-->Hallo und guten Abend,

Ich bin krampfhaft auf der Suche nach historischen Kursdaten aller Art.
Marktdaten.de war ein erster Ansatz und auch Yahoo, Dt.Börse AG, NYSE-Page usw. bieten einiges. Aber nicht alles.

Für mein momentanes Projekt brauche ich von Aktienbörsen, Staatsanleihen(5,10,30 Jährig), Wechselkursen, Währungen (M1,M2,M3,Cashflow,Zinsen), Edelmetalle - was an historischem zu haben ist. Für Europa, USA und Nippon.

Die Kurse bekommt man an jeder Internet-Ecke. Aber wenn es um Volumina in Stückzahlen, Umsatz in Lokalwährung usw. geht, wirds mau. Für eine fundamentale Betrachtung sind diese Infos sehr wichtig.

Ich bin mir ziemlich sicher, dass die meisten der von mir gesuchten Daten auf den PC's der Forumsteilnehmer schlummern. Wo habt ihr sie her? Oder sollte ich einfach ganz frech um eine"bilanz-schonende" Hilfe bitten?

Es grüsst euch

sam

-->
<ul> ~ Viel Vergnügen und Gruss</ul>

-->da hast du dir ja ein Mordsprojekt aufgehalst:-)


<ul> ~ http://wfhummel.cnchost.com/linkshistoricaldata.html</ul>

-->Hallo,

werde ich mal durchgraben

>da hast du dir ja ein Mordsprojekt aufgehalst:-)

Das wird sich zeigen. Mir scheint nur, dass eine Kursprognose (BSP:DAX) anhand historischer Daten ein bisschen"eindimensional" ist - egal, welche Analysetechnik angewendet wird.

Mein Gedanke ist folgender:

Der DAX-Kurs ist SYMPTOM fundamentaler Ursachen in irgendeiner Form. Die URSACHEN gilt es zu identifizieren und eine Abbildung URSACHE->SYMPTOM zu finden.

Gesucht wird ein Ursachen-Tupel U1,U2,...Un sowie ein N für das gilt:

N(U1,U2,...Un)=Symptom (wobei die Aussage von N das Symptom mit geringster Abweichung vorhersagt)

Ambitioniert - zugegeben. Aber wie heisst es so schön: Go big or go home.

sam

-->> Mir scheint nur, dass eine Kursprognose (BSP:DAX) anhand historischer Daten ein bisschen"eindimensional" ist - egal, welche Analysetechnik angewendet wird.
>Mein Gedanke ist folgender:
>Der DAX-Kurs ist SYMPTOM fundamentaler Ursachen in irgendeiner Form. Die URSACHEN gilt es zu identifizieren und eine Abbildung URSACHE->SYMPTOM zu finden.
>Gesucht wird ein Ursachen-Tupel U1,U2,...Un sowie ein N für das gilt:
>N(U1,U2,...Un)=Symptom (wobei die Aussage von N das Symptom mit geringster Abweichung vorhersagt)
>Ambitioniert - zugegeben. Aber wie heisst es so schön: Go big or go home.
>sam

Hallo Sam,

Puh, das ist ja die reinste Doktorarbeit. Naja, lieber du als ich ;-))

Habe unten noch ein paar Links angehängt, die du bei deiner Ursachen/Symptome Korrelations-Studie eventuell brauchen kannst.

Gruss

PS: Ein Ergebnis würde mich natürlich brennend interessieren:-)


http://www.econedlink.org/datalinks/index.cfm#Fundsrate

http://205.232.165.149/usecon.asp#B1

http://www.forecasts.org/data/index.htm

http://www.forecasts.org/data/index.htm

http://www.the-wall-street.com/7/index.html

http://mitglied.lycos.de/oegeat/tabellen-carts-prognosen/langfristcharts/

-->>PS: Ein Ergebnis würde mich natürlich brennend interessieren:-)

Mein Ansatz sind Neuronale Netze - also nix spektakuläres.

Bei einer Analyse des Gleitenden DAX 10-Tages Durchschnitts (Herkömmliche DAXvorher -> DAXnachher Modell) bin ich auf erstaunliche 80% Trefferquote bei fallendem sowie steigenden Signalen gekommen. Auf den ersten Blick erstaunlich. Bei näherem hinsehen jedoch findet sich eine zu flache Verteilungskurve f(x) [x=Prognose] - will heissen die tatsächlichen Ereignisse sind von der Prognose zu weit weg.

Wenn mein Modell steht, werde ich Prognosen ins Forum und damit zu Diskussion stellen.

sam