Fourieranalyse

Wichtige Erkenntnisse

• Die Fourier-Analyse zerlegt komplexe Daten in einfachere trigonometrische Funktionen, um zugrunde liegende Muster oder Zyklen aufzudecken.
• Die Technik hilft, Rauschen oder Trends aus Daten zu entfernen, um echte Muster und Trends zu identifizieren.
• Benannt nach Jean Baptiste Joseph Fourier, besagt die Theorie, dass komplexe Daten mithilfe trigonometrischer Funktionen vereinfacht werden können.
• Die Forschung zeigt gemischte Ergebnisse für die Fourier-Analyse bei der Vorhersage von Aktienmarkttrends, was Zweifel an ihrem praktischen Wert aufkommen lässt.
• Die Fourier-Analyse wird im algorithmischen Handel eingesetzt, aber Studien deuten darauf hin, dass sie nicht effektiv für die Vorhersage von Aktienkursen ist.

Was ist die Fourier-Analyse?

Die Fourier-Analyse, entwickelt von Jean Baptiste Joseph Fourier, zerlegt normalisierte Zeitreihendaten in Sinuswellen, um verrauschte Muster und Zyklen zu vereinfachen. Nach dem Entfernen von Trends und anderen Störfaktoren können Analysten sie im Aktienhandel anwenden, obwohl ihr Wert für Prognosen umstritten ist und sie allein nicht zuverlässig ist.1

Wie die Fourier-Analyse komplexe Daten vereinfacht

Benannt nach dem französischen Mathematiker und Physiker des neunzehnten Jahrhunderts, Jean Baptiste Joseph Fourier (1768-1830), mag die Fourier-Analyse komplex klingen, aber sie ergibt tatsächlich guten Sinn. Im Wesentlichen besagt die Theorie, dass komplizierte Zeitreihendaten als Summe einfacherer Funktionen, wie sie durch die Trigonometrie beschrieben werden, aufgefasst werden können.

Zahlreiche Studien haben die Fourier-Analyse auf ihren praktischen Nutzen bei der Vorhersage von Aktienmarktpreisen untersucht. Da die Fourier-Analyse versucht, wiederholte Wellenformen in harmonische Komponenten zu zerlegen und sich der Aktienmarkt nicht in einer klar definierten und wiederholten Weise bewegt, sind die Ergebnisse gemischt, wie bei den meisten ähnlichen Strategien.

Methoden der Fourier-Analyse werden häufig im algorithmischen Handel als technisches Analysewerkzeug zur Vorhersage der Marktrichtung und -trends eingesetzt. Neuere Forschungen, die den Nutzen der Fourier-Analyse bei der Vorhersage von Aktienkursen eingehend untersucht haben, haben jedoch gezeigt, dass die Methode ein Fehlschlag ist.2

Praxisbeispiel für die Fourier-Analyse in Aktion

Angenommen, ein produzierendes Unternehmen möchte wissen, in welcher Phase seines Preiszyklus sich sein wichtigster Rohstoff befindet. Da die Inflation im Laufe der Zeit den Dollarpreis des Rohstoffs ständig erhöhen würde, würde ein Analyst zunächst die Auswirkungen der Inflation von den historischen Preisen des Rohstoffs entfernen.

Die Inflation wird in der Regel zwischen bestimmten Raten gehalten, und wenn die Inflation eine vorgegebene Grenze erreicht oder überschreitet, werden die Zinssätze von den Zentralbankern angepasst, um die Inflation entweder zu erhöhen oder zu senken, sodass sie in einen Zielbereich gebracht wird. Wenn die Inflationsrate also steigt, fällt oder gleich bleibt, schwanken die Zinssätze nach oben und unten, um eine unerwünschte Inflationsrate zu kontrollieren.

Wenn unser Analyst also glaubt, dass die Inflationsraten zyklisch sind, kann er eine Sinuswelle, die dem Inflationszyklus entspricht, von der Zeitreihe subtrahieren. Sobald die Inflation berücksichtigt wurde, erhält der Analyst ein viel genaueres Bild der tatsächlichen Preiszyklen, die der Rohstoff durchläuft.