Projektgruppe

Im Rahmen der über zwei Semester stattfinden Projektgruppe soll eine Plattform entwickelt werden, die es ermöglicht verschiedene Datenanalyse-Techniken zu implementieren und deren Ergebnisse systematisch auszuwerten.

Basis der Plattform sind verschiedene Finanzmarktdaten - insbesondere Aktien- und Währungskurse -, die in hoher Auflösung und über mehrere Jahre zur Verfügung stehen. Die Teilnehmer können hierbei selbstständig, auf Basis vorhandener Forschungsergebnisse sowie anhand der derzeit in der Finanzwelt verwendeten Techniken wie der technischen Analyse Algorithmen auswählen, implementieren und oder weiterentwickeln und letztlich auf die Datenbasis anwenden.

Um die enormen Datenmengen und die meist stark rechenlastigen Algorithmen verarbeiten zu können, werden sich die Teilnehmer auch mit der Verteilung der Plattform im Sinne des "Cloud Computing" auseinandersetzen und schließlich, auch zur Darstellung der Ergebnisse, eine Webapplikation entwerfen, die die vorhanden Finanzmarktdaten und die Ergebnisse der Analysen in einem Auskunftssystem geeignet visualisiert.

Neben der reinen Entwicklung der Plattform soll am Ende des Projektes eine vergleichende Studie der verschiedenen Analyseansätze erstellt werden, in der die entwickelten Techniken auf Daten mehrerer Jahre angewendet und anschließend systematisch ausgewertet werden.

Ein in der täglichen Praxis der Finanzwelt enorm häufig genutztes Mittel zur Vorhersage von Kursentwicklungen ist die Auswertung so genannter Candlestick-Formationen, ein Teilgebiet der so genannten Chart-Analyse. Bei dieser Methode betrachtet man den Kursverlauf und versucht durch Zusammenfassung mehrerer Momentaufnahmen in einem so genannten Candle-Stick die Marktstimmung direkt und ausschließlich aus dem aktuellen Kursverlauf zu erschließen. Im Beispiel rechts aus der Software Tai-Pan sind zwei Formationen "Long Candle" gehighlighted, die auf einen hohen Verkaufs-Druck schließen lassen. Die Identifizierung solcher Formationen, aber vor allem die systematische Auswertung, also ob der erwartete Kursverlauf sich tatsächlich zeigt, könnte eine Aufgabe sein, die mit Hilfe der Plattform untersucht werden kann.

Neben solcher etablierter Methoden, deren Nutzen natürlich kritisch untersucht werden soll, gibt es verschiedenste Forschungsansätze zur Analyse und Vorhersage von Finanzmarktdaten, wobei solche von einfachen statistischen Untersuchungen bis hin zu komplexen Neuronalen Netzen möglich sind.