Heute möchte ich über Rendite sprechen. Genauer gesagt möchte ich darüber schreiben wie viel Rendite überhaupt realistisch ist. Der Anlass war ein zufälliges Gespräch mit jemandem der meinte er erwirtschaftete eine Performance von 50-100 % pro Monat. Wenn Sie das für möglich halten, dann lesen Sie bitte jetzt weiter.

Um das Ganze nicht aus einer persönlichen Erfahrung zu widerlegen, rechne ich Ihnen die gemachte Aussage des Herrn einmal vor. Gehen wir davon aus dass der Herr in seiner Aussage zu optimistisch war und er in seiner Welt 50% Rendite pro Monat erwirtschaftet. Bei einem fiktiven Konto von 10.000 € hätte er nach 12 Monaten einen Kontostand von 1.297.463,38 €. Dies entspricht einer Rendite von ca. 12874 % per annum. Wenn Sie diese Performance immer noch für realistisch halten, rechnen Sie dies doch bitte für 24, 36 , 48 Monate aus. Oder vergleichen Sie die Performance mit der von Warren Buffet. Er gilt als einer der reichsten Menschen der Welt und ist bestimmt einer der besten Investoren. Seine jährliche Performance liegt jedoch um einen Faktor von 1000 darunter! Sie sehen wenn Sie sich im Börsenumfeld bewegen rechnen Sie damit, dass Sie Menschen treffen werden die die nächsten Nobelpreisträger sein könnten.

Zum Abschluss möchte ich noch darauf Hinweisen das natürlich Performance nicht alles ist und man immer schauen sollte mit welchem Risiko ein Gewinn erzielt wurde. Wie sich Risiko messen lässt ist jedem selbst überlassen, weitverbreitet ist der Vergleich des Verhältnisses von Performance zu Draw Down.

Sebastian Sonstiges, Wissen

Hier eine kleine Demonstration und Motivation für MATLAB. Folgende Funktionen sind möglich
1. Automatische Anbindung an Yahoo! Finance
2. Plots für Candles

Dieser Plot:

wurde mit diesem Code erzeugt:

 Matlab M | 
 copy code |
?
 
01
02
y = yahoo;
03
FromDate='Jan 1 2009';
04
ToDate='Jun 1 2009';
05
Open = flipud(fetch(y,'bidu','Open',FromDate,ToDate));
06
High = flipud(fetch(y,'bidu','High',FromDate,ToDate));
07
Low = flipud(fetch(y,'bidu','Low',FromDate,ToDate));
08
Close = flipud(fetch(y,'bidu','Close',FromDate,ToDate));
09
Date = flipud(fetch(y,'bidu','Date',FromDate,ToDate));
10
candle(High(:,2),Low(:,2),Close(:,2),Open(:,2),'black',Date(:,2));
11
title(['Baidu.com, Inc. (' FromDate ' - ' ToDate ')']);
12
ylabel('$');
13

Sebastian MATLAB, Tutorial

Wer sich schon länger mit dem Kauf von Gold beschäftigt kommt schnell zu dem Entschluss, dass der physische Kauf von Gold am besten ist. Die Partizipation am steigenden Goldpreis durch ein CFD oder Zertifikat ist immer mit einem Emittentenrisiko verbunden. Das Bedeutet: Gerät der Broker oder die Bank die solch ein Finanzprodukt ausgibt in Zahlungsschwierigkeiten, erleidet der Anleger meist einen Totalverlust.

Gold gilt als Wertanlage für schlechte Zeiten, treten solche Zeiten ein steigt die Wahrscheinlichkeit von Insolvenzen im Finanzbereich. Kauft man Gold hingegen in Form von Baren oder Münzen, so existiert die Anlagesumme nicht nur auf dem Papier, sondern in rein physischer Form. Bei größeren Summen besteht allerdings der Nachteil der Lagerung. An Größeren Mengen von Gold haben natürlich auch Langfinger großes Interesse. Deshalb empfiehlt sich die Aufbewahrung an einem sicheren Ort.

Genau solch einen Service bietet die Firma BullionVault. Bei BullionVault kann man nicht nur zu niedrigen Gebühren, Gold in physischer Form erwerben, nein es ist sogar möglich BullionVault zu beauftragen dieses Gold in hochsicheren professionellen Tresoren in Zürich, London und New York zu verwahren. Möchte man das Gold dann irgendwann selbst haben, kann man es sich einfach liefern lassen.

Sebastian Allgemein

Kann Mathematik verrückt machen? Dazu eine Doku zu Primzahlen und die Riemannsche Vermutung.
Mehr…

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Ein weniger populärer Ansatz zur Zeitreihenanalyse stellt die Fraktale Geometrie dar. Benoît Mandelbrot war einer der ersten der die Random-Walk-Theorie in Frage stellte[2]. An die Annahme das Preisschwankungen normalverteillt sind, glauben die Wirtschaftsromantiker noch immer. Aber irgendjemand muss auch verlieren, wenn jemand gewinnt … . Wer nicht den Einheitsbrei nachplappern will sollte sich mal mit der Fraktalen Geometrie beschäftigen die nicht nur Finanzphänomene erklären kann.

• Fraktale und Finanzen
• Chaos and Order in the Capital Markets

(Die Liste wird dynamisch ergänzt).

Sebastian Fraktale Geometrie, Literatur Chaos, dynamische Systeme, Fraktale, nichtlineare Systeme

Bei der diesjährigen Berlinale wurde ein Film zur Finanzkrise vorgestellt. Es handelt sich nicht um eine Dokumentation sondern um einen Film der im Umfeld der Finanzkrise spielt. Einen guten Eindruck vermittelt der Trailer. Der deutsche Starttermin ist der 29. September.

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Informationen sind das Schmieröl der Börse. Könnte Google also aufgrund von Suchanfragen einen Aktienkurs vorhersagen? Dieser Frage ging ein Team rund um Tobias Preis nach [6]. Dazu wurden die Daten von Google Trends ausgewertet. Das Ergebnis: Es gibt keine Anzeichen das die Vorhersage mit diesen Daten möglich ist. Dies mag zu einem daran liegen das es sich bei den Daten um wöchentliche Daten handelt. Würden Daten auf stündlicher Basis vorliegen so könnte es wohl möglich sein. Ein Grund warum Google diese Daten nicht veröffentlicht?

Was das Team rund um Tobias Preis jedoch gefunden hat ist eine Korrelation bezüglich des Volumens. Wird also nach einer Aktie viel gesucht weist diese auch ein hohes Volumen auf.

Sebastian Sonstiges

Wer sich nochmal rückblickend die letzte Wirtschafts- und Finanzkrise reinziehen möchte, für den wird dieser Film interessant sein. In zahlreichen Interviews werden die Ereignisse abgehandelt. Zur besseren Verständlichkeit werden Vorgänge auf ein einfaches Niveau herunter gebrochen und mit Grafiken verdeutlicht. Überrascht hat mich die Verquickung der berühmten Universitäten mit der Finanzlobby. Im Nachhinein erklärt das einiges. Man sollte aber der englischen Sprache mächtig sein da nur deutsche Untertitel und keine deutsche Tonspur vorhanden ist. Zu Wort kommen u.a.: Dominique Strauss Kahn, Eliot Spitzer, George Soros, Christine LaGarde & Nouriel Roubini. Ein guten Vorgeschmack liefert der Trailer:

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Stärken und Schwächen der Rocket-Science:

• Kalman-Filter: Normalverteilung, für lineare Probleme

• Extended Kalman-Filter: Normalverteilung, für nichtlineare Probleme (Linearisierung mit Taylor)

• Unscented Kalman-Filter: Normalverteilung, für nichtlineare Probleme (Koordinatentransformation)

• Partikel-Filter: Jede beliebige Verteilung, für nichtlineare Probleme

Obwohl der Partikel-Filter wohl das Maß der Dinge ist, sollte man trotzdem beim Kalman-Filter anfangen. Tatsächlich erhält man schon mit einem Kalman-Filter mit konstantem Gain brauchbare Ergebnisse:

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