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Algorithmic trading
Entwicklung, Test und Optimierung von Handelsstrategie
Aleksandra Nödl
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Betriebswirtschaft
Betreuer*in
Jörg Finsinger
Mitbetreuer*in
Jörg Finsinger
Alle Rechte vorbehalten / All rights reserved
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-29161.54760.441360-3
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)

Abstracts

Abstract
(Deutsch)
Die traditionelle Forschung im Bereich der Kursprognosen hängt in großem Maße mit der Volatilität des Marktes und den Währungskursen zusammen. Diese Arbeit wird sich mit den Forschungsansätzen der letzten Jahre beschäftigen, welche auch Prognosemodelle aus anderen Disziplinen heranziehen. Nach einer kurzen Einleitung im zweiten Kapitel wurden bereits die theoretischen Aspekte der Möglichkeit von Kursvorhersagen auf Finanzmärkten erörtert. Genauer gesagt die Frage, ob es prinzipiell möglich ist das Marktverhalten zu prognostizieren oder nicht. Falls nicht, warum? Falls ja, Wie? In Kapitel 3 wurden grundlegende Eigenschaften neuronaler Netze erörtert. Künstliche neuronale Netze stellen dabei ein im Aufbau recht flexibles Modell dar, was eine Voraussetzung für deren vielfältige Optimierungsmöglichkeiten im Hinblick auf eine ganz Konkrete Aufgabe ist. Des Weiteren wird ein Überblick über die Fachliteratur zum Thema der praktischen Anwendungen von künstlichen neuronalen Netzen zur Lösung von Problemstellungen des Devisenhandels gegeben. In Kapitel 4 bereits gesammelte Erfahrungen in der Anwendung künstlicher neuronaler Netze zur Kursprognose beleuchten, unter anderem Experimente mit ihrem Aufbau, ihrer Lernweise sowie Möglichkeiten der Eingangsdatenverarbeitung. Anhand der gewonnenen Erkenntnisse wird ein eigens ausgearbeiteter Kursprognosealgorithmus für den Forex präsentiert, welcher auf dem Modell des mehrlagigen Perceptrons basiert. In Kapitel 5 wird der praktische Teil der Arbeit im Vordergrund stehen, die Entwicklung der Handelsstrategie, sowie ihrer Erprobung und Optimierung.

Schlagwörter

Schlagwörter
(Deutsch)
Handelsstrategie künstliche neuronale Netze Multilayer Perceptron
Autor*innen
Aleksandra Nödl
Haupttitel (Deutsch)
Algorithmic trading
Hauptuntertitel (Deutsch)
Entwicklung, Test und Optimierung von Handelsstrategie
Publikationsjahr
2015
Umfangsangabe
VI, 70 S. : graph. Darst.
Sprache
Deutsch
Klassifikation
85 Betriebswirtschaft > 85.30 Investition, Finanzierung
AC Nummer
AC12298123
Utheses ID
33070
Studienkennzahl
UA | 066 | 915 | |
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