Inhaltsangabe: Zusammenfassung: Zitate wie von Mark Twain F r B rsenspekulationen ist der Februar einer der gef hrlichsten Monate. Die anderen sind Juli, Januar, September, April, November, Mai, M rz, Juni, Dezember, August und Oktober." sind sinnbildlich f r die Schwierigkeit oder sogar vielleicht Unm glichkeit der Vorhersage von Kursverl ufen an den B rsen dieser Welt. Das Ziel aber vieler B rsenanleger, bspw. fast aller Kleinaktion re, ist es durch steigende Kurse (und Dividenden) m glichst hohe Gewinne an der B rse mitzunehmen, dieses w rde durch ein Wissen ber die Verl ufe der zuk nftigen Aktienkurse erm glicht werden. Danach kann das Ziel als ein Maximierungsproblem des Gewinns dargestellt werden. Diese Arbeit versucht eine bereits kommerziell genutzte Idee zur Vorhersage von Verl ufen und damit zur Maximierung n her zu bringen: die Genetischen Algorithmen. Dieses sind Optimierungsverfahren, die einen Suchprozess intelligent lenken. Im Speziellen wird zun chst ein Einblick in die Vielfalt von B rsenanlagestrategien gegeben, hierbei werden u.a. die Buy-and-Hold-Strategie, verschiedene Technische und Fundamentalstrategien erl utert und beurteilt. Nachfolgend wird eine Einf hrung in die naturanalogen Optimierungsverfahren gegeben, wobei zum einen s mtliche Begrifflichkeiten gekl rt werden und zum anderen ein historischer berblick der Entstehung derartiger Verfahren gegeben wird. Anschlie end werden die drei wichtigsten Vertreter der naturanalogen Optimierungsverfahren - das Evolutionary Programming, die Evolutionsstrategien, die Genetischen Algorithmen - n her gebracht. Nach einer theoretischen Vertiefung vor allem in die Thematik der Genetischen Algorithmen wird ein Modell, dass dieses Verfahren zur Findung von Anlagestrategien verwendet, dargestellt. Weiterhin wird die Programmierung des Verfahrens in der Programmiersprache Java zum Teil erl utert und eine Auswertung der durch die Implementierung gefundenen Daten vorgenommen. Im Speziellen wurden der Unters
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