Algorithmisches Trading anhand der Bayesschen Analyse

Kontext:
In der heutigen digitalen Welt hat sich der Aktienhandel stark verändert. Traditionelle Aktien auf Papier wurden durch digitale Wertpapiere in Online-Depots ersetzt, und Transaktionen können nun in Sekundenschnelle über Broker durchgeführt werden. Der Handel ist dadurch zugänglicher und schneller geworden. Trotz dieser Veränderungen bleibt die passive Anlagestrategie, insbesondere durch den S&P 500 oder ähnliche Indexfonds, eine der beliebtesten und profitabelsten Methoden. Diese Bachelorarbeit untersucht, ob ein eigens entwickelter Trading-Algorithmus auf Basis des Bayes Theorems die Rentabilität des S&P 500 übertreffen kann.

Ziel/Aufgaben:
Das Hauptziel dieser Arbeit ist es, einen Trading-Algorithmus zu entwickeln und zu untersuchen, der auf dem Bayes Theorem basiert. Es wird geprüft, ob dieser Algorithmus die Rentabilität einer passiven Anlagestrategie, repräsentiert durch den S&P 500 Index, übertreffen kann. Dabei soll der Algorithmus Empfehlungen abgeben können, welche Anteile des Kapitals an eine Aktie zugewiesen werden sollten.

Methoden:
Die Arbeit kombiniert Literaturrecherche und experimentelle Methoden zur Entwicklung eines Algorithmus. Dieser Trading-Algorithmus wurde in Python entwickelt und anhand täglicher Kursdaten von Aktien des S&P 500 getestet. Die Tests erfolgten mit Historischen Daten vom 01.01.2020 bis zum 31.12.2023. Gewinne können wiedereingelegt werden wodurch sich der Algorithmus dem Zinseszins-Effekt zu Nutzen macht

Ergebnisse:
Der entwickelte Trading-Algorithmus erzielte im Untersuchungszeitraum vom 01.01.2020 bis 31.12.2023 eine Rentabilität von 153%, während der S&P 500 im gleichen Zeitraum 46,9% erreichte. Diese Ergebnisse basieren auf den Schlusskursen und zeigen die Stärke des Algorithmus insbesondere in volatilen Marktphasen wie während der Corona-Pandemie. Die Ergebnisse sind jedoch unter Einschränkungen zu geniessen da Faktoren wie Handelsgebühren, Steuern und Dividenden nicht mit in Betracht gezogen wurden.

Tags: #Trading #Bayes-Theorem #Algorithmus