Title (deu)
Wieviel Trend steckt im Zufall?
Author
Florian Göschl
Advisor
Jörg Finsinger
Co-Advisor
Stephan Unger
Assessor
Jörg Finsinger
Abstract (deu)
Die vorliegende Arbeit behandelt etwaige Trends im Chaos der Finanzmärkte. Zunächst liegt der theoretische Ausgangspunkt bei der Theorie der effizienten Märkte, die in der Literatur weit verbreitet ist. Diese Market-Efficiency-Hypothesis kann auch einen Großteil des Marktgeschehens erklären, aber eben nicht alles. Das Argument ihrer Anhänger ist, dass Aktienkurse rein zufällig entstehen und daher normalverteilt sind. Kritiker stützen sich unter anderem auf die Erkenntnisse der Chaostheorie. Diese belegen mit Hilfe des „Hurst-Exponenten“, dass Aktienkurse nicht zufällig entstehen. Außerdem kann man in der Chaostheorie Trendverlaufe und Zyklen nachweisen, die es bei reinem Zufall nicht geben dürfte. Genau so sehen das auch Vertreter der „Technischen Analyse“. Für sie existiert kein Zufall in den Preisbewegungen, vielmehr spiegelt sich in ihnen massenpsychologisches Verhalten wider. Daher versuchen Charttechniker immer wiederkehrende Muster zu erkennen, um Aktienkurse vorherzusagen. Obwohl die Methode weit verbreitet ist, konnte bisher nicht klar bewiesen oder widerlegt werden, dass sie funktioniert. Im selbst erstellten Teil der Arbeit soll mittels simulierter geometrischer Brownscher Bewegungen sowie historischer Daten ermittelt werden, wie oft verschieden lange Trendverläufe in einem Tageschart durchschnittlich vorkommen. Könnte man nachweisen, dass etwa die Trendstrukturen einer geometrischen Verteilung folgen, könnte man in weiterer Folge versuchen ein Gesetz zur Vorhersage von Trendlängen zu formulieren. Die durchschnittlichen Trendstrukturverläufe der simulierten und historischen Daten weisen zwar ein starkes Muster auf, die folgen aber keiner theoretischen Verteilung. Vergleicht man die beiden unterschiedlichen Strukturen miteinander, kann eine signifikante Gleichheit nach gewiesen werden. Somit könnte mehr Zufall in Preisbewegungen stecken, als gedacht.
Keywords (deu)
Market-Efficiency-HypothesisTrendsBrownsche BewegungenTechnische AnalyseZufall
Subject (deu)
Type (deu)
Persistent identifier
https://phaidra.univie.ac.at/o:1322255
rdau:P60550 (deu)
48 Seiten : Illustrationen
Number of pages
48
Study plan
Masterstudium Betriebswirtschaft
[UA]
[066]
[915]
Association (deu)
Title (deu)
Wieviel Trend steckt im Zufall?
Author
Florian Göschl
Abstract (deu)
Die vorliegende Arbeit behandelt etwaige Trends im Chaos der Finanzmärkte. Zunächst liegt der theoretische Ausgangspunkt bei der Theorie der effizienten Märkte, die in der Literatur weit verbreitet ist. Diese Market-Efficiency-Hypothesis kann auch einen Großteil des Marktgeschehens erklären, aber eben nicht alles. Das Argument ihrer Anhänger ist, dass Aktienkurse rein zufällig entstehen und daher normalverteilt sind. Kritiker stützen sich unter anderem auf die Erkenntnisse der Chaostheorie. Diese belegen mit Hilfe des „Hurst-Exponenten“, dass Aktienkurse nicht zufällig entstehen. Außerdem kann man in der Chaostheorie Trendverlaufe und Zyklen nachweisen, die es bei reinem Zufall nicht geben dürfte. Genau so sehen das auch Vertreter der „Technischen Analyse“. Für sie existiert kein Zufall in den Preisbewegungen, vielmehr spiegelt sich in ihnen massenpsychologisches Verhalten wider. Daher versuchen Charttechniker immer wiederkehrende Muster zu erkennen, um Aktienkurse vorherzusagen. Obwohl die Methode weit verbreitet ist, konnte bisher nicht klar bewiesen oder widerlegt werden, dass sie funktioniert. Im selbst erstellten Teil der Arbeit soll mittels simulierter geometrischer Brownscher Bewegungen sowie historischer Daten ermittelt werden, wie oft verschieden lange Trendverläufe in einem Tageschart durchschnittlich vorkommen. Könnte man nachweisen, dass etwa die Trendstrukturen einer geometrischen Verteilung folgen, könnte man in weiterer Folge versuchen ein Gesetz zur Vorhersage von Trendlängen zu formulieren. Die durchschnittlichen Trendstrukturverläufe der simulierten und historischen Daten weisen zwar ein starkes Muster auf, die folgen aber keiner theoretischen Verteilung. Vergleicht man die beiden unterschiedlichen Strukturen miteinander, kann eine signifikante Gleichheit nach gewiesen werden. Somit könnte mehr Zufall in Preisbewegungen stecken, als gedacht.
Keywords (deu)
Market-Efficiency-HypothesisTrendsBrownsche BewegungenTechnische AnalyseZufall
Subject (deu)
Type (deu)
Persistent identifier
https://phaidra.univie.ac.at/o:1322256
Number of pages
48
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