Beginn: Ab sofort
Erstbetreuer: Prof. Dr. Heisenberg
Zweitbetreuer: Prof. Dr. Schaible (F10)
Niveau: Bachelorarbeit
Problemstellung:
In der heutigen Finanzwelt ist es essentiell, Investmentstrategien zu entwickeln, die sich auf robuste, datengetriebene Analysen stützen. Insbesondere ist die Risikoanalyse von Interesse.
Die Risikoverteilung in Investmentportfolios bezieht sich auf die Art und Weise, wie ein Anleger sein Portfolio diversifiziert, um das Risiko zu minimieren, das mit der Anlage in eine bestimmte Anlageklasse oder ein bestimmtes Wertpapier verbunden ist. Durch die Risikoverteilung in Portfolios kann ein Anleger sein Portfolio so gestalten, dass es aus verschiedenen Anlageklassen besteht, die unterschiedliche Risiko- und Renditeprofile aufweisen. Dies kann dazu beitragen, das Gesamtrisiko des Portfolios zu reduzieren, da das Risiko auf verschiedene Anlageklassen verteilt wird.
Diese Bachelorarbeit zielt darauf ab, durch die Analyse von Schnittmengen in Performance-Kriterien bei Wertpapieren eine Optimierung der Performance von Investmentportfolios zu erreichen. Dies geschieht konkret durch die Untersuchung von Aktien aus dem S&P 500 Index, unter Berücksichtigung verschiedener Charakteristika wie Wachstum (Growth), Wert (Value), Dividendenaristokraten, etc.). Die präzise Identifikation solcher Aktienschnittmengen und ihres Potenzials für langfristige Renditen kann eine wertvolle Ressource für die Zusammensetzung effektiver Anlageportfolios sein.
Das Hauptziel dieser Arbeit ist die Analyse und Identifikation von Kriterien für gut performende Aktien und die anschließende Zusammenstellung eines fiktiven Portfolios. Es soll dann durch ein Backtesting berechnet werden, welche Kombinationen dieser Kriterien (z.B. die Schnittmenge zwischen Growth- und Value-Aktien und anderen) beim dadurch zusammengestellten Portfolio die höchste durchschnittliche Rendite über unterschiedliche Zeiträume (3, 5, 10, 20 Jahre) erbracht hätte.
Diese Arbeit bietet die Möglichkeit, praktische Erfahrungen in den Bereichen Finanzanalyse und Data Analytics zu sammeln und dabei die Programmierkenntnisse in Python zu vertiefen. Wenn Sie sich also für das Thema interessieren, melden Sie sich gerne jederzeit per E-Mail für ein vertiefendes Gespräch.
Diese Bachelorarbeit zielt darauf ab, durch die Analyse von Schnittmengen in Performance-Kriterien bei Wertpapieren eine Optimierung der Performance von Investmentportfolios zu erreichen. Dies geschieht konkret durch die Untersuchung von Aktien aus dem S&P 500 Index, unter Berücksichtigung verschiedener Charakteristika wie Wachstum (Growth), Wert (Value), Dividendenaristokraten, etc.). Die präzise Identifikation solcher Aktienschnittmengen und ihres Potenzials für langfristige Renditen kann eine wertvolle Ressource für die Zusammensetzung effektiver Anlageportfolios sein.
Das Hauptziel dieser Arbeit ist die Analyse und Identifikation von Kriterien für gut performende Aktien und die anschließende Zusammenstellung eines fiktiven Portfolios. Es soll dann durch ein Backtesting berechnet werden, welche Kombinationen dieser Kriterien (z.B. die Schnittmenge zwischen Growth- und Value-Aktien und anderen) beim dadurch zusammengestellten Portfolio die höchste durchschnittliche Rendite über unterschiedliche Zeiträume (3, 5, 10, 20 Jahre) erbracht hätte.
Diese Arbeit bietet die Möglichkeit, praktische Erfahrungen in den Bereichen Finanzanalyse und Data Analytics zu sammeln und dabei die Programmierkenntnisse in Python zu vertiefen. Wenn Sie sich also für das Thema interessieren, melden Sie sich gerne jederzeit per E-Mail für ein vertiefendes Gespräch.
