Mean Reversion-orientiertes Swing Trading : Technische Finanzmarktanalyse zur Optimierungeines Martingal-Handelssystems

Grossmann, Vasco ORCID

In dieser Dissertation wird ein Handelssystem beschrieben und evaluiert, welches rückläufige Tendenzen nach Überreaktionen in Finanzmärkten analysiert und ausnutzt. Hierfür werden Fehlbewertungen über ein neues Verfahren stochastisch modelliert, um den tatsächlichen Wert eines Finanzprodukts von irrationalen Kursbewegungen zu separieren -- die Analyse von Realmarktdaten offenbart langfristige Gleichgewichtsniveaus, zu dessen Rückkehr untersuchte Kursprozesse tendieren. Verzögerte Wechselwirkungen zwischen unterschiedlichen Finanzprodukten helfen zusätzlich, Überreaktionen zu erkennen. Erkenntnisse der Martingal- und Portfoliotheorie werden bei der Definition des Handelssystems mit dem Ziel kombiniert, identifizierte Fehlbewertungen in gleichmäßige Gewinne zu überführen. Auf diese Weise wird ein nachhaltiger und sicherheitsorientierter Vermögensaufbau begünstigt. Um möglichst präzise Aussagen über den Erfolg des Handelssystems treffen zu können, werden Simulationen auf künstlichen und realen Kursdaten untersucht. Ausgewählte Performance- und Risikomaße werden dabei einerseits modellbasiert ausgewertet, um den Einfluss einzelner Zeitreiheneigenschaften akkurat bestimmen zu können. Andererseits werden Realmarktdaten genutzt, um einen unverfälschten Blick über den tatsächlichen Erfolg der theoretischen Überlegungen zu ermöglichen. Für die Evaluation werden Finanzmarktdaten von Aktien, Rohstoffen und Wechselkursen im Bereich von 1968 bis 2018 untersucht. Die abschließende finanzwirtschaftliche Auswertung offenbart an einem umfassenden Beispiel, dass das Handelssystem in der Dekade von 2008 bis 2018 stetige Gewinne bei einem moderaten Risiko generiert hätte.

Mean-reversion is a fundamental term in finance market analysis that refers to the assumption of an equilibrium in asset prices that is superimposed with overreactions. This dissertation describes and evaluates a trading system that exploits mean-reverse price tendencies in finance markets. Under the assumption of mispricings, a stochastic model is developed to separate fair price levels from irrational price movements. Analysis results reveal long-term balances in the probed market data. Delayed interdependencies between asset classes are utilized to improve the identification of overreactions. Methods of the martingale and portfolio theory are combined to convert these mispricings into steady returns with the objective to depict a sustainable and security-oriented trading system. Simulations on artifical and real quote data are combined to generate precise statements over the success of the trading system. On the one hand, performance and risk measures are evaluated in a model-based approach to quantify the influence of crucial time series properties. On the other hand, results on real market data allow unbiased performance and risk statements. The evaluation is based on finance market data of stocks, resources and foreign exchanges in the period of 1968 and 2018. Next to an isolated analysis of trading results for single instruments, the performance of a portfolio of mixed asset classes is reviewed. A final evaluation from 2008 to 2018 depict steady returns over the whole decade. As a diversified asset composition smoothes equity requirements, the examined portfolio succeeds in a further risk reduction.

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Grossmann, Vasco: Mean Reversion-orientiertes Swing Trading. Technische Finanzmarktanalyse zur Optimierungeines Martingal-Handelssystems. 2018.

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