Titelaufnahme

Titel
Vergleich technischer Trading Tools anhand der Ergebnisse genetischer Optimierungen / von Lei Zhu
Weitere Titel
Comparison of technical trading tools by means of genetic optimization results
Verfasser / Verfasserin Zhu, Lei
Begutachter / BegutachterinGrechenig, Thomas
Erschienen2010
Umfang125 S. : Ill., graph. Darst.
HochschulschriftWien, Techn. Univ., Dipl.-Arb., 2010
Anmerkung
Abweichender Titel laut Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers
Zsfassung in engl. Sprache
SpracheDeutsch
DokumenttypDiplomarbeit
Schlagwörter (DE)Genetische Algorithmen / Evolutionäre Algorithmen / Trading Tools / Merchant of Venice / MultiCharts
URNurn:nbn:at:at-ubtuw:1-37235 Persistent Identifier (URN)
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Vergleich technischer Trading Tools anhand der Ergebnisse genetischer Optimierungen [5.19 mb]
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Zusammenfassung (Deutsch)

Diese Diplomarbeit befasst sich mit dem Einsatz genetischer Algorithmen im Rahmen von Trading Tools. Genetische Algorithmen sind stochastische Optimierungsverfahren, die von John H. Holland entwickelt wurden. In der modernen Investment Finanz werden genetische Algorithmen in Trading Tools integriert um die Protmaximierung zu unterstuetzen.

Ziel dieser Arbeit ist es, die Arbeitsweise der genetischen Algorithmen im Detail zu beschreiben und die technisch-strategischen Vorteile der genetischen Algorithmen im Rahmen von Trading Tools zu beleuchten. Zwei Fallbeispiele - "Merchant of Venice" und "MultiCharts" werden herangezogen und auf allgemeine Eigenschaften wie Funktionsumfang, Lizenz, Kostenpunkt und Systemanforderungen untersucht und miteinander verglichen. In Merchant of Venice werden genetische Algorithmen zur Parameter Optimierung in Kauf/Verkauf Regel und zur Kauf/Verkauf Regel Generierung eingesetzt. In MultiCharts werden genetische Algorithmen zur Parameter Optimierung und zur Portfolio Optimierung eingesetzt. Es werden empirische Versuche und Analysen mit unterschiedlichen Parameterkongurationen durchgefuhrt, um die Performanz des Einsatzes von genetischen Algorithmen in Trading Tools zu untersuchen. Von speziellem Interesse ist die Performanz der genetischen Algorithmen in unterschiedlichen Wirtschaftsbedingungen wie zum Beispiel in einem wachsenden bzw. in einem turbulenten Markt. Die Ergebnisse aus den Untersuchungen zeigen signikante Potentiale der genetischen Algorithmen.

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