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Investieren unter Nebenbedingungen - Teil 4: Ergänzung zu Teil 3

  • 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 keineDer 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.zeige mehrzeige weniger
  • 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.

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Metadaten
Verfasserangaben:Peter Vogel
Open Access (DINI-Set):open_access
Open Access :Diamant - ohne Publikationskosten mit Lizenzhinweis
Fachbereich/Einrichtung:Hochschule Düsseldorf / Fachbereich - Medien
Hochschule Düsseldorf / Fachbereich - Medien / Sound and Vibration Engineering​
Dokumentart:Arbeitspapier / Forschungsbericht
Erscheinungsjahr:2020
Schriftenreihe (Bandnummer):Trading (4)
Sprache der Veröffentlichung:Deutsch
Verlag:Hochschule Düsseldorf
Verlagsort:Düsseldorf
Urhebende Körperschaft:Hochschule Düsseldorf
URN:urn:nbn:de:hbz:due62-opus-21206
DOI:https://doi.org/10.20385/2567-2347/2020.4
ISSN:2567-2347
Freies Schlagwort / Tag:Chance; Mean-Reversion-Strategie; Random Walks; Risiko; Volatilität
chance; risk; trading costs; volatility
DDC-Klassifikation:0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke
Lizenz (Deutsch):Creative Commons - CC BY-NC-SA - Namensnennung - Nicht kommerziell - Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International
Datum der Freischaltung:11.03.2020
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