Universelle Algorithmen zur Portfolio-Optimierung

Abstract

In dieser Arbeit werden nicht-klassische Ansätze zur Portfolio-Optimierung untersucht, die auf der kompetitiven Analyse von Online-Algorithmen beruhen. Die vorgestellten Verfahren verzichten damit auf eine stochastische Modellierung der zugrunde liegenden Finanzmärkte, das zur u. a. Folge hat, dass die behandelten Online-Algorithmen robust gegen Fehleinschätzungen hinsichtlich des Marktverhaltens sind. Ein Schwerpunkt der Arbeit liegt auf der Entwicklung von Online-Algorithmen, die bislang existierende universelle Strategien zur Portfolio-Optimierung, also Strategien, die die gleiche exponentielle Wachstumsrate wie das beste konstant rebalancierte Portfolio besitzen, zusammenführen und erweitern. Die umfassende Untersuchung der Modellierung und Integration von Kostenfaktoren der Portfolio-Optimierung wie z. B. Transaktions- und Risikokosten stellt einen weiteren Schwerpunkt der Arbeit dar.