Aufgabe dieser Arbeit ist die Darstelllung der Vorgehensweise bei der Konstruktion von Handelsmodellen,
die Empfehlungen für den Devisenhandel geben können, um als Simulation für wissenschaftliche
Zwecke oder als Ratgeber für Devisenhändler dienen zu können. Der besondere
Wert für die Wissenschaft besteht darin, daß die statistischen Eigenschaften vonWechselkursprognosen
nicht zwingend mit ihrer Profitabilität einhergehen. Somit ist ein statistisch überlegenes
Modell nicht zwingend ein gutes Modell für das Verhalten derMarktteilnehmer. In dieser Arbeit
werden außerdem die Funktionsweise zweier nichtparametrischer Modellfamilien dargestellt –
neuronale Netze und genetische Algorithmen.
Inhaltsverzeichnis
- 1. Einleitung
- 2. Design von Echtzeit-Handelsmodellen
- 2.1. Aufbau des Handelsmodells.
- 2.2. Der simulierte Händler
- 2.3. Ein Modellbeispiel.
- 2.4. Handel mit Volatilitäten: Das Konzept des Straddle
- 3. Aufbau nichtlinearer Prognosemodelle
- 3.1. Funktionsweise künstlicher neuronaler Netze
- 3.2. Modellgenerierung durch genetische Algorithmen
- 4. Empirische Ergebnisse
- 4.1. Vorhersage von Wechselkursen mit KNN
- 4.2. Vorhersage von Wechselkursen mit Genetischen Algorithmen
- 4.3. Vorhersage von Wechselkurs-Volatilität
- 5. Zusammenfassung
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die Arbeit zielt darauf ab, die Konstruktion von Handelsmodellen für den Devisenmarkt zu erläutern und zu demonstrieren, wie diese als Simulation für wissenschaftliche Zwecke oder als Ratgeber für Devisenhändler dienen können. Ein besonderes Augenmerk liegt dabei auf der Diskrepanz zwischen statistischen Eigenschaften von Wechselkursprognosen und ihrer tatsächlichen Profitabilität.
- Design von Echtzeit-Handelsmodellen für den Devisenmarkt
- Funktionsweise nichtparametrischer Modelle (neuronale Netze und genetische Algorithmen)
- Empirische Ergebnisse zur Vorhersage von Wechselkursen und -Volatilität
- Bewertung der Profitabilität von Handelsstrategien
- Diskrepanz zwischen statistischen Eigenschaften und Marktverhalten
Zusammenfassung der Kapitel
- Kapitel 1: Einführung in das Thema der Handelsmodellierung für Devisenmärkte. Beschreibung der Zielsetzung und des Aufbaus der Arbeit.
- Kapitel 2: Detaillierte Beschreibung des Designs von Echtzeit-Handelsmodellen, einschließlich der einzelnen Module, ihrer Funktionen und der Anforderungen an ein effektives Modell.
- Kapitel 3: Darstellung der Funktionsweise künstlicher neuronaler Netze und genetischer Algorithmen als nichtparametrische Modellierungsansätze.
- Kapitel 4: Präsentation der empirischen Ergebnisse, die sich auf die Vorhersage von Wechselkursen und -Volatilität mit Hilfe der vorgestellten Modelle beziehen.
Schlüsselwörter
Devisenhandel, Handelsmodelle, Echtzeit-Handel, nichtlineare Prognosemodelle, künstliche neuronale Netze, genetische Algorithmen, Wechselkurse, Volatilität, Profitabilität, Marktverhalten.
Häufig gestellte Fragen
Was ist das Ziel eines Echtzeit-Handelsmodells für Devisen?
Das Ziel ist die Konstruktion eines Systems, das auf Basis von Marktdaten automatisierte Kauf- oder Verkaufsempfehlungen gibt, um Gewinne im Devisenhandel zu erzielen.
Wie funktionieren künstliche neuronale Netze (KNN) in der Prognose?
KNN ahmen die Arbeitsweise des Gehirns nach, um komplexe, nichtlineare Muster in historischen Wechselkursdaten zu erkennen und zukünftige Trends vorherzusagen.
Was sind genetische Algorithmen im Devisenhandel?
Genetische Algorithmen sind Optimierungsverfahren, die Prinzipien der Evolution nutzen, um die besten Parameter für ein Handelsmodell zu finden.
Warum ist ein statistisch gutes Modell nicht immer profitabel?
Statistische Genauigkeit berücksichtigt oft keine Transaktionskosten oder Marktpsychologie, weshalb ein Modell in der Theorie gut, in der Praxis aber unrentabel sein kann.
Was ist das Konzept des Straddle beim Devisenhandel?
Ein Straddle ist eine Strategie, bei der auf die Volatilität eines Kurses gesetzt wird, unabhängig davon, in welche Richtung sich der Kurs bewegt.
- Quote paper
- Owe Jessen (Author), 2004, Design und Profitabilität von Devisen-Handelsstrategien auf der Grundlage nichtlinearer Prognosemodelle, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/36718
