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.
Inhaltsverzeichnis
- 1 Einleitung
- 1.1 Problemstellung
- 1.2 Aufbau der Arbeit
- 2 Theoretische Grundlagen
- 2.1 Die Momentum-Strategie
- 2.2 Machine Learning
- 2.3 Statistik
- 3 Empirische Analyse
- 3.1 Datenauswahl
- 3.2 Methodik
- 3.3 Ergebnisse
- 3.4 Kritische Würdigung
- 4 Fazit und Ausblick
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Seminararbeit untersucht die Frage, ob sich auf Basis historischer Kursverläufe Gewinne erzielen lassen. Die Arbeit analysiert die Anwendung von Momentum-Strategien und Machine Learning im Kontext des Kapitalmarktes, um potenzielle Profitmöglichkeiten zu identifizieren.
- Die Momentum-Strategie als Investmentansatz
- Die Rolle von Machine Learning bei der Analyse von Finanzmarktdaten
- Statistische Methoden zur Analyse und Validierung von Investmentstrategien
- Empirische Analyse der Profitabilität von Momentum-Strategien
- Bewertung der Ergebnisse und kritische Analyse der Limitationen
Zusammenfassung der Kapitel
Die Arbeit beginnt mit einer Einleitung, die die Problemstellung definiert und den Aufbau der Arbeit erläutert. Das zweite Kapitel beschäftigt sich mit den theoretischen Grundlagen der Momentum-Strategie, Machine Learning und statistischer Methoden. Im dritten Kapitel wird eine empirische Analyse durchgeführt, die Datenauswahl, Methodik, Ergebnisse und eine kritische Würdigung umfasst. Das vierte Kapitel bietet ein Fazit und einen Ausblick auf zukünftige Forschungsrichtungen.
Schlüsselwörter
Momentum-Strategie, Machine Learning, Kapitalmarkt, empirische Analyse, Profitabilität, historische Kursverläufe, Statistik, Risikoanalyse, Investmentstrategie.
- Quote paper
- Philipp Stücker (Author), 2023, Lassen sich auf Basis historischer Kursverläufe Gewinne erzielen? Eine empirische Analyse, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1413850
