Leoni - Wachstumsaktie 2005 im M-Dax (Seite 563)

[springbok]

Antwort auf Beitrag Nr.: 42.013.095 von oller1 am 28.08.11 19:54:07

Hallo oller1.

Es ist aber zu berücksichtigen das die Börsen keine Kapriolen wieder schlagen und einige dicke Finger am Computer bekommen,dann sollte das Ziel zu erreichen sein.

Wie in meinem Bericht steht die Leoni sehr gesund da mit einem gesunden EBIT.

So aber auch DAI. Nichts tut sich.Dai hat an der Börse 28 MRD Euro verloeren alleine an Wert in sehr kurzer Zeit.

Gruss Springbok

[oller1]

Hallo Springbok, wenn das mit den 40 € stimmt, spendier ich dir ein Weißbier (Weizen, für Nichtbayern). Ich komme diese Woche Mittwoch oder Donnerstag Abend zurück, dann würde ich mich über die 32 € freuen. Im Ernst, es ist nicht einzusehen, warum so ein solider Wert so runtergemacht wurde. Mit dem Markt gegangen...sagen viele.
Bis demnächst Gruss vom Oller1

[springbok]

Antwort auf Beitrag Nr.: 42.005.863 von oller1 am 26.08.11 10:57:57

Wie gewünscht und ich hoffe das wir diese Jahr noch die 40 Euro sehen werden und in einer Woche die 32 Euro.


http://www.leoni.com/Analysts.402.0.html?&L=1

Gruss Springbok

[oller1]

Anstelle langer Beiträge über schmutzige Computer wäre mir lieber, wir würden uns konkreter darüber austauschen, was wir von Leoni wissen und wie wird die Zukunft der Aktie einschätzen. Charttechnisch ist wohl ein Tiefpunkt erreicht bei ca 27 €. Aber wie lange dauert es , bis der Hochpunkt von 40 € wieder genommen wird? Und wie steht das Unternehmen da?

[springbok]

Heute Nachmittag ist der Dax abgestürzt um 200 Punkte und die Leoni von 29 auf 27,50 und hat sich nicht mehr erholt.

Das ist das Spiel der schmutzigen Computer.

Gruss Springbok

[springbok]

Automatisierter Handel

Unter Automatisiertem Handel oder Algorithmischer Handel (auch Algorithmic Trading, Algo Trading, Black Box, High Frequency Trading, Flash Trading[1] oder Grey Box Trading) versteht man umgangssprachlich den automatischen Handel von Wertpapieren durch Computerprogramme. Bis dato hat sich keine eindeutige Definition in der Literatur durchgesetzt. Die meisten Autoren verstehen darunter Computerprogramme, die dazu genutzt werden, bestehende Kauf- und Verkaufsbefehle (Orders) auf elektronischem Wege an die Börse zu leiten.[2] Die andere Gruppe von Autoren versteht darunter Computerprogramme die selbstständig Kauf- und Verkaufsentscheidungen treffen. [3]. In diesem Kontext kann man Algorithmic Trading bei Buy-Side- und Sell-Side-Finanzinstituten unterscheiden.

Algorithmic Trading zur Orderaufgabe

Je nach Automatisierungsgrad kann der Computer selbstständig über bestimmte Aspekte der Order entscheiden (Timing, Preis, Volume oder Zeitpunkt der Orderaufgabe). Im sogenannten Sell Side Algo trading (zum Beispiel Brokerages) werden große Orders in mehrere kleinere Trades aufgeteilt. Damit können Market Impact, Opportunitätskosten und Risiko gesteuert werden.[4] Der Algorithmus legt das Aufsplitten und das Timing der Orders anhand vordefinierter Parameter fest. Diese Parameter nutzen üblicherweise sowohl historische als auch aktuelle Marktdaten. Algorithmischer Handel wird von Brokern zum einen für den Eigenhandel verwendet, zum anderen aber auch den Kunden der Broker als Dienstleistung angeboten (Aufgrund der Komplexität und Ressourcenlage haben institutionelle Investoren einen gewissen Drang, auf Lösungen von Brokern zuzugreifen). Der Vorteil automatisierten Handels ist die hohe Geschwindigkeit, in der sie Geschäfte platzieren können, und die im Vergleich zum Menschen höhere Menge an relevanten Informationen, die sie beobachten und verarbeiten. Damit gehen auch geringere Transaktionskosten einher.[5] Voraussetzung für algorithmischen Handel ist, dass bereits eine Order bzw. eine Handelsstrategie vorliegt. Hier geht es im Gegensatz zu automatischem Handel bzw. Quote-Maschinen darum, eine Order intelligent auf verschiedenen Märkten zu verteilen. Es geht nicht darum, anhand von Parametern automatisch Quotes in den Markt zu schießen.

Algorithmic Trading als Entscheidungsunterstützung

Algorithmic Trading wird von Hedge Fonds, Pensionsfonds, Investmentfonds, Banken und anderen institutionellen Anlegern genutzt, um Orders automatisch zu generieren und/oder auszuführen. Hier generieren Computer selbständig Kauf- und Verkaufssignale, die in Orders auf dem Finanzplatz umgesetzt werden, bevor Menschen überhaupt eingreifen können. Algorithmic Trading kann mit jeder Investment-Strategie benutzt werden: Market Making, Inter-Market Spreading, Arbitrage, Trendfolgemodelle oder Spekulationen. Die konkrete Anwendung von Computermodellen bei der Investmententscheidung und Durchführung ist unterschiedlich. So können Computer entweder nur unterstützend für die Investment-Analyse eingesetzt werden (Quant Fonds) oder die Orders sowohl automatisch generiert als auch an die Finanzplätze weitergeleitet werden (Autopilot). Die Schwierigkeit bei Algorithmic Trading liegt in der Aggregation und Analyse historischer Marktdaten sowie der Aggregation von Real-time-Kursen, um den Handel zu ermöglichen. Ebenso ist das Aufstellen und Testen mathematischer Modelle nicht trivial.

Abgrenzung High Frequency Trading und Systematic Trading

In der Literatur wird Algorithmic Trading oft mit Hochfrequenzhandel gleichgesetzt, bei dem Wertpapiere in Sekundenbruchteilen ge- und wieder verkauft werden. Eine Studie von FINalternatives zu Folge kategorisieren Fondsmanager den Bereich des Algorithmic Trading aber höchst unterschiedlich. [6] So verstehen über 60 % der Befragten unter Hochfrequenzhandel Transaktionen im Zeitraum von 1 s bis 10 Minuten. Ca. 15 % der Befragten verstehen darunter Transaktionen im Zeitraum von 1-5 Tagen. Aldridge (2009) kategorisiert Algorithmic Trading ausschließlich als Hochfrequenzhandel. [7] Gomolka (2011) hingegen fasst unter dem Algorithmic Trading sowohl das High-Frequency Trading (in Sekundenbruchteilen) also auch das Systematic Trading (längerfristig über mehrere Tage) zusammen [8]. Er betont, dass Computerprogramme nicht nur kurzfristig (z.B. zum Flash Trading) eingesetzt werden, sondern auch langfristig im Ablauf mehrerer Minuten, Stunden oder Tage selbstständig handeln können.

Auswirkungen auf die Finanzmarktstabilität

Im Gegensatz zur Computerbörse, bei der Computer nur als Kommunikationsplattform für die Verknüpfung von passenden Kauf- und Verkaufsangeboten dienen, platziert das System selbständig solche Angebote und sucht sich Handelspartner. Sie werden mitverantwortlich gemacht für den Börsenkrach am 19. Oktober 1987, den Schwarzen Montag. Ihre „Wenn-dann“-Algorithmen sollen dafür gesorgt haben, dass immer mehr Aktienpakete abgestoßen wurden, nachdem die Kurse begonnen hatten, zu fallen – was letztlich zu panikartigen Verkäufen geführt habe. Am 6. Mai 2010 fiel der Dow Jones aufgrund von vollautomatisiertem Computerhandel innerhalb von 8 Minuten um über 1000 Punkte. Dieser Flash Crash veranlasste die SEC zu einer Verschärfung ihrer Circuit-Breaker-Regeln, wonach zukünftig Kurseinbrüche von über 10 % bei einer Aktie zu einem automatischen Aussetzen des Handels führen sollen.[9]

Flash-Order / Blitzhandel

Die Seiten Automatisierter Handel#Flash-Order / Blitzhandel und Hochfrequenz-Handel überschneiden sich thematisch. Hilf mit, die Artikel besser voneinander abzugrenzen oder zu vereinigen. Beteilige dich dazu an der Diskussion über diese Überschneidungen. Bitte entferne diesen Baustein erst nach vollständiger Abarbeitung der Redundanz. PM3 19:03, 7. Okt. 2009 (CEST)


Eine Besonderheit des Automatisierten Handels sind sogenannte „Blitzaufträge“. Bei diesen werden die Computer für Millisekunden vor den anderen Marktteilnehmern über einen Kauf-/Verkaufsauftrag informiert und haben so die Möglichkeit diesen anzunehmen und sofort durch minimale Preisaufschläge weiter zu verkaufen. Selbst wenn pro Auftrag so nur 1 Cent verdient wird, kann sich dieses durch große Volumina zu einer beträchtlichen Menge aufsummieren.

Erstmals wurden Flash-Orders im Jahr 2004 von der SEC genehmigt, nachdem die Boston Option Exchange die Handelszulassung dieser beantragt hatte.[10] Aus rechtlicher Sicht ist nicht ganz klar, ob der Blitzhandel in der Europäischen Union zulässig ist. Aus deutscher Perspektive hätte die Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht wohl die Möglichkeit, den Blitzhandel zu untersagen.[11] In den Vereinigten Staaten wird derzeit über ein Verbot nachgedacht. Problem ist die Ungleichbehandlung der Marktteilnehmer, durch die es einzelnen Marktteilnehmern (hier den Algo-Tradern) quasi möglich ist Gewinne auf Kosten der anderen Marktteilnehmer zu realisieren. Als Reaktion auf die Kritik seitens der amerikanischen Regulierungsbehörden haben die Börsen Nasdaq OMX und Bats Global Markets bereits bekanntgegeben, dass sie ab September 2009 das Angebot der Flash-Orders einstellen.[12]

Kritikern von Flash-Orders ist insbesondere die Tatsache, dass ein ausgewählter Teilnehmerkreis Informationen und Chancen vor anderen Marktteilnehmern erhält, ein Dorn im Auge. Dementgegen verweisen Befürworter auf die ansteigende Liquidität und Verringerung der Handelsspanne (Spread). Durch letztere sei es am Ende für alle Marktteilnehmer sicherer und günstiger zu handeln, was die „kleinen“ Gewinne der Liquiditätsprovider rechtfertige.


Zur Entwicklung automatisierter Handel: Börsen berichten von einem Anteil bis zu 50 % am Umsatz. An der Eurex hat sich der automatisierte Handel in den letzten drei Jahren (2004–2006) vervierfacht. Der traditionelle Handel ist dagegen nur leicht gewachsen. Die EUREX nimmt an, dass momentan ca. 20–30 % des gesamten Umsatzes durch automatisierten Handel entsteht. Innerhalb der EUREX rechnet man mit einer Wachstumsrate von etwa 20 % pro Jahr. Laut einer Studie der AITE Group waren in 2006 etwa ein Drittel aller Trades von automatischen Computerprogrammen und Algorithmen gesteuert. AITE schätzt, dass dieser Anteil bis 2010 etwa 50 % erreichen könnte.[13] Wie Gomolka darstellt, sind diese Zahlen zum Börsenumsatz jedoch kritisch zu werten [14]. Denn die Börsen sehen nur diejenigen Orders die von Maschinen an die Börse übermittelt und in den elektronischen Orderbüchern aufgefangen werden (siehe Transaktionsunterstützung). Welcher Anteil des Börsenumsatz, von Maschinen generiert wird (siehe Entscheidungsunterstützung) und welcher Anteil durch menschliche Händler in die Ordersysteme eingegeben wird, kann von den Börsen nicht gemessen werden.

Anfang Juli 2009 wurde ein ehemaliger Mitarbeiter des amerikanischen Finanzdienstleisters Goldman Sachs vom FBI verhaftet, da er Teile der Software gestohlen haben soll, die von dem Unternehmen zum automatisierten Handel genutzt wird. Die Software sei laut Staatsanwaltschaft zudem geeignet, „um Märkte auf unfaire Weise zu manipulieren“.

Gruss Springbok

[springbok]

Antwort auf Beitrag Nr.: 41.982.581 von buprenorphin am 21.08.11 22:45:33

Quantitative Fonds

Maschinen, die Milliarden machen

Von Stefan Schultz, Frankfurt am Main.

An der Börse übernehmen die Computer die Macht: Immer öfter entscheiden Rechner, welche Aktien gekauft oder abgestoßen werden. Jetzt bebt die Börse - und die Autopilot-Händler sollen schuld sein. Doch was machen sie eigentlich genau? Ein Besuch im Milliardenreich der Maschinen.

In seinem früheren Job jagte Martin Kolrep Atome durch den Teilchenbeschleuniger. Unter anderem arbeitete der promovierte Physiker am Schweizer Cern-Institut - dort, wo eine Maschine steht, von der manche behaupten, sie könne Löcher ins Universum reißen .

Inzwischen bedient Kolrep andere Maschinen - denen nicht minder zerstörerische Kräfte zugeschrieben werden. Seit 2000 ist er Portfolio-Manager bei einem sogenannten Quant-Fonds. Bei diesen entscheidet komplett der Computer, welche Aktien gekauft werden. Kolrep muss nur noch zustimmen. Der Fonds gehört zum Finanzriesen Invesco und ist in Deutschland einer der größten seiner Art. Weltweit haben Kunden ihm rund 20 Milliarden Euro anvertraut.

Jetzt schlägt der Dax gefährliche Kapriolen, und Quant-Fonds schlägt Misstrauen entgegen. Vom "programmierten Absturz" ist die Rede. Von wildgewordenen Computern, die den Tiefenrausch der Börsen verstärken. Von Maschinen, die das Geld wehrloser Anleger verbrennen. Als der Dax am Donnerstag um fast sechs Prozent einbrach, gab es Gerüchte, Computer seien schuld.

Manche dieser Ängste beruhen auf Halbwissen. Denn die Branche ist für viele eine Blackbox. Doch wie sieht es darin aus? Sitzen die Quants, wie die Computer-Börsianer genannt werden, in einer Art Finanzraumschiff voller wildgewordener Computer?

Im Reich der Finanzmaschinisten

Nein, sie sitzen in einem High-Tech-Gebäudekomplex hinter einer großen Fensterfront mit Blick auf einen tristen Frankfurter Park. Kolrep selbst wirkt auch nicht wie ein seelenloser Maschinenkapitalist. Bei aller gebotenen Seriosität erlaubt er sich einen Hauch Exzentrik. Das Rot seiner Krawatte ist für die zugeknöpfte Finanzbranche etwas zu grell. Sein Monitor balanciert etwas wackelig auf einem überdimensionierten Lehrbuch.

"Unsere Anlageprodukte haben oft ein geringeres Verlustrisiko als die klassischen Fonds", sagt Kolrep. Statistiken mögen das bestätigen, demnach schnitt der Quant-Fonds von Invesco im vergangenen Jahr rund zwei Prozent besser ab als der Markt. Das schaffen aber auch zahlreiche Menschen-Fonds. Laut einer Studie des Analyseunternehmens Morningstar gibt es zudem genug Quant-Fonds, die deutlich schlechter abschneiden als die Konkurrenz.

Auf Kolreps Monitor erstrecken sich ausgedehnte Excel-Universen, in die endlose Zahlenkolonnen einlaufen: Dax- oder Yen-Dollar-Kurse, Preise von US-Staatsanleihen und Kreditausfallversicherungen und viele andere Finanzprodukte. Die Daten werden an einen Server irgendwo in Texas geschickt und von Programmen ausgewertet.

Einige Minuten rechnet der Computer, dann spuckt er Empfehlungen aus, was Kolrep kaufen und verkaufen muss. Die Maschine kann das einzeln für Tausende Aktien, Indizes und Staatsanleihen tun oder für ganze Märkte. Auf jeden Fall bündelt sie Millionen Daten zu wenigen, verständlichen Symbolen.

Umdenken in der Anlagephilosophie

Auf dem Monitor steht unter anderem: "Europa ++", die Einschätzung der Maschine für den europäischen Aktienmarkt. Der Vormonatswert lautet "Europa +". "Das bedeutet, wir werden kräftig zukaufen", sagt Kolrep. So entscheidet die Maschine über Transaktionen im Wert von bis zu 100 Millionen Euro. Nebenbei erstellt der Computer noch eine Powerpoint-Präsentation, damit Kolrep seine Entscheidungen grafisch hübsch aufbereitet an Kunden verschicken kann.

Bevor die millionenschweren Käufe und Verkäufe abgewickelt werden, werden die Maschinendaten noch einmal auf ihre Plausibilität und mögliche Datenfehler geprüft. Doch findet Kolrep seinen Job nicht trotzdem befremdlich? Fühlt er sich nicht wie ein Neandertaler, der einen Düsenjet zu steuern versucht?

Nein, sagt Kolrep. Schließlich sei es immer noch der Mensch, der die Maschine programmiere. Die Programme haben zudem einen großen Vorteil gegenüber Menschen. Während Aktienspezialisten sich auf wenige Titel konzentrieren, errechnen sie die Kurschancen Tausender Wertpapiere. Das ermöglicht viel breitere Anlagestrategien.

Viele Anlageprofis wissen solche Vorzüge inzwischen zu schätzen. Weltweit vertrauen rund 15 Prozent aller Fonds bei der Analyse von Wertpapieren und Märkten voll und ganz auf Computer. Eliteuniversitäten wie das Oxford-Man-Institut bieten ganze Studiengänge für Finanzmathematik an. Immer mehr Forscher suchen im Datenwust vergangener Jahrzehnte nach Mustern, versuchen aus dem Auf und Ab von Kurskolonnen allgemeingültige Trends zu generieren.

Menschliche Entscheidungen zählen dagegen immer weninger. Ängstliche oder gierige Anleger neigen zu Überreaktionen und verursachen irrationale Kursschwankungen - von denen streng rational agierende Quant-Fonds wiederum profitieren können.

Der Anlage-Alchemist

"Unser Geschäftsmodell basiert also zu einem erheblichen Teil auf der menschlichen Überschätzung der eigenen Fähigkeiten", sagt Matthias Kerling. Mit seinem gelb-blau karierten Hemd, seiner Schlabberhose und seine runden Brille hat er etwas Professorenhaftes. Tatsächlich ist er eine Art Anlage-Alchemist, der Daten in Gold verwandelt. Kerling ist der Quant, der die Algorithmen entwirft.

Auf seinem Monitor leuchten bunte Kurven, die die Zuverlässigkeit von Prognosen abbilden. Je höher sie steigen, desto belastbarer sind die Zusammenhänge in der Zahlen-Matrix. Unter anderem lässt Kerling Computer die Relationen von Dividendenrenditen und anderen Finanzdaten ausrechnen. Die Zuverlässigkeitsquote des entsprechenden Algorithmus' liegt mittlerweile bei 14 Prozent. Mathematisch gesehen ist das ein enorm hoher Wert, wenn man bedenkt, dass hier ein Rechenmodell die Realität abbildet.

Insgesamt verfügt der Quant-Fonds von Invesco über rund 20 Algorithmen, die versuchen, die Gesetze der Finanzwelt abzubilden. Aus dem gewaltigen Datenstrom, den die Branche im Sekundentakt produziert, aus Bilanzzahlen, Analystenprognosen oder Konjunkturwerten errechnen sie für Aktien und Märkte das sogenannte Alpha: den zentralen Wert für Kauf- oder Verkaufsempfehlungen.

"Wichtig ist, dass die Algorithmen für Tausende Wertpapiere gelten und auch bei Marktturbulenzen noch funktionieren", sagt Kerling. "Regeln, die nur auf einem Kontinent funktionieren, würde ich eher nicht vertrauen."

Wann versagen die Maschinen?

Doch auch bei zuverlässig arbeitenden Algorithmen stellt sich die Frage: Wann versagen die Maschinen? Schließlich ist das Quant-Modell im August 2008 schon einmal an seine Grenzen gestoßen. Seinerzeit platzte die Blase aus billigen Hauskrediten in den USA, und die Märkte gerieten derart aus den Fugen, dass viele Quant-Modelle versagten. Allein zwei Fonds von Goldman Sachs verloren Milliarden . Könnte sich ein solches Desaster nicht wiederholen?

Michael Fraikin glaubt, dass sich die Branche inzwischen von diesem Schock erholt hat. "Seinerzeit bekamen viele Quant-Fonds Probleme, weil sich ihre Strategien zu stark ähnelten", sagt er. "Inzwischen sind die Strategien unterschiedlicher geworden. Auch hat sich die Branche weiter professionalisiert."

Fraikin leitet bei Invesco das Portfolio-Management. Er gilt als einer der Vordenker in der deutschen Szene. Doch kommen derzeit nicht selbst dem kühlsten Kopf Zweifel? Jetzt, da an den Börsen wieder der Herdentrieb einsetzt? Verhält sich der Markt nicht irgendwann so irrational, dass die Computer-Modelle versagen?

"Die Erfahrung zeigt, dass die Maschinen gerade in solchen Extremsituationen weit besonnenere Entscheidungen fällen als Menschen", sagt Fraikin. "Daher vertraue ich Computern gerade jetzt besonders stark."

Sein Beweis: eine monströse Exceltabelle der American Association of Individual Investors, die Stimmungsumfragen unter Börsianern an verschiedenen Tagen auflistet. Demnach ist die Anlegerpanik immer dann am größten, wenn die Indizes bereits wieder zu steigen beginnen.

Gehört die Zukunft also wirklich den Maschinen? In der Finanzbranche kursiert dazu ein Witz: "Wer mit 20 schon Quant ist, hat kein Herz - wer mit 40 noch immer nicht Quant ist, keinen Verstand.
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Es gibt also keine Nano-Computer im Börsenhandel,aber im wissenschaftlichen Bereich.

So viel Freude würde ich also auch nicht zeigen,denn die Geschwindigkeit der Börsen-Computer hast Du nicht angegeben,wenn Du Sie überhaupt weisst?
Eine NANOduration liegt bei einer MRD in der Sekunde

Gruss Springbok

[buprenorphin]

Zitat von springbok: Aber vergessen wir nicht das die Kabriolen der Kurse die Schuld bei der Einführung der Nano-Computer zu suchen sind.
Früher gab es solche Progamme nicht die auf mathematischen Formeln auf die Börse eingestellt werden und solche Kabriolen,wenn sie auf Verkauf gestellt sind, automatisch das Programm sie zwingt das zu erzeugen was die Formal bestimmt,ausser die Börsenaufsicht greift ein,was heute nicht der Fall in Frankfurt und Wallstreet war,was man auch kaum erwarten kann.

sorry dass ich mich hier reinhänge und nicht produktives beizutragen habe. aber deine terminologie in diesem absatz schmerzt einfach: einen nano-computer gibt es bisher nicht. bilanzierung, asset management und investitionsentscheidungen basieren nicht erst seit 20 jahren auf mathematik. was neu ist ist 1) der hochfrequenzhandel und b) der damit einhergehende grossflächige einsatz von automatischen handelssystemen. (auch früher haben computer kauf- und verkaufsentscheidungen vorgeschlagen/getroffen - der unterschied zu heute liegt in erster linie in der handelsfrequenz und der fehlenden rückkopplung mit einer menschlichen entscheidungsinstanz)

nimms mir nicht übel, aber das musste sein.

[kosty2006]

Antwort auf Beitrag Nr.: 41.979.390 von oller1 am 20.08.11 09:20:38

Happy yuppi is ja wohl das Allerletzte. Da kannste auch den Affen im Zoo fragen oder die Krake Paul. Ach nee geht nicht die ist hin.

[oller1]

Eine für mich -und alle anderen- spannende Frage ist es, wo steht Leoni am Jahresende? gibt jemand (unverbindlich) eine Prognose ab??? !!!!!!!!!!
(HappiYuppi sagt 26 €. HY ist von www.prozentor.com. Nur zur Info, hat mit meiner Frage wenig zu tun. Es gibt weitere Glaskugelseher.)