The Trend is your Friend. Überrenditen durch Trendfolge?

Inhaltsverzeichnis

• Trend, Zyklus, Saisonalität und Technische Analyse
• The Trend is your Friend
• Einführende Erläuterungen
  • Zeitliche Unabhängigkeit von Kursbewegungen
  • Beurteilung der Kapitalmarkteffizienzhypothese
    • Informationseffizienz des Kapitalmarktes
    • Kapitalmarktanomalien
    • Long Memory in Aktienkursen
• Trendfolgeindikatoren
  • Die Dow Theorie
    • Die drei Arten von Trends
    • Die drei Phasen des Primärtrends
    • Trendbestätigungen
    • Die Umkehrung eines Trends
  • Trendlinien
  • Regressionskanäle nach Gilbert Raff
    • Grundlegendes Konzept
    • Handelsregeln für Regressionskanäle
  • Gleitende Regression
  • Die Steigung der Regressionsgeraden
  • Der Korrelationskoeffizient r²
• Empirische Ergebnisse zum Erfolg von Trendfolgesystemen
  • Stärken und Schwächen klassischer Trendfolgesysteme
  • Handelssysteme auf Basis der linearen Regression
    • Studie von Sherstov und Stone
    • Erkenntnisse der Praktikerliteratur
  • Der Erfolg von Market Timing
• Beschreibung der durchgeführten Studie
  • Die Daten
    • Die Aktienzeitreihen
    • Datenaufbereitung
    • Indexperformance in sample
  • Das Regressionshandelssystem (RHS)
    • Die Regressionsgerade
    • Kauf- und Verkaufsignale
    • Optimierung in sample
    • Transaktionskosten
  • Portfoliobildung
  • Performancemessung
• Untersuchungsergebnisse
  • Indexperformance out of sample
  • Die optimalen Regressionsparameter
  • Investitionszeiten
  • Rendite
    • Analyse von Trefferquote und Payoff-Ratio
    • Rentabilität von Long- und Short-Engagements im Vergleich
    • Die Bedeutung der Transaktionskosten
  • Risikoadjustierte Performance
  • Regelmäßigkeit der Gewinnentwicklung und Korrelation
  • Hohe Güte linearer Regression in Trendphasen
  • Verteilung der Tagesrenditen
  • Ergebnisse der Portfoliobildung
• Zusammenfassung der Studienergebnisse
• Bessere Handelsdisziplin durch Technische Analyse?

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Die Arbeit untersucht die Profitabilität von Trendfolge-Strategien im Aktienmarkt. Ziel ist es, die Effektivität eines auf linearer Regression basierenden Handelssystems zu überprüfen und dessen Performance zu analysieren.

• Effektivität von Trendfolge-Strategien
• Anwendung der linearen Regression im Aktienhandel
• Performancemessung und Risikoanalyse von Handelssystemen
• Bedeutung von Transaktionskosten
• Vergleich mit Buy-and-Hold-Strategien

Zusammenfassung der Kapitel

Trend, Zyklus, Saisonalität und Technische Analyse: Dieses Kapitel legt den theoretischen Grundstein der Arbeit, indem es die Konzepte von Trends, Zyklen und Saisonalität im Kontext der technischen Aktienanalyse erläutert. Es werden die verschiedenen Arten von Trends vorgestellt und deren Bedeutung für die Entwicklung von Handelsstrategien hervorgehoben. Die Kapitel dient als Einführung in die relevanten methodischen und konzeptionellen Grundlagen der Arbeit und bereitet den Leser auf die folgenden Kapitel vor, die sich mit der empirischen Untersuchung eines spezifischen Trendfolge-Systems befassen.

Einführende Erläuterungen: Dieses Kapitel beleuchtet die zeitliche Unabhängigkeit von Kursbewegungen und evaluiert die Kapitalmarkteffizienzhypothese kritisch, indem es Kapitalmarktanomalien wie den "Long Memory"-Effekt in Aktienkursen diskutiert. Dies dient dazu, die Grundlage für die Untersuchung von Trendfolgestrategien zu schaffen, da diese explizit auf der Annahme basieren, dass Marktineffizienzen existieren, die durch systematisches Trendfolgen ausgenutzt werden können. Die kritische Auseinandersetzung mit der Kapitalmarkteffizienzhypothese liefert somit einen wichtigen konzeptionellen Kontext für das Verständnis der Methodik und Ergebnisse der darauf folgenden empirischen Untersuchung.

Trendfolgeindikatoren: Dieses Kapitel präsentiert verschiedene Indikatoren zur Trendbestimmung, insbesondere die Dow-Theorie, Trendlinien, Regressionskanäle nach Gilbert Raff und gleitende Regressionen. Es beschreibt die jeweiligen Methoden zur Identifizierung und Interpretation von Trends und deren Einsatzmöglichkeiten in der Praxis. Das Kapitel vertieft die technischen Aspekte der Trendanalyse und bereitet den Boden für die spätere Anwendung der linearen Regression als Trendfolgeindikator innerhalb des entwickelten Handelssystems.

Empirische Ergebnisse zum Erfolg von Trendfolgesystemen: Dieses Kapitel analysiert den Erfolg klassischer Trendfolgesysteme und untersucht speziell Handelssysteme, die auf der linearen Regression beruhen. Es werden die Stärken und Schwächen dieser Systeme diskutiert und relevante Studien, wie die von Sherstov und Stone, sowie Erkenntnisse aus der Praktikerliteratur einbezogen. Das Kapitel stellt einen wichtigen Brückenschlag zwischen der theoretischen Einführung in die Trendfolge und der Beschreibung des eigenen empirischen Ansatzes in der Arbeit dar. Es bietet einen Einblick in den aktuellen Stand der Forschung und präzisiert die Lücken, die die Arbeit mit ihrer eigenen Studie zu schließen beabsichtigt.

Beschreibung der durchgeführten Studie: In diesem Kapitel wird die Methodik der empirischen Untersuchung detailliert beschrieben. Dies beinhaltet die Darstellung der verwendeten Daten, die Aufbereitungsprozesse und die Funktionsweise des entwickelten Regressionshandelssystems (RHS), einschließlich der Kauf- und Verkaufssignale, sowie der in-sample-Optimierung und der Berücksichtigung von Transaktionskosten. Die Beschreibung der Methodik dient dazu, die Reproduzierbarkeit und Transparenz der Studie zu gewährleisten. Der Abschnitt bildet die Grundlage für die Bewertung der Ergebnisse und Interpretation der Performance des entwickelten Handelssystems.

Schlüsselwörter

Trendfolge, Technische Analyse, Lineare Regression, Handelssystem, Aktienmarkt, Performancemessung, Risiko, Transaktionskosten, Kapitalmarkteffizienzhypothese, Market Timing.

Häufig gestellte Fragen (FAQ) zur Studie: Trendfolge-Strategien im Aktienmarkt

Was ist das Thema der Studie?

Die Studie untersucht die Profitabilität von Trendfolge-Strategien im Aktienmarkt, insbesondere die Effektivität eines auf linearer Regression basierenden Handelssystems. Es wird die Performance dieses Systems analysiert und mit anderen Strategien verglichen.

Welche Methoden werden in der Studie angewendet?

Die Studie nutzt die lineare Regression als Kernmethode zur Entwicklung eines Handelssystems. Es werden verschiedene Trendfolgeindikatoren wie die Dow-Theorie, Trendlinien und Regressionskanäle nach Gilbert Raff betrachtet. Die Performance des Systems wird mit gängigen Kennzahlen gemessen und die Bedeutung von Transaktionskosten wird explizit berücksichtigt.

Welche Daten wurden verwendet?

Die Studie verwendet Aktienzeitreihen, deren genaue Spezifikation im Kapitel "Beschreibung der durchgeführten Studie" detailliert erläutert wird. Der Datensatz wird aufbereitet und die Indexperformance wird sowohl "in sample" als auch "out of sample" analysiert.

Wie funktioniert das entwickelte Regressionshandelssystem (RHS)?

Das RHS basiert auf der linearen Regression, die verwendet wird, um Trends zu identifizieren. Kauf- und Verkaufssignale werden generiert, basierend auf der Steigung und Position der Regressionsgeraden. Das System wurde "in sample" optimiert und die Transaktionskosten wurden in die Performanceberechnung einbezogen.

Welche Ergebnisse wurden erzielt?

Die Studie untersucht die "out of sample" Performance des RHS, die optimalen Regressionsparameter, die Investitionszeiten, die Rendite (einschließlich Trefferquote und Payoff-Ratio), die risikoadjustierte Performance, die Regelmäßigkeit der Gewinnentwicklung und die Korrelation. Die Ergebnisse der Portfoliobildung und die Verteilung der Tagesrenditen werden ebenfalls analysiert. Die Studie untersucht auch den Vergleich zwischen Long- und Short-Engagements und die Bedeutung der Transaktionskosten für die Gesamtrendite.

Welche Schlussfolgerungen zieht die Studie?

Die Studie fasst die Ergebnisse zusammen und bewertet, ob das entwickelte Handelssystem eine profitable Trendfolge-Strategie darstellt. Es wird untersucht, inwieweit die Anwendung der technischen Analyse zu einer besseren Handelsdisziplin führt. Ein Vergleich mit Buy-and-Hold-Strategien wird ebenfalls angestellt (obwohl die genaue Art des Vergleichs nicht explizit erwähnt wird).

Welche theoretischen Grundlagen werden verwendet?

Die Studie basiert auf der Theorie der technischen Analyse und der Kapitalmarkteffizienzhypothese. Es wird kritisch auf die Kapitalmarkteffizienzhypothese eingegangen, insbesondere im Hinblick auf Kapitalmarktanomalien wie den "Long Memory"-Effekt in Aktienkursen. Die Dow-Theorie und verschiedene Indikatoren zur Trendbestimmung bilden ebenfalls wichtige theoretische Grundlagen.

Welche Schlüsselwörter beschreiben die Studie am besten?

Trendfolge, Technische Analyse, Lineare Regression, Handelssystem, Aktienmarkt, Performancemessung, Risiko, Transaktionskosten, Kapitalmarkteffizienzhypothese, Market Timing.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Die Studie ist in verschiedene Kapitel gegliedert, beginnend mit einer Einführung in Trends, Zyklen und Saisonalität, gefolgt von einer Erläuterung der Kapitalmarkteffizienzhypothese und einer Beschreibung verschiedener Trendfolgeindikatoren. Es folgt die Analyse von bestehenden Trendfolgesystemen und die detaillierte Beschreibung der eigenen Studie, inklusive der Methodik, Daten und Ergebnisse. Die Arbeit endet mit einer Zusammenfassung und Schlussfolgerung.