Title (deu)
Preis-Volumen Korrelationsprognose beim EuroStoxx50
Author
Lorenz Poier
Advisor
Jörg Finsinger
Assessor
Jörg Finsinger
Abstract (deu)
Die Masterarbeit Preis-Volumen Korrelationsprognose beim EuroStoxx50 verwendet technische Indikatoren zur Identifikation von Signalen bei Trendveränderungen. Der EuroStoxx50 wird im Minutentakt ausgewertet und der Beobachtungszeitraum geht von Jänner 2005 bis Juni 2015. Die Korrelationscharts weisen Trendmuster auf und aufgrund der starken Schwankungen denen sie ausgesetzt sind, werden kombinierte technische Indikatoren eingesetzt. Der Oszillator dient zur Erkennung einer Trendänderung und versucht frühzeitig Signale wahrzunehmen. Als bestätigendes Signal wird ein MA (moving average) verwendet. Der MA ist robust gegen kurzfristige Schwankungen und zeigt leicht verzögert Veränderungen in den Korrelationsentwicklungen. Die Kombination eines kurzfristigen und eines langfristigen MA ermöglicht die Festlegung einer Schwankungsbreite zur Identifikation von Signalen.
Der ROC-Oszillator hat eine relative Rendite im Testzeitraum von Jänner 2005 bis Juni 2015 von 39% und eine Volatilität von 0,42. Der ROC-EWMA hat damit die höchste relative Rendite der getesteten Oszillatoren und mit einer Sharpe Ratio von 0,9171 auch die höchste Überrendite pro Risikoeinheit. Die Signale eignen sich nur für kurzfristige Entwicklungen und sind nicht für die vollständige Prognose der Korrelationscharts gedacht. Da das Verhalten der Korrelationswerte auf unterschiedlichen Determinanten basiert und deren Einfluss im Zeitverlauf unterschiedlich ist. Die Eigenschaften der technischen Indikatoren sind aber ausreichend um die nächste Entwicklung zu prognostizieren. Dieses Verhalten konnte, wie in den Resultaten gezeigt, sehr gut modelliert werden, da technische Indikatoren auf die Eigenschaften der Korrelationscharts angepasst werden können. Die Vielseitigkeit und die simple Anwendung der technischen Analyse sind Stärken von denen die Korrelationsanalyse profitiert. Alle angewandten Modelle haben in dieser Studie ihre Funktionalität bewiesen und können in nachfolgenden Verfahren einfach auf das zugrundeliegende Wertpapier adaptiert werden.
Keywords (deu)
Preis-Volumen KorrelationEuroStoxx50technische AnalyseMatlab
Subject (deu)
Type (deu)
Persistent identifier
Extent (deu)
64 Seiten : Illustrationen
Number of pages
66
Study plan
Masterstudium Betriebswirtschaft
[UA]
[066]
[915]
Association (deu)
Title (deu)
Preis-Volumen Korrelationsprognose beim EuroStoxx50
Author
Lorenz Poier
Abstract (deu)
Die Masterarbeit Preis-Volumen Korrelationsprognose beim EuroStoxx50 verwendet technische Indikatoren zur Identifikation von Signalen bei Trendveränderungen. Der EuroStoxx50 wird im Minutentakt ausgewertet und der Beobachtungszeitraum geht von Jänner 2005 bis Juni 2015. Die Korrelationscharts weisen Trendmuster auf und aufgrund der starken Schwankungen denen sie ausgesetzt sind, werden kombinierte technische Indikatoren eingesetzt. Der Oszillator dient zur Erkennung einer Trendänderung und versucht frühzeitig Signale wahrzunehmen. Als bestätigendes Signal wird ein MA (moving average) verwendet. Der MA ist robust gegen kurzfristige Schwankungen und zeigt leicht verzögert Veränderungen in den Korrelationsentwicklungen. Die Kombination eines kurzfristigen und eines langfristigen MA ermöglicht die Festlegung einer Schwankungsbreite zur Identifikation von Signalen.
Der ROC-Oszillator hat eine relative Rendite im Testzeitraum von Jänner 2005 bis Juni 2015 von 39% und eine Volatilität von 0,42. Der ROC-EWMA hat damit die höchste relative Rendite der getesteten Oszillatoren und mit einer Sharpe Ratio von 0,9171 auch die höchste Überrendite pro Risikoeinheit. Die Signale eignen sich nur für kurzfristige Entwicklungen und sind nicht für die vollständige Prognose der Korrelationscharts gedacht. Da das Verhalten der Korrelationswerte auf unterschiedlichen Determinanten basiert und deren Einfluss im Zeitverlauf unterschiedlich ist. Die Eigenschaften der technischen Indikatoren sind aber ausreichend um die nächste Entwicklung zu prognostizieren. Dieses Verhalten konnte, wie in den Resultaten gezeigt, sehr gut modelliert werden, da technische Indikatoren auf die Eigenschaften der Korrelationscharts angepasst werden können. Die Vielseitigkeit und die simple Anwendung der technischen Analyse sind Stärken von denen die Korrelationsanalyse profitiert. Alle angewandten Modelle haben in dieser Studie ihre Funktionalität bewiesen und können in nachfolgenden Verfahren einfach auf das zugrundeliegende Wertpapier adaptiert werden.
Keywords (deu)
Preis-Volumen KorrelationEuroStoxx50technische AnalyseMatlab
Subject (deu)
Type (deu)
Persistent identifier
Number of pages
66
Association (deu)
License
- Citable links
- Other links
- Managed by
- Details
- Metadata
- Export formats