El-Berry, J. (2014). Genetische Algorithmen im aktiven Portfoliomanagement : Entwicklung und Implementierung eines interaktiven Prototypen zur Handelsunterstützung im aktiven Portfoliomanagement auf Basis genetischer Algorithmen [Diploma Thesis, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://doi.org/10.34726/hss.2014.24767
Die letzte Dekade ging mit einer Reihe von fundamentalen realwirtschaftlichen sowie finanzwirtschaftlichen Veränderungen einher. Durch die variierende Anzahl, Dynamik und Gewichtung externer Einflussfaktoren auf die verschiedenen Teilbereiche der Finanzmärkte, ergibt sich eine erhöhte Notwendigkeit dynamischer Analysemöglichkeiten im aktiven Portfoliomanagement. Um dies zu ermöglichen, wurde ein genetischer Algorithmus entwickelt mit dem eine Asset-Allokation für ein Portfolio auf Basis frei erweiterbarer Bewertungsfunktionen und Basisdaten möglich wird. Darauf aufbauend ist eine prototypische Testumgebung mit grafischer Benutzeroberfläche entstanden, welche systematisches Backtesting und eine direkte Eingriffsmöglichkeit in die Parametrisierung des Algorithmus sowie einen Vergleich der daraus entstandenen Ergebnisse ermöglicht. Durch die Anwendung evolutionärer Algorithmen aus dem Bereich der Informatik auf ein anwendungsorientiertes Optimierungsproblem der Vermögensverwaltung, soll das Rahmenwerk für ein im aktiven Portfoliomanagement verwertbares Werkzeug hinreichend abgebildet werden können.
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During the last decade fundamental changes within the real economy as well as the financial sector have occurred. Because of the time-varying number, dynamics and weights of external factors onto the different parts of financial markets, there is a rising need of dynamic analytic tools in the field of portfolio management. To comply with these demands a genetic algorithm has been developed which enables the generation of a dynamic asset allocation with the fitness-function and the underlying data being completely exchangeable. On the basis of this setup, a prototypic graphical user interface has been developed which allows systematic back-testing, as well as a direct access to the algorithms parameters and a possibility to compare the parameter-specific outcome. With the use of evolutionary algorithms - a well-known technique in the field of computer science - onto an application-oriented problem of asset management, the necessary dynamics for a useful optimization framework in active portfolio management can be sufficiently achieved.
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