Kennt sich jemand am Aktienmarkt aus?

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Zur Abrundung sei auf Talebs "Fools of Randomness" und "The Black Swan" hingewiesen.
Dieser Empfehlung muss ich aus fachlicher Sicht leider vehement widersprechen und das ist jetzt auch wirklich nur etwas für Nerds und Klugschei$$er, aber der Richtigkeit halber, sollte man das erwähnen :biggrin: Meine Meinung zu seinen Werken wird sehr gut durch die (Amazon-)Renzension von
Dr. Christian Donninger (LINK), den ich sehr schätze, wiedergegeben:

"554 von 615 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Die neue Oberflächlichkeit, 21. Februar 2010
von
Dr. Chrilly Donninger

Rezension bezieht sich auf: Der Schwarze Schwan: Die Macht höchst unwahrscheinlicher Ereignisse (Gebundene Ausgabe)
[...]
N.Taleb und der Schwarze Schwan sind ein Musterbeispiel für die neue Oberflächlichkeit. Als Statistiker beutelt es mich, wenn ich die Lobeshymnen auf dieses Buch lese und der Autor als Genie gefeiert wird. Man kann ihm ein gewisses Talent zur Selbstdarstellung nicht abstreiten. Aber nach diesem Kriterium ist auch Paris Hilton ein Genie. Seine einzig erkennbare Leistung ist, den Begriff Schwarzer Schwan von Sir K.Popper übernommen zu haben.
Taleb zeichnet eine Karrikatur von moderner Statistik und haut dann fest auf diese Karrikatur ein. Er argumentiert, dass sich die statistischen Techniken hauptsächlich um das arithmetische Mittel drehen und man dieses Mittel mit Hilfe der Normalverteilungsannahme schätzt. Aber das (Finanz-)Leben ist nicht Normalverteilt und es kommt nicht auf das Mittel sondern auf die Extremwerte (insbesondere negativer Natur) an. Tatsächlich trägt Taleb Eulen nach Athen. Es gibt eine umfangreiche statistische Literatur, die diese Probleme behandeln (siehe eine kleine Auswahl unten).
Die Black-Scholes-Merton Formel ist die Standardformel zur Berechnung von Optionen. Diese Formel geht tatsächlich von einer Normalverteilung aus. Natürlich haben die Erfinder gewusst, dass die Returns (Gewinn/Verlust) von Aktien nicht Normalverteilt sind. Aber aus der NV-Annahme ergibt sich eine sehr einfache Formel. Die Formel hat sich durchgesetzt, weil man sie auch auf einem Taschenrechner leicht programmieren kann. Selbstverständlich wissen auch die Händler, dass die Formel nicht korrekt ist. Sie korrigieren die Formel durch den sogenannten Volatility-Smile. D.h. sie geben größere Parameterwerte ein um die "fat-tails" zu kompensieren. P.Wilmott hat es in seinem Standardwerk über Finanzmathematik so auf den Punkt gebracht "Man gibt in eine falsche Formel falsche Werte ein um das richtige Ergebnis zu bekommen". Es sind natürlich auch wesentlich komplexere Optionenformeln entwickelt worden. Von N.Taleb kenne ich keinen wissenschaftlichen Beitrag zu diesem Thema.
So sehr Taleb die Normalverteilung verteufelt, umso mehr schwärmt er von Mandelbrotschen Fraktalen. B.Mandelbrot hat in den 1960er Jahren tatsächlich interessante Untersuchungen zu den statistischen Verteilungen auf Börsen unternommen. Er hat sogenannte "scale-invariant (oder stable) -Distributions" vorgeschlagen. Eine scale-invariant-Distribution ist das Statistische äquivalent zu Fraktalen. Die Verteilung für 5 min folgt demselben Gesetz wie jene für 5 Stunden, für 5 Tagen, für 5 Wochen.... Eine triviale scale-invariante Verteilung ist die Normalverteilung. Die will man aber nicht. Die übrigen in Frage kommenden Verteilungen haben aber eher grausliche mathematische Eigenschaften. Z.B. unendliche Varianz. Es zeigte sich auch klar, dass die Börsenkurse nicht scale-invariant sind. Z.B. gibt es für kurze Zeiträume (bis ca. 5 min) die sogenannte Microstructure. Die Verteilung wird durch die technischen Handelsbedingungen bestimmt (z.B. bid-ask-Spread). Über längere Zeiträume nähern sich die Kursentwicklungen hingegen der Normalverteilung relativ gut an. Die Ideen von Mandelbrot sind interessant, aber unhandlich und ebenfalls weit von der Realität entfernt. Es gibt in der Finanzmathematik einen kleinen Mandelbrot-Fanklub, aber seine Ideen haben sich - m.E. zu Recht - nie durchgesetzt.

Die Kritik Taleb's an der Statistik ist auch nicht besonders neu. 1889 kritisierte Francis Galton die Statistikerzunft mit:
"who limited their inquires to Averages, and do not seem to revel in more comphrensive views. Their souls seem as dull to the charm of variety as that of a native of one of our flat English counties, whose retrospect of Switzerland was that, if the mountains could be thrown into its lakes, two nuisances would be got rid at once" (F.Galton, Natural Inheritance).
Im Unterschied zu Taleb hat Galton aber wesentliche Beiträge zur Statistik geleistet.

Kleine Literaturliste für Methoden, die laut Taleb erst erfunden werden müssen, aber schon längst erfunden sind:
L.v.Bortkewitsch (auch Bortkiewicz geschrieben): Das Gesetz der kleinen Zahlen. Ein klassisches Buch. Erschienen 1898!!. Wie der Titel schon sagt geht es um seltene und nicht normalverteilte Ereignisse (bei der Normalverteilung spricht man vom Gesetz der grossen Zahl). Das berühmteste Beispiel aus diesem Buch ist die Verteilung von Toten durch Hufschlag in der Preussischen Armee. Die von Bortkewitsch verwendeten Methoden spielen in der modernen Finanzmathematik eine zentrale Rolle (Levy-Prozesse).
Qi Li, J.S. Racine: Non Parametric Econometrics, Theory and Practice. Die Nonparametric Statistic macht überhaupt keine Annahme über die Verteilung. Sie ist ein eigenes, riessiges Gebiet der Statistik. Nonparametric Statistics gibt es schon seit mindestens 200 Jahren.
R. Koenker: Quantile Regression. In der Quantile Regression schätzt man z.B. die untersten oder obersten 10% einer Verteilung. Also genau das, auf was es laut Taleb ankommt. Man kann natürlich auch den Median damit schätzen. In der "normalen" Linearen Regression schätzt man das arithmetische Mittel. Erfunden 1978.
R.Maronna et al.: Robust Statistics, Theory and Methods. In der robusten Statistik untersucht man Methoden, die von einzelnen Ausreissern (den "schwarzen Schwänen") wenig beeinflusst werden. In vielen Untersuchungen hat man das umgekehrte Schwarze Schwan Problem. Man will etwas über die weissen Schwäne wissen, die Daten enthalten aber ein paar schwarze Schwäne. Diese sollen das Ergebnis nicht zu stark beeinflussen. Das arithmetische Mittel ist ein grauer Schwan, ein robustes Mittel (z.B. Median) ist ein weisser Schwan. Seit mindestens 200 Jahren bekannt.
R.B.Nelsen: An Introduction to Copulas. Mit Copulas kann man beliebige statistische Zusammenhänge zwischen Zufallsvariablen modelieren. Die auf der Normalverteilung basierende Korrelation (Pearsons-R) ist nur ein Spezialfall. Erfunden 1959 (Satz von Sklar).
P.Embrechts, C.Klüppelberg, Th.Mikosch: Modelling Extremal Events for Insurance and Finance. Wie der Titel schon sagt, geht es um statistische Methoden für Extremereignisse. Wie häufig tretten graue Schwäne auf und welchen Grauwert haben sie bzw. kann auch ein schwarzer Schwan vorkommen? Seit mindestens 100 Jahren bekannt.
Didier Sornette: Why Stock Markets Crash. Erschienen 2001. Die Schwarzen Schwäne heissen bei Sornette "King-Dragons". Sornette versucht mit Methoden der Statistischen Physik und der Erdbeben-Forschung diese King-Dragons vulgo Crashes zu prognostizieren. Man kann über diese Methoden streiten. Aber Sornette und seine Mitarbeiter publizieren seit 15 Jahren über dieses Thema.
[...]
P.P.S.: Diese Rezension ist eindeutig der Schwarze Schwan unter meinen Rezensionen. Es gibt keine andere Rezension die auch nur annähernde soviele Pro- und Contra-Punkte erhalten hat. Zunächst freut man sich über die Punkte (auch die negativen). Aber dann beschleicht einem der Gedanke, dass man beim Taleb'schen und Hilton'schen Spiel auch mitspielt und
die Freude schwindet."


WMH und beste Grüße
Honigkuchenpferd
 
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N.Taleb und der Schwarze Schwan sind ein Musterbeispiel für die neue Oberflächlichkeit. Als Statistiker beutelt es mich, wenn ich die Lobeshymnen auf dieses Buch lese und der Autor als Genie gefeiert wird. Man kann ihm ein gewisses Talent zur Selbstdarstellung nicht abstreiten. Aber nach diesem Kriterium ist auch Paris Hilton ein Genie. Seine einzig erkennbare Leistung ist, den Begriff Schwarzer Schwan von Sir K.Popper übernommen zu haben.
Taleb zeichnet eine Karrikatur von moderner Statistik und haut dann fest auf diese Karrikatur ein. Er argumentiert, dass sich die statistischen Techniken hauptsächlich um das arithmetische Mittel drehen und man dieses Mittel mit Hilfe der Normalverteilungsannahme schätzt. Aber das (Finanz-)Leben ist nicht Normalverteilt und es kommt nicht auf das Mittel sondern auf die Extremwerte (insbesondere negativer Natur) an. Tatsächlich trägt Taleb Eulen nach Athen. Es gibt eine umfangreiche statistische Literatur, die diese Probleme behandeln (siehe eine kleine Auswahl unten).
Die Black-Scholes-Merton Formel ist die Standardformel zur Berechnung von Optionen. Diese Formel geht tatsächlich von einer Normalverteilung aus. Natürlich haben die Erfinder gewusst, dass die Returns (Gewinn/Verlust) von Aktien nicht Normalverteilt sind. Aber aus der NV-Annahme ergibt sich eine sehr einfache Formel. Die Formel hat sich durchgesetzt, weil man sie auch auf einem Taschenrechner leicht programmieren kann. Selbstverständlich wissen auch die Händler, dass die Formel nicht korrekt ist. Sie korrigieren die Formel durch den sogenannten Volatility-Smile. D.h. sie geben größere Parameterwerte ein um die "fat-tails" zu kompensieren. P.Wilmott hat es in seinem Standardwerk über Finanzmathematik so auf den Punkt gebracht "Man gibt in eine falsche Formel falsche Werte ein um das richtige Ergebnis zu bekommen". Es sind natürlich auch wesentlich komplexere Optionenformeln entwickelt worden. Von N.Taleb kenne ich keinen wissenschaftlichen Beitrag zu diesem Thema.
So sehr Taleb die Normalverteilung verteufelt, umso mehr schwärmt er von Mandelbrotschen Fraktalen. B.Mandelbrot hat in den 1960er Jahren tatsächlich interessante Untersuchungen zu den statistischen Verteilungen auf Börsen unternommen. Er hat sogenannte "scale-invariant (oder stable) -Distributions" vorgeschlagen. Eine scale-invariant-Distribution ist das Statistische äquivalent zu Fraktalen. Die Verteilung für 5 min folgt demselben Gesetz wie jene für 5 Stunden, für 5 Tagen, für 5 Wochen.... Eine triviale scale-invariante Verteilung ist die Normalverteilung. Die will man aber nicht. Die übrigen in Frage kommenden Verteilungen haben aber eher grausliche mathematische Eigenschaften. Z.B. unendliche Varianz. Es zeigte sich auch klar, dass die Börsenkurse nicht scale-invariant sind. Z.B. gibt es für kurze Zeiträume (bis ca. 5 min) die sogenannte Microstructure. Die Verteilung wird durch die technischen Handelsbedingungen bestimmt (z.B. bid-ask-Spread). Über längere Zeiträume nähern sich die Kursentwicklungen hingegen der Normalverteilung relativ gut an. Die Ideen von Mandelbrot sind interessant, aber unhandlich und ebenfalls weit von der Realität entfernt. Es gibt in der Finanzmathematik einen kleinen Mandelbrot-Fanklub, aber seine Ideen haben sich - m.E. zu Recht - nie durchgesetzt.

Die Kritik Taleb's an der Statistik ist auch nicht besonders neu. 1889 kritisierte Francis Galton die Statistikerzunft mit:
"who limited their inquires to Averages, and do not seem to revel in more comphrensive views. Their souls seem as dull to the charm of variety as that of a native of one of our flat English counties, whose retrospect of Switzerland was that, if the mountains could be thrown into its lakes, two nuisances would be got rid at once" (F.Galton, Natural Inheritance).
Im Unterschied zu Taleb hat Galton aber wesentliche Beiträge zur Statistik geleistet.

Kleine Literaturliste für Methoden, die laut Taleb erst erfunden werden müssen, aber schon längst erfunden sind:
L.v.Bortkewitsch (auch Bortkiewicz geschrieben): Das Gesetz der kleinen Zahlen. Ein klassisches Buch. Erschienen 1898!!. Wie der Titel schon sagt geht es um seltene und nicht normalverteilte Ereignisse (bei der Normalverteilung spricht man vom Gesetz der grossen Zahl). Das berühmteste Beispiel aus diesem Buch ist die Verteilung von Toten durch Hufschlag in der Preussischen Armee. Die von Bortkewitsch verwendeten Methoden spielen in der modernen Finanzmathematik eine zentrale Rolle (Levy-Prozesse).
Qi Li, J.S. Racine: Non Parametric Econometrics, Theory and Practice. Die Nonparametric Statistic macht überhaupt keine Annahme über die Verteilung. Sie ist ein eigenes, riessiges Gebiet der Statistik. Nonparametric Statistics gibt es schon seit mindestens 200 Jahren.
R. Koenker: Quantile Regression. In der Quantile Regression schätzt man z.B. die untersten oder obersten 10% einer Verteilung. Also genau das, auf was es laut Taleb ankommt. Man kann natürlich auch den Median damit schätzen. In der "normalen" Linearen Regression schätzt man das arithmetische Mittel. Erfunden 1978.
R.Maronna et al.: Robust Statistics, Theory and Methods. In der robusten Statistik untersucht man Methoden, die von einzelnen Ausreissern (den "schwarzen Schwänen") wenig beeinflusst werden. In vielen Untersuchungen hat man das umgekehrte Schwarze Schwan Problem. Man will etwas über die weissen Schwäne wissen, die Daten enthalten aber ein paar schwarze Schwäne. Diese sollen das Ergebnis nicht zu stark beeinflussen. Das arithmetische Mittel ist ein grauer Schwan, ein robustes Mittel (z.B. Median) ist ein weisser Schwan. Seit mindestens 200 Jahren bekannt.
R.B.Nelsen: An Introduction to Copulas. Mit Copulas kann man beliebige statistische Zusammenhänge zwischen Zufallsvariablen modelieren. Die auf der Normalverteilung basierende Korrelation (Pearsons-R) ist nur ein Spezialfall. Erfunden 1959 (Satz von Sklar).
P.Embrechts, C.Klüppelberg, Th.Mikosch: Modelling Extremal Events for Insurance and Finance. Wie der Titel schon sagt, geht es um statistische Methoden für Extremereignisse. Wie häufig tretten graue Schwäne auf und welchen Grauwert haben sie bzw. kann auch ein schwarzer Schwan vorkommen? Seit mindestens 100 Jahren bekannt.
Didier Sornette: Why Stock Markets Crash. Erschienen 2001. Die Schwarzen Schwäne heissen bei Sornette "King-Dragons". Sornette versucht mit Methoden der Statistischen Physik und der Erdbeben-Forschung diese King-Dragons vulgo Crashes zu prognostizieren. Man kann über diese Methoden streiten. Aber Sornette und seine Mitarbeiter publizieren seit 15 Jahren über dieses Thema.
[...]
P.P.S.: Diese Rezension ist eindeutig der Schwarze Schwan unter meinen Rezensionen. Es gibt keine andere Rezension die auch nur annähernde soviele Pro- und Contra-Punkte erhalten hat. Zunächst freut man sich über die Punkte (auch die negativen). Aber dann beschleicht einem der Gedanke, dass man beim Taleb'schen und Hilton'schen Spiel auch mitspielt und
die Freude schwindet."


WMH und beste Grüße
Honigkuchenpferd
Ich bitte, mir das volle Zitat trotz seiner Länge nachzusehen, aber nur so kommt der volle Genuß rüber: Ist es nicht schön zu lesen, wie sie einander befetzen? Schlammschlacht im Elfenbeinturm.

Einige der Leckerli oben habe ich fett gekennzeichnet.

[...]Bezeichnend für die Wirtschaftswissenschaften scheint mir, daß es im Gegensatz zur Technik oder zur Naturwissenschaft kaum eine richtige Möglichkeit gibt, die Lehren experimentell zu überprüfen.

Somit beruft man sich auf Propheten und Heilsverkünder oder Autoritäten, die mit der Zeit und Mode wechseln.
[...] Als ob man die Frage ob die Welt rund oder flach sei durch Niederbrüllen der jeweils anderen Fraktion entscheiden wollte.
Und genau das hatte mich an den Sozial- und Wirtschaftswissenschaften gestört. Danke für dieses Musterbeispiel...

WH
Tarolla
 
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[...]

Und genau das hatte mich an den Sozial- und Wirtschaftswissenschaften gestört. Danke für dieses Musterbeispiel...
Du meinst den menschlichen Einfluss? :unbelievable: In der Rezension geht es nur um fachliche Diskussionen, die man sicher auch auf Naturwissenschaften oder technische Themen anwenden könnte. Da ist ja auch nicht immer alles so klar.
 
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Ich bitte, mir das volle Zitat trotz seiner Länge nachzusehen, aber nur so kommt der volle Genuß rüber: Ist es nicht schön zu lesen, wie sie einander befetzen? Schlammschlacht im Elfenbeinturm.

Einige der Leckerli oben habe ich fett gekennzeichnet.

Und genau das hatte mich an den Sozial- und Wirtschaftswissenschaften gestört. Danke für dieses Musterbeispiel...

WH
Tarolla
Du meinst den menschlichen Einfluss? :unbelievable: In der Rezension geht es nur um fachliche Diskussionen, die man sicher auch auf Naturwissenschaften oder technische Themen anwenden könnte. Da ist ja auch nicht immer alles so klar.
Guten Morgen,

gaaaanz langsam geht mir ein Licht auf... Ich ahne, warum wir in gewissen Dingen aneinander vorbeischreiben: Ich vermute mal, Dein Fachgebiet war von Anfang der Ausbildung an Finanzmathematik oder zumindest ein ähnliches Gebiet aus den Wirtschaftswissenschaften. Damit bist Du in die dort wohl übliche Art der Diskussion samt Wahl der Argumente und der Tonart hineingewachsen und daran gewöhnt. Bei mir dagegen ging es mit Technik los. Dort gibt es auch Menschen mit menschlichen Eigenschaften und Eigenheiten - die nennt man Techniker. Aber die Wahl der Argumente und besonders der Tonfall unterscheiden sich doch grundlegend.

Dr. Christian Donninger hat gesagt.:
N.Taleb und der Schwarze Schwan sind ein Musterbeispiel für die neue Oberflächlichkeit. Als Statistiker beutelt es mich, wenn ich die Lobeshymnen auf dieses Buch lese und der Autor als Genie gefeiert wird. Man kann ihm ein gewisses Talent zur Selbstdarstellung nicht abstreiten. Aber nach diesem Kriterium ist auch Paris Hilton ein Genie.
Vielleicht bin ich ja zu empfindlich, aber das kling für mich nicht wie eine "fachliche Diskussion" sondern wie ein mit Gift und Galle durchtränkter persönlicher Angriff auf den Autor. Diesen wie ich finde untergriffigen Ton kannte ich aus der Technik nicht.


Dr. Christian Donninger hat gesagt.:
Didier Sornette: Why Stock Markets Crash. Erschienen 2001. Die Schwarzen Schwäne heissen bei Sornette "King-Dragons". Sornette versucht mit Methoden der Statistischen Physik und der Erdbeben-Forschung diese King-Dragons vulgo Crashes zu prognostizieren. Man kann über diese Methoden streiten. Aber Sornette und seine Mitarbeiter publizieren seit 15 Jahren über dieses Thema.
Hier finden wir das Gegenteil. Da läßt der Rezensent Gnade walten, weil ihm anscheinend die Ausdauer gefällt, mit der sich Herr Sornette und Mitarbeiter seit 15 Jahren ohne klaren Erfolg an der Übertragung fachfremder Methoden versuchen. Das untermauert aber doch nicht im Mindesten die Richtigkeit der Annahmen von Herrn Sornette.

In der Naturwissenschaft, auf der die Technik letztlich aufbaut, ist es völlig egal, wie lange man sich an einem Thema abarbeitet oder von wem eine Hypothese stammt. Am Ende steht die Überprüfung durch das Experiment. Und am Ende zählt NUR das.

Und aus diesem recht sachlichen Umfeld kommend stieg ich in die BWL ein, wo (gefühlt zu) viele Zusammenhänge "postuliert" wurden und die "Gültigkeit" des Postulats an den Ruf der Person
geknüpft war und es darum auch Sinn machte, die "Autorität" einer Person zu untermauern oder auch zu untergraben. Einen Abglanz davon finde ich in der Buchkritik wieder.

Jetzt wird mir auch klar, daß man auf diese Unterschiede nur aufmerksam wird, wenn man den Kontrast zwischen den Welten so hart wie in meinem Fall erlebt. "Man wird so alt wie eine Kuh und lernt noch immer was dazu." - Und das als Techniker an einem virtuellen Jägerstammtisch.

WH
Tarolla
 
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Guten Morgen,

gaaaanz langsam geht mir ein Licht auf... Ich ahne, warum wir in gewissen Dingen aneinander vorbeischreiben: Ich vermute mal, Dein Fachgebiet war von Anfang der Ausbildung an Finanzmathematik oder zumindest ein ähnliches Gebiet aus den Wirtschaftswissenschaften. Damit bist Du in die dort wohl übliche Art der Diskussion samt Wahl der Argumente und der Tonart hineingewachsen und daran gewöhnt. Bei mir dagegen ging es mit Technik los. Dort gibt es auch Menschen mit menschlichen Eigenschaften und Eigenheiten - die nennt man Techniker. Aber die Wahl der Argumente und besonders der Tonfall unterscheiden sich doch grundlegend.
Du hast da wohl recht. :-D

Vielleicht bin ich ja zu empfindlich, aber das kling für mich nicht wie eine "fachliche Diskussion" sondern wie ein mit Gift und Galle durchtränkter persönlicher Angriff auf den Autor. Diesen wie ich finde untergriffigen Ton kannte ich aus der Technik nicht.
An diesem Tonfall sollte er arbeiten, ist ja auch nur eine Rezension. Ich denke, dass verhält sich bei ihm wohl wie bei diesem Lutz Möller :biggrin::bye:

[...]
In der Naturwissenschaft, auf der die Technik letztlich aufbaut, ist es völlig egal, wie lange man sich an einem Thema abarbeitet oder von wem eine Hypothese stammt. Am Ende steht die Überprüfung durch das Experiment. Und am Ende zählt NUR das.

Ja, da hast du recht. Das macht es etwas einfacher wie ich finde.


Und aus diesem recht sachlichen Umfeld kommend stieg ich in die BWL ein, wo (gefühlt zu) viele Zusammenhänge "postuliert" wurden und die "Gültigkeit" des Postulats an den Ruf der Person
geknüpft war und es darum auch Sinn machte, die "Autorität" einer Person zu untermauern oder auch zu untergraben. Einen Abglanz davon finde ich in der Buchkritik wieder.

Deinen Blickwinkel finde ich nach wie vor sehr interessant, ganz so schlimm ist in der Realität aber nicht mehr. Es wird besser mit der Standardisierung der Methoden und ist immer weniger auf personengebundenen Postulaten begründet. Ich habe also Hoffnung. :)

Jetzt wird mir auch klar, daß man auf diese Unterschiede nur aufmerksam wird, wenn man den Kontrast zwischen den Welten so hart wie in meinem Fall erlebt. "Man wird so alt wie eine Kuh und lernt noch immer was dazu." - Und das als Techniker an einem virtuellen Jägerstammtisch.
In der Tat, ich bin da auch immer froh.
 
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An diesem Tonfall sollte er arbeiten, ist ja auch nur eine Rezension. Ich denke, dass verhält sich bei ihm wohl wie bei diesem Lutz Möller :biggrin::bye:
Ja der erschüttert meine schöne Argumentation...

Ob ich mal in diesem speziellen Fall bei Dir wegen eines Verfahrens zum Eliminieren von Ausreißern nachfragen darf?

WH
Tarolla
 
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Wollte nochmal Aktie VW Vorzüge und Tesla aufrufen.

Stand vom 19.08.2017 zu heute 08.09.2017.

Dazu noch die Div. von VW alternative die Verluste von Tesla.

Dazu noch das Kgv.
 
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Seriös kann da wahrscheinlich niemand einen guten Rat geben, nicht einmal die Eingeweihten des inneren Kreises bei VW. Dazu ist das eine Gleichung mit zu vielen Unbekannten.

Aber wenn man ein wenig Spielgeld übrig hat - warum nicht. Ist eben spielen und nicht investieren.
 
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Gelöschtes Mitglied 4585

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Schaue die den Trend der großen Autobauer an: BMW - VW - DAIMLER.


Da steigen einige vom TESLA Zug auf den BMW Zug....
Warum wohl?

Dividende BMW für 2016 -- 3,94%;-)
VW Div. 1,48%
Daimler Div. 4,6%:thumbup:

 
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Dieser Empfehlung muss ich aus fachlicher Sicht leider vehement widersprechen und das ist jetzt auch wirklich nur etwas für Nerds und Klugschei$$er, aber der Richtigkeit halber, sollte man das erwähnen.
Dr. Donninger mag ein brillianter Statistiker sein und ist definitiv ein guter Komiker, hat aber wohl wenig Ahnung, wie blauäugig Banken vor der GFC Risiken steuerten. Insofern bleibe ich bei der Empfehlung für Taleb, der übrigens sowieso keine statistische Arbeit vorlegen wollte, sondern eine finanzphilosophische. Naseweiße Kleinanleger können von der Lektüre sehr wohl profitieren.

Im Unterbewußtsein höre ich im Übrigen gerade Aswath Damodaran murmeln, irgendwas mit "Valuation is an art, not a science" oder so ähnlich...
Da steigen einige vom TESLA Zug auf den BMW Zug....
Warum wohl?
Ganz einfach: Picking up pennies in front of a steamroller.
;-)
 
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Wo hier ja gefühlt, das geballte Finanzwissen sitz, mag mir einer in für nicht Banker verständlichen Worten erklären, wie eigentlich die zur Zeit am Markt befindlichen Hebelprodukte funktionieren? Das die Dinger risikoreich sind ist mir bekannt, will da auch nicht Anlegen, aber interessieren tut es mich trotzdem :biggrin:
 
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Alle derzeit am Markt gehandelten Derivate ? Kurz erklärt ? Da steigen doch schon die Spezialisten nicht durch ...

Aber kurz gesagt, im Grunde handelt es sich immer um Wetten. Letztendlich ist ja auch jeder Versicherungsvertrag eine Wette. Du wettest, dass Dein Haus in den nächsten Jahren abbrennt, die Versicherung hält dagegen.

Der kleine Nachteil am Aktienmarkt ist nämlich, dass man bei einer Aktie, die 100 Euro kostet, diese 100 Euro an Kapital mitbringen muss, um dann einen vergleichsweise kleinen Gewinn durch die Kurssteigerung zu machen. Also haben sich schlaue Leute gesagt, lassen wir das Kapital weg und wetten doch gleich auf den Kursverlauf. Der eine sagt, der Kurs steigt, der andere hält dagegen. Natürlich wird das von Banken, Hedgefonds und anderen Bigplayern vornehm mit "Absicherungen" oder "Hebelprodukten" umschrieben, weil Wetten nicht so seriös klingen.

Tatsächlich musste die rotgrüne Regierung Schröder extra das Glückspielgesetz in Deutschland ändern (abschwächen!), damit sich der Derivatehandel hierzulande besser entwickeln konnte.

Und bei Wetten kann man sich natürlich jeden Scheixx ausdenken. Wenn Du wetten möchtest, dass die Aktie von xyz nächstes Jahr nicht höher als x und nicht tiefer als y steht, dann findest Du immer einen Wettpartner.

Natürlich sind bei solchen Sachen die Statistiker an Bord und entwickeln Modelle. "Die Wahrscheinlichkeit, dass farbige Amerikaner ohne Job und Ausbildung ihren Hypothekenkredit nicht zurückzahlen, lag in der Vergangenheit bei nur 15%" - entsprechend wird die Wette abgeschlossen.

Um die Sache noch schlimmer zu machen, kamen dann ganz schlaue Leute auf die Idee, diese Wetten zu bündeln und in bessere und schlechte Ausfallwahrscheinlichkeiten aufzuteilen. Na, die Folgen kennen wir.
 
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Moin an die Aktienexperten.

Da ich seit längere Zeit ein paar E.ON Aktien besitze, halte ich auch seit der Abspaltung eine geringe Anzahl von UNIPER Aktien.

Jetzt sollen die wohl geschluckt werden und heute kam Post von meiner Bank bezüglich eines freiwilligen Barabfindungsangebots?

Was soll man da machen?
Warten?

Bei so was habe ich bisher überhaupt keine Erfahrungen.


Grüße
Hülsebeck
 
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