Lassen sich auf Basis historischer Kursverläufe Gewinne erzielen? Eine empirische Analyse
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ISBN/EAN:
9783346962027
Studienarbeit aus dem Jahr 2023 im Fachbereich BWL - Wirtschaftspolitik, Note: 2,0, FernUniversität Hagen (Fakultät für Wirtschaftswissenschaften), Veranstaltung: Kapitalmarkttheorie, Sprache: Deutsch, Abstract: Zunächst erfolgt in den theoretischen Grundlagen eine Definition der Momentum-Strategie und ihrer Eigenschaften. Es werden Studien verschiedener Autoren herangezogen, um die Möglichkeiten dieser Strategie aufzuzeigen. Dafür wird vorrangig auf Arbeiten aus Datenbanken wie Springer Link, Science Direct und EBSCO zurückgegriffen. Um die Entwicklung der Forschung über die MOM-Strategie darzulegen, werden ältere und aktuelle Studien dieses Fachgebietes in den Grundlagen thematisiert. Zudem wird darauf geachtet, dass die aufgeführten Quellen ein Peer-Review-Verfahren durchlaufen haben, sodass die Qualität der wissenschaftlichen Publikationen gewährleistet ist. Zusätzlich wird mit Bezug auf diese Strategie eine Brücke zum maschinellen Lernen (ML) geschlagen, um auf die Kombinationsmöglichkeiten von MOM-Strategie und Algorithmic Trading aufmerksam zu machen. Es folgt ein kurzer Exkurs über die relevante Mathematik, die im Zusammenhang mit der MOM-Strategie in der Literatur häufig Anwendung findet. Nachdem die Theorie der Untersuchung formuliert wurde, schließt sich eine empirische Analyse der MOM-Strategie an. Nach Erklärung der Methodik, die sich an den Ausführungen von Jegadeesh und Titman (1993) orientiert, erfolgt die Begründung der Datenauswahl. Die relevanten Informationen werden aus einem verfügbaren Bloomberg Terminal importiert und in Microsoft Excel weiterverarbeitet. Es schließt sich eine kurze Darstellung der Ergebnisse mit anschließender kritischer Würdigung der Resultate an. Die Arbeit endet mit dem Fazit und einem Ausblick auf eine interessante Forschungslücke.
Autor: | Philipp Stücker |
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EAN: | 9783346962027 |
eBook Format: | |
Sprache: | Deutsch |
Produktart: | eBook |
Veröffentlichungsdatum: | 31.10.2023 |
Kategorie: | |
Schlagworte: | Algo Trading Börse Börsenalgorithmen Decision Trees Historische Kursverläufe Kurs Machine Learning Market Maker Random Forest |
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