Inhaltsverzeichnis 7

Inhaltsverzeichnis   

INHALTSVERZEICHNIS   7

ABBILDUNGSVERZEICHNIS.   10

TABELLENVERZEICHNIS.   10

ABK  ÜRZUNGSVERZEICHNIS  11

SYMBOLVERZEICHNIS   12

1.  EINLEITUNG  13

1.1  Problemdarstellung.  13

1.2  Ziel der Arbeit.  14

1.3  Vorgehensweise  15

2.  EXPERTENSYSTEME AUF FINANZMÄRKTEN  17

2.1  Finanzmärkte.  17

2.1.1  Abgrenzung des Finanzmarktes  17

2.1.2  Computerhandel und Finanzintermediation.  19

2.1.3  Finanzmarktüberwachung und Finanzmarktanalyse  21

8  Inhaltsverzeichnis  

2.2  Expertensysteme  24

2.2.1  Herleitung einer Arbeitsdefinition  24

2.2.2  Kommunikation im Wertpapiermanagement einer Bank.  26

2.2.3  Aufbau eines Expertensystems  28

2.2.4  Verwendete Methoden und Modelle in Expertensystemen  29

2.3  Bedeutung der Expertensysteme für Kreditinstitute  31

3.  HERDENVERHALTEN AUF FINANZMÄRKTEN  33

3.1  Begriffsabgrenzung Herdenverhalten.  33

3.2  Erklärungsansätze für Herdenverhalten  35

3.2.1  Informationskaskaden.  35

3.2.2  Reputation als Auslöser von Herdenverhalten  40

3.2.3  Absicherung als Auslöser von Herdenverhalten.  42

3.2.4  Herdenverhalten durch Anlageanalysten und Ratings  43

3.3  Empirischer Nachweis von Herdenverhalten  45

3.3.1  Statistischer Nachweis von Herdenverhalten  45

3.3.2  Nachweis von Herdenverhalten über Experimente  48

3.4  Zusammenfassung  49

Inhaltsverzeichnis 9

4.  EXPERTENSYSTEME UND HERDENVERHALTEN  51

4.1  Vorbemerkung  51

4.2  Ein einfaches Modell  52

4.2.1  Annahmen  53

4.2.2  Nutzung von Expertensystemen bei verschiedenen  

Stimmungen   54

4.2.3  Expertensysteme als Auslöser von Herdenverhalten  56

4.2.4  Querbeziehung zu anderen Modellen für  Herdenverhalten.59

4.3  Modellvariation  62

4.3.1  Variation von Annahmen  62

4.3.2  Abbrechen von Herdenverhalten im Expertensystemmodell  65

4.4  Expertensysteme als Ursache für Ansteckung’?  66

4.5  Möglichkeiten eines empirischen Nachweises.  68

4.5.1  Möglichkeit eines statistischen Nachweises.  68

4.5.2  Möglichkeit des Nachweises über ein Experiment  71

5.  ZUSAMMENFASSUNG  73

LITERATURVERZEICHNIS   77

10  Abbildungsverzeichnis und Tabellenverzeichnis  

Abbildungsverzeichnis   

Abb.  1: Interaktionen im Wertpapiermanagement einer Bank  

Abb.  2: Einordnung von Verfahren zur Finanzmarktanalyse.  

Abb.  3: Schematischer Ablauf in Informationskaskaden  

Abb.  4: Entscheidungssituation eines Analysten  

Tabellenverzeichnis   

Tabelle 1:  Wahrscheinlichkeiten für Signale mit w 0,5  

Tabelle 2:  Stimmungssituationen und Kursentwicklung  

Abk  ürzungsverzeichnis  11

Abk  ürzungsverzeichnis  

Abb.  Abbildung  

Anm.  d. Verf. Anmerkung des Verfassers  

Bd.  Band  

bspw.  beispielsweise  

bzgl.  bezüglich  

c.p.  ceteris paribus  

DAX  Deutscher  Aktienindex

d.h.  das heißt  

ggf.  gegebenenfalls  

GTW.  Grinblatt, Titman und Wermers  

i.d.R.  in der Regel  

i.w.S..................  im weiteren Sinne  

LSV  Lakonishok, Shleifer und Welch  

NN  neuronale Netze  

Nr.  Nummer  

S.   

sog.  so genannte  

vgl.  vergleiche  

XPS  Expertensystem  

12  Symbolverzeichnis  

Symbolverzeichnis   

A.  Arbeitgeber  

AF  Regulierungsfaktor  

B  Käufer (Buyers)  

E  Erwartungswert  

g  Gewinnwahrscheinlichkeit  

g  neu kalkulierte Gewinnwahrscheinlichkeit  

G.  Gewinn  

H.  Ausprägung von Herdenverhalten  

i  Wertpapier  

I  Individuum  

J.  Stimmung an einem Markt  

K  Kosten  

M  Manager  

N.  Summe aus Käufern und Verkäufern  

p  Mittelwert aller gehandelter Aktien  

P  Passagier  

r.  Bravais-Pearson-Korrelationskoeffizient  

S  Verkäufer (Sellers)  

t.  Beobachtungszeitraum  

V  Kursentwicklung auf einem Markt  

w  Wahrscheinlichkeit für den Erhalt eines richtigen  

Signals   

X  Signal für hohen Gewinn  

Y  Signal für keinen Gewinn  

Z  Zustände zwischen Stimmung und  

Kursentwicklung   

1. Einleitung 13

1. Einleitung

„The newest innovations, which we label information technologies, have begun to alter the manner in which we do business and create value, often in ways not readily foreseeable even five years ago.“ 1

Alan Greenspan

1.1 Problemdarstellung

In den letzten Jahren haben sich das Umfeld und die Bedingungen auf dem Finanzmarkt durch die weite Verbreitung und den Einsatz von hoch entwickelten Informations- und Kommunikationstechnologien in Verbindung mit ausgefeilten Analysemethoden geändert. Die Entwicklung hoch differenzierter Geld- und Kapitalmarktprodukte, die sich gegenseitig ergänzen, sich wechselseitig absichern und sich konkurrierend auf den Preis anderer Finanzinstrumente auswirken, lassen sich abhängig von der zugrunde liegenden und zur Anwendung kommenden Theorie mathematisch errechnen bzw. zumindest approximieren. Im Alltag des Finanzgeschäftes sind es diese Fluktuationen, die von Arbitrageuren in Marktpreise umgesetzt werden und über den Erfolg oder Misserfolg entscheiden können. Es wird deutlich, dass solche komplexe rechnerische Aufgaben nur von Computern zeitgerecht geleistet werden können; die Geldinstitute brauchen Expertensysteme (XPS). Die großen Finanzinstitute sind heute nach ihrer internen Aufgabenstellung weitgehend Informationsprozessoren und damit letztlich reine Datenverarbeitungsfabriken. Die Qualität und Effizienz, mit der diese Arbeiten erledigt werden, bestimmen den Erfolg solcher Institute. Losgelöst von der Betrachtung der Finanzinstitute kam es auf einigen Finanzmärkten, vor allem in Russland, Mexiko und Asien zu Krisen. Diese waren zunächst durch einen rapiden Kapitalzufluss und anschließend durch einen hohen Abfluss von Kapital gekennzeichnet. Es entstanden und platzten sog. ‚spekulative Blasen’; die Gleichgewichtspreise wichen weit von den fundamentalen Werten ab. ² Solch längerfristig bestehende Ungleichgewichte waren die

^{1 Greenspan (1999). 2} Vgl. Lux (1995), S. 881.

14 1. Einleitung

Wurzel für die Krisen und den Kollaps in einigen asiatischen Ländern. 3

Die Entstehung und das Platzen dieser Blasen konnte durch die gängigen, vorwiegend neoklassischen Finanzmarktmodelle nicht erklärt werden. Es entstand Anfang der 90er Jahre der Begriff des Herdenverhaltens zusammen mit interessanten Ansätzen und Modellen, welche das in der Empirie beobachtbare kollektive Verhalten von Marktteilnehmern mit den einhergehenden massiven Kapitalbewegungen erklären sollten. Gerade institutionale Marktteilnehmer bedienen sich Expertensystemen, um durch eine erstklassige Lagebeurteilung der Gefahr des Platzens einer spekulativen Blase zu entgehen, was für die Banken und ihre Kunden einen hohen Kapitalverlust impliziert.

Sie nutzen die XPS auf dem Finanzmarkt vornehmlich dazu, schnellstmöglich günstige Gelegenheiten auf dem Markt zu lokalisieren und auszunutzen, damit schnelle Gewinne zu realisieren und so dem Anspruch ihrer Kunden gerecht zu werden. Hierbei ist es möglich, dass Banken den Kurs des Wertpapiers eines Unternehmens durch einen massiven Zukauf soweit beeinflussen, dass dieser von den fundamentalen Werten abweicht. Beobachten andere Banken durch ihre XPS diesen Kursanstieg und kaufen ebenfalls das Wertpapier, scheint ein Herdenverhalten ausgelöst durch Expertensysteme möglich.

1.2 Ziel der Arbeit

Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist zu untersuchen, inwiefern der Einsatz von Expertensystemen auf dem Finanzmarkt Herdenverhalten auslösen kann. Eine eingehende Betrachtung der Expertensysteme und ihrer Nutzer ist notwendig, um ein Modell zu generieren, welches expertensysteminduziertes Herdenverhalten erklärt. Da die Expertensysteme in ihrem Aufbau und ihrer Performance differieren und Analysten immer als Entscheidungsinstanz zwischen den Empfehlungen des Expertensystems und der Ausführung der Order geschaltet sind, können die betrachteten Effekte in dieser Arbeit bereits an dieser Stelle von ‚monsoonal effects’, Ereignissen, die alle Marktteilnehmer gleichermaßen betreffen ⁴ , ab-

^{3 Vgl. Phelps (1999), S. 332. 4} Vgl. Masson (1998), S. 5.

1. Einleitung 15

gegrenzt werden. Im Folgenden soll deshalb die Stimmung der Systemnutzer in Verbindung mit den Empfehlungen des XPS als Begründung für ein Auslösen von Herdenverhalten herangezogen werden. Die Besonderheit liegt darin, dass zwar, wie in vielen Modellen, der Informationsaustausch als Grund für das Auslösen von Herdenverhalten gesehen wird, die Marktteilnehmer aber nur den Kurs eines Wertpapiers beobachten können und nicht direkt die Entscheidungen anderer Marktteilnehmer observieren.

1.3 Vorgehensweise

Zunächst werden der Finanzmarkt und die Expertensysteme beschrieben, im Anschluss liegt der Fokus, losgelöst von den Erkenntnissen aus dem zweiten Kapitel, auf bekannten Erklärungsansätzen für Herdenverhalten. Erst im folgenden Kapitel werden die Ergebnisse des zweiten und dritten Kapitels zusammengeführt und ein spezifisches Modell entwickelt, welches auf expertensysteminduziertes Herdenverhalten abstellt.

Das zweite Kapitel zielt auf den Finanzmarkt und Expertensysteme ab. Nach einer kurzen Abgrenzung des Finanzmarktes und der Erklärung von Computerhandel und Finanzintermediation werden grundlegende Techniken der Finanzmarktüberwachung und -analyse vorgestellt. Den zweiten Schwerpunkt im ersten Kapitel bilden nach der Herleitung einer Arbeitsdefinition von XPS die Darstellung der Interaktionen in einem Geldinstitut, sowie der Aufbau und die Arbeitsweise von Expertensystemen. Das Kapitel wird durch das Hervorheben der Bedeutung der XPS für Banken und einer kurzen Zusammenfassung der Ergebnisse abgerundet.

Lösgelöst von den Resultaten des zweiten Kapitels wird in Kapitel drei Herdenverhalten auf dem Finanzmarkt erklärt. Nach einer allgemeinen Begriffsabgrenzung werden die vier bekanntesten Erklärungsansätze für das Auslösen von Herdenverhalten sowie Möglichkeiten eines empirischen Nachweises von Herdenverhalten detailliert erläutert. Das Kapitel schließt mit einer kurzen Zusammen- fassung der gewonnenen Erkenntnisse ab.

16 1. Einleitung

Nachdem die Expertensysteme mit ihrer Arbeitsweise und ihrer Bedeutung für Banken diskutiert und die Darstellung von Herdenverhalten auf dem Finanzmarkt erfolgt ist, stellt Kapitel vier die Verbindung zwischen XPS und Herdenverhalten dar. Zur Erklärung der Idee des zu entwickelnden Modells werden in einer kurzen Vorbemerkung empirische Beobachtungen auf dem Finanzmarkt geschildert, woran sich direkt die Beschreibung eines Modells anschließt, welches Expertensystemnutzung und hieraus möglicherweise resultierendes Herdenverhalten beinhaltet. Dazu wird nach der Modellvorstellung und den Annahmen des Modells auf die Art der Nutzung von XPS bei verschiedenen Stimmungen abgestellt und versucht, eine Zielbeziehung zwischen den XPS und dem Auslösen von Herdenverhalten herzustellen. Es schließt sich eine Betrachtung an, welche die vorgestellten Auslöser für Herdenverhalten und das Auslösen von Herdenverhalten durch Expertensysteme verbindet sowie untersucht, inwiefern diese verschiedenen Auslöser interagieren.

Im Anschluss wird das Modell variiert, die Änderung bzw. Elimination einiger Modellannahmen diskutiert und beschrieben, inwiefern Herdenverhalten im Expertensystemmodell abbrechen kann. ‚Ansteckung’ ist ein zweiter Begriff zur Umschreibung der an den Finanzmärkten beobachtbaren Vorgänge und bezieht sich auf Auswirkungen von Herdenverhalten. Der Vollständigkeit halber erfolgt eine kurze Abstellung darauf, inwiefern Expertensysteme ‚ Ansteckung’ auslösen können.

Zuletzt werden zwei Möglichkeiten für den empirischen Nachweis des Expertensystemmodells vorgestellt.

Das fünfte und letzte Kapitel der Arbeit dient der Zusammenfassung der Ergebnisse der einzelnen Kapitel, der Beantwortung der Gesamtfragestellung und einer kurzen Bewertung.

2. Expertensysteme auf Finanzmärkten 17

2. Expertensysteme auf Finanzmärkten

In diesem Kapitel erfolgt zunächst eine Abgrenzung des Finanzmarkts und eine allgemeine Darstellung des Handelsablaufes sowie der Finanzanalyse; der zweite Teil dient zur Definition von Expertensystemen und der Beschreibung des Aufbaus mit den verwendeten Methoden und Modellen von XPS. Die Diskussion der Bedeutung von XPS für Kreditinstitute schließt das Kapitel zusammenfassend ab.

2.1 Finanzmärkte

Nach einem kurzen Abriss über die Zusammensetzung des Finanzmarktes mit der Darstellung verschiedener Handelmotivationen auf demselben bildet neben der Diskussion des Computerhandels und der Finanzintermediation die Vorstellung von Finanzmarktüberwachung und -analyse den Schwerpunkt dieses Abschnittes.

2.1.1 Abgrenzung des Finanzmarktes

Der Finanzmarkt gestaltet sich als „Zusammensetzung hoch kompetetiver, globalisierter und deregulierter Märkte mit hohem Innovationsdruck.“ ⁵ Der internationale Finanzmarkt ist nicht durch Ländergrenzen beengt und zeichnet sich durch ein hohes Maß an Selbständigkeit aus (der Mangel an Liberalität auf nationalen Märkten war für das Entstehen der internationalen Geld- und Kapitalmärkte mit verantwortlich). Diese Entwicklung wurde durch die freie Konvertierbarkeit der meisten Währungen ab 1958 begünstigt. Mit dem Aufkommen der modernen Geldverkehrs- und Nachrichtentechnik beschleunigte sich die Abwicklung von Geldgeschäften.

Zum Finanzmarkt zählen grundsätzlich alle Geld- und Kapitalmärkte, wie beispielsweise Aktien-, Renten-, Options-, Futures- und Devisenmärkte ⁶ . Er kann grob in zwei Klassen, in Publikums- und Spezialmärkte, eingeteilt werden.

Zu den Publikumsmärkten zählen beispielsweise der Aktien- oder Rentenmarkt. Hier agieren neben den institutionellen Großanle- ^{5 O.V. (2003). 6} Vgl. Bechtolsheim/Götz (1991), S. 4.

18 2. Expertensysteme auf Finanzmärkten

gern gerade die Klein- und Kleinstanleger, die einen hohen Prozentsatz des Geschäftsvolumens tragen. Spezialmärkte, wie der Termin- oder Devisenmarkt, werden von professionellen, institutionellen Marktteilnehmern beherrscht. ⁷ Auf diesen Märkten treten verschiedene Akteure auf, deren Handeln sich auf unterschiedliche Motivationen zurückführen lässt. Diese zahlreichen Beweggründe für den Handel auf Finanzmärkten sollen am Beispiel des Optionenmarktes dargestellt werden.

„Optionen beinhalten das Recht, jedoch nicht die Verpflichtung, ein Basisobjekt (Devisen, Aktien, etc.) zu einem vereinbarten Kurs oder Preis (Basispreis, strike price) innerhalb eines festgelegten Zeitraumes (american options) oder zu einem vereinbarten Fälligkeitstermin (european options) zu kaufen (call options) oder zu verkaufen (put options). Für dieses Recht zahlt der Optionskäufer dem Optionsverkäufer einen Preis, die sogenannte Optionsprämie.“ 8

Die Optionsgeschäfte werden über Optionsbörsen abgewickelt. Optionen dienen in ihrer Grundeigenschaft als flexibles Instrument der Portfolioabsicherung. Die Marktteilnehmer lassen sich nach ihrer Motivation in die Gruppen Hedger, Trader und Arbitrageure aufteilen.

Hedger sind eine risikoavers zu bezeichnende Gruppe, welche Optionen nutzt, um sich gegen hohe Kursschwankungen am Kassamarkt abzusichern. Als Motivation ist der Risikotransfer herauszustellen.

Die Trader sind risikofreudig und bilden die Marktgegenseite zu den Hedgern. Sie nutzen die Schwankungen der Optionsprämien zur Erzielung von Kursgewinnen aus. Ihr Anreiz besteht in der Chance, durch ‚Hebeleffekte’ große Kursgewinne zu realisieren. Solche Effekte sind möglich, weil das Eingehen von Positionen am Optionsmarkt im Verhältnis zur Kontraktgröße nur einen geringen Kapitaleinsatz erfordert. Durch den Handel der Trader begründet sich ein hohes Marktvolumen.

^{7 Vgl. Bechtolsheim/Götz (1991), S. 4. 8} Cornehl (1989), S. 153.

2. Expertensysteme auf Finanzmärkten 19

Die Arbitrageure engagieren sich am Optionsmarkt, weil sie Kursunterschiede zwischen vergleichbaren Optionskontrakten oder zwischen Kontrakt und entsprechendem Kassawert (z.B. einer Aktie oder Devise) ausnutzen wollen. Somit sorgen sie für einen ständigen Kursausgleich und eine adäquate Bewertung der Optionen in Relation zu den Werten, die den Optionskontrakten am Kassamarkt zugrunde liegen.

Diese verschiedenen Motivationen für den Handel lassen sich auf alle anderen Teilmärkte des Finanzmarktes grob übertragen. Ein Engagement kann durchaus unterschiedlicher Natur sein, was sich in den grundlegend verschiedenen Motiven manifestiert. Die eine Marktseite kann ohne die andere nicht auskommen. Die Abgabe einer Prognose für den Gesamtmarkt ist deshalb bei der Verschiedenartigkeit von Motivationen auf den Teilmärkten schwierig, weil vorauszusehen sein müsste, welche Marktseite überwiegt und somit ermittelt werden kann, in welche Richtung sich der Marktpreis entwickelt.

Nachdem der Markt und die Motivationen für den Handel dargestellt wurden, soll im folgenden Abschnitt auf den Ablauf des Handels in verschiedenen Formen von Börsen und auf die Rolle der Finanzintermediäre eingegangen werden.

2.1.2 Computerhandel und Finanzintermediation

Die Nennung des Begriffs ‚Expertensysteme’ in Verbindung mit dem Finanzmarkt impliziert meist die Begriffe Computer oder Internet im selben Zug. Es ist jedoch zu differenzieren, inwiefern Computer an der Börse eingesetzt werden. Im Folgenden sollen verschiedene Arten von Börsen und Handel kurz dargestellt werden.

Allgemein wird zwischen dem Präsenzhandel auf der Präsenzbörse und dem Computerhandel unterschieden, welcher weiter zu untergliedern ist. ⁹ Die Präsenzbörse stellt die klassische Form des Bör-senhandels dar. Die Geschäftsabschlüsse finden auf dem Börsenparkett zwischen Händlern im persönlichen Kontakt statt. Die Computerbörse wird über die Form der Kommunikation zwischen den Marktteilnehmern von der Präsenzbörse abgegrenzt: „Der Handel mit Wertpapieren oder Waren wird mit Hilfe von Compu-

⁹ Vgl. Mewes (2001).

20 2. Expertensysteme auf Finanzmärkten

tern abwickelt, ohne dass die Händler persönlich oder fernmündlich in Kontakt treten.“ 10

Der Computerhandel wird generell in drei Kategorien unterteilt: in computerunterstützten Handel, in computergestützten Handel und in den Computerhandel. Beim computerunterstützten Handel erfolgen die Absprachen zwischen den Marktteilnehmern mündlich, nur zur Weiterleitung von Aufträgen an die Börse oder zur Abwicklung von Aufträgen werden Computer eingesetzt. Im computergestützten Handel werden Computer als Informationssystem von Kursen, sowie nachgefragter oder angebotener Stückzahlen verwendet. Der Handel erfolgt jedoch nicht über das Computersystem. Die Computer verbessern lediglich die Information der Marktteilnehmer. Beim Computerhandel kommunizieren die Marktteilnehmer nicht mehr direkt oder telefonisch miteinander, sondern nur noch über Computersysteme. Kursverhandlungen und Handelsabschlüsse erfolgen durch Eingabe entsprechender Signale in den Computer. ¹¹ Eine spezielle Form der Computerbörse stellen Internetbörsen dar. Hier wird der Wertpapierhandel über das weltweite Onlinesystem betrieben. „Zunächst waren nur eine beschränkte Zahl von Wertpapieren online handelbar, heute gewinnt diese Form der Computerbörse an Gewicht.“ ¹² Über diese verschiedenen Arten von Börsen und Handelsmöglichkeiten können die Marktteilnehmer auf dem Finanzmarkt agieren. Eine besondere Stellung am Markt haben die Finanzintermediäre, die zusätzlich eine Finanzvermittlungsfunktion ausüben. Sie dienen i.w.S. der Herbeiführung und der Erleichterung unmittelbarer Finanzkontrakte zwischen Marktteilnehmern auf der Angebots- und Nachfrageseite. Ein Finanzintermediär im engeren Sinne fungiert als Vertragspartner zwischen Anbietern und Nachfragern. Er tritt selbst für begrenzte Zeit mit in das Geschäft ein und trägt solange ein Risiko mit, bis er Nachfrage- und Angebotsseite ausgeglichen hat; beispielhaft ist hier das Einlage- und Kreditgeschäft der Banken zu nennen. ¹³ Die ökonomischen Funktionen von Finanzintermediären sind die Vermittlung von Laufzeiten, Risikoreduktion

^{10 Platow (2003). 11 Vgl. AOL (2003). 12 Platow (2003). 13} Vgl. Fuge (2001).

2. Expertensysteme auf Finanzmärkten 21

durch Zusammenführung der Gelder und Diversifikation, Kostensenkung bei Vertragsabschlüssen und Informationsgenerierung sowie die Organisation des Zahlungsservice. ¹⁴ Die Finanzintermediäre stellen eine Gruppe dar, die das Geschehen auf dem Finanzmarkt besonders genau beobachten muss, weil sie durch tägliche Geldgeschäfte einem hohen Risiko ausgesetzt ist. Wie eine solche Finanzmarktüberwachung und die Finanzmarktanalyse durchgeführt wird, soll im nächsten Abschnitt dargelegt werden.

2.1.3 Finanzmarktüberwachung und Finanzmarktanalyse

Dem Produktionsfaktor Information und den informationsverarbeitenden Prozessen kommt heute eine überragende Bedeutung zu. Dabei lässt sich eine „[...] deutliche Tendenz weg von der reinen Verwaltung großer Datenmengen hin zur Notwendigkeit der Nutzung von Methoden mit höherem Abstraktionsgrad und Fokussierung auf die Wissensbereitstellung und Wissensverarbeitung erkennen.“ 15

Entsprechend gilt dies für das Agieren auf dem Finanzmarkt. Um an Informationen zu gelangen, muss der Finanzmarkt überwacht, die einlaufenden Datenströme analysiert und zu Informationen aggregiert werden.

Objekte der Überwachung sind alle unter Punkt 2.1.1 aufgeführten Märkte. Banken und Sparkassen, aber auch „[...] Near- und Nonbanks wie Investmentgesellschaften, Brokerhäuser oder Finanzabteilungen von Versicherungs-, Industrie- oder Dienstleistungskonzernen betreiben intensive Finanzmarktüberwachung.“ ¹⁶ Betrachtet werden Primärinformationen wie Kurswerte und Indizes sowie auch Wirtschafts- und Finanznachrichten und Hintergrund-informationen. Die Informationen werden durch sog. ‚ Real-Time-Datafeeds’ an die Institutionen geliefert. Die Marktdaten werden von kommerziellen Betreibern rund um die Uhr zur Verfügung gestellt. Außer den grundlegenden Finanzmarktdaten der größten internationalen Börsenplätze und der Notierungen der nationalen Börsen sind in den Datenströmen die aktuellen Kurswerte der Ren- Vgl.o.V. (1997). ^{14 15 O.V. (2003). 16} Bechtolsheim/Götz (1991), S. 5.