Title: Vergleich technischer Trading Tools anhand der Ergebnisse genetischer Optimierungen
Language: Deutsch
Authors: Zhu, Lei 
Qualification level: Diploma
Keywords: Genetische Algorithmen; Evolutionäre Algorithmen; Trading Tools; Merchant of Venice; MultiCharts
Advisor: Grechenig, Thomas
Issue Date: 2010
Number of Pages: 125
Qualification level: Diploma
Abstract: 
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.
URI: https://resolver.obvsg.at/urn:nbn:at:at-ubtuw:1-37235
http://hdl.handle.net/20.500.12708/13110
Library ID: AC07806906
Organisation: E183 - Institut für Rechnergestützte Automation 
Publication Type: Thesis
Hochschulschrift
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