 - Investieren unter Nebenbedingungen - Teil 5: Auswahl von Aktien, Datenqualität und Statistik-Ergebnisse T3 - Trading - 5 KW - Trading Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-28848 SN - 2567-2347 CY - Düsseldorf ER -