Bachelorarbeit, 2014
50 Seiten, Note: 1
Diese Bachelorthesis befasst sich mit der Frage, inwieweit private Anleger mithilfe von Kennzahlensystemen am Aktienmarkt profitieren können. Dabei werden quantitative Investitionsstrategien untersucht, die mechanisch funktionieren und nach klar definierten Kriterien Kauf- oder Verkaufsentscheidungen treffen.
Die Arbeit behandelt Themen wie die Effizienzmarkthypothese, Behavioral Finance, Quantitative Analyse, Kennzahlenmodelle, Value-Faktor, Momentum-Faktor, Gewinnwachstum, Qualitätsfaktor, und Aktienauswahl. Es werden empirische Studien und bekannte Kennzahlenmodelle im Kontext von Investitionsstrategien und Renditeerwartungen analysiert.
Es handelt sich um eine Anlagestrategie, die gezielt auf bestimmte Kennzahlen (Faktoren) wie Value, Momentum oder Qualität setzt, oft umgesetzt durch kostengünstige ETFs.
Sie besagt, dass alle verfügbaren Informationen bereits in den Aktienkursen eingepreist sind und es daher langfristig kaum möglich ist, den Markt durch aktive Strategien zu schlagen.
Value setzt auf unterbewertete Aktien (günstig im Vergleich zum Buchwert), während Momentum auf Aktien setzt, die in der jüngeren Vergangenheit eine positive Kursentwicklung zeigten.
Ein komplexes Kennzahlenmodell zur Bewertung von Aktien, das besonders für Small & Mid Caps angewendet werden kann.
Die Arbeit untersucht empirische Belege dafür, dass mechanische Kennzahlensysteme unter bestimmten Bedingungen Überrenditen erzielen können.
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