Algorithmische Handelsstrategien für den diskretionären Wertpapierhandel

Inhaltsverzeichnis

• Abkürzungsverzeichnis
• Abbildungsverzeichnis
• Inhaltsverzeichnis
• Vorwort
• 1. Einführung
• 2. Hintergrundinformationen
  • 2.1. Definition diskretionärer algorithmischer Handel (AH)
  • 2.2. Definition Buy und Hold Strategie (Index Investing)
• 3. Voraussetzungen und Auswahl der passenden Möglichkeiten
  • 3.1. Märkte im Wertpapierhandel
  • 3.2. Auswahl der Handelssysteme, Broker und der Programmiersprache
• 4. Theorie
  • 4.1. Technische Analyse
    • 4.1.1. Einfacher gleitender Durchschnitt (Simple Moving Average – SMA)
    • 4.1.2. Gleitender Durchschnitt (GD)
    • 4.1.3. Relative Stärke Index (RSI)
    • 4.1.4. Bollinger Bänder (BB)
    • 4.1.5. Trendstrukturen
  • 4.2. Fundamentalanalyse (FA)
  • 4.3. Risikomanagement
    • 4.3.1. MAE - Maximum Adverse Exercusion
    • 4.3.2. ATR-Average True Range
    • 4.3.3. Zeitstops
    • 4.3.4. Adaptive Exits
• 5. Die Theorie in der Praxis
  • 5.1. Programmierung der Strategien
    • 5.1.1. Technische Strategie aufgrund des einfachen Moving Averages (MA)
    • 5.1.2. Technische Strategie aufgrund des Gleitenden Durchschnitts (GD)
    • 5.1.3. Erweiterte technische Strategie aufgrund der Bollinger Bänder (BB) und Trendbruch
    • 5.1.4. Buy & Hold
  • 5.2. Backtesting in der Praxis
• 6. Empirische Auswertungen
  • 6.1. Empirische Auswertung der Buy & Hold Strategie
  • 6.2. Auswertung der einfachen MA Strategie
  • 6.3. Auswertung der GD Strategie
  • 6.4. Auswertung der BB & Trendbruch Strategie
  • 6.4. Gesamtauswertung der Strategien
• 7. Fazit
• Literaturverzeichnis

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Diese Arbeit befasst sich mit dem Thema algorithmischer Handelsstrategien im diskretionären Wertpapierhandel. Sie erforscht verschiedene Ansätze und Methoden, um den Handelsprozess zu automatisieren und zu optimieren.

• Definition und Abgrenzung des algorithmischen Handels
• Analyse von technischen und fundamentalen Handelsstrategien
• Entwicklung von Algorithmen für verschiedene Handelsstrategien
• Backtesting und empirische Auswertung der entwickelten Strategien
• Bewertung und Vergleich der Strategien hinsichtlich ihrer Performance und Risiken

Zusammenfassung der Kapitel

• Kapitel 1: Einleitung: Diese Einführung stellt das Thema der Arbeit und die Ziele vor. Es wird die Bedeutung des algorithmischen Handels im Kontext des diskretionären Wertpapierhandels hervorgehoben.
• Kapitel 2: Hintergrundinformationen: Dieses Kapitel definiert den diskretionären algorithmischen Handel (AH) und die Buy und Hold Strategie. Es werden verschiedene Ansätze und Methoden zur Automatisierung des Handelsprozesses erläutert.
• Kapitel 3: Voraussetzungen und Auswahl der passenden Möglichkeiten: Dieses Kapitel behandelt wichtige Voraussetzungen für den algorithmischen Handel, wie z.B. die Auswahl von Märkten, Handelssystemen und Programmiersprachen.
• Kapitel 4: Theorie: Dieses Kapitel befasst sich mit verschiedenen theoretischen Konzepten und Methoden des algorithmischen Handels, wie z.B. der technischen Analyse (mit Fokus auf einfache und gleitende Durchschnitte, Relative Stärke Index und Bollinger Bänder), der Fundamentalanalyse, dem Risikomanagement und verschiedenen Stopp-Methoden.
• Kapitel 5: Die Theorie in der Praxis: Dieses Kapitel zeigt die praktische Anwendung der in Kapitel 4 vorgestellten Konzepte und Methoden. Es beschreibt die Programmierung verschiedener Handelsstrategien und den Einsatz von Backtesting-Methoden.
• Kapitel 6: Empirische Auswertungen: Dieses Kapitel präsentiert die Ergebnisse der empirischen Auswertung der entwickelten Handelsstrategien. Es analysiert die Performance und Risiken der verschiedenen Strategien.

Schlüsselwörter

Diskretionärer algorithmischer Handel, Buy und Hold Strategie, technische Analyse, gleitender Durchschnitt, Bollinger Bänder, Fundamentalanalyse, Risikomanagement, Backtesting, Performance, Risiko.