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Data-Driven Investing -Long Only

Arthur Asenheimer

 | Arthur89

Last Login: 12/05/2025


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Performance (1yr)

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Volatility (1yr)

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Return/Risk



Portfolio chart

Details

Stock distribution

applies only to stocks (not to ETFs and structured products)

Share of stocks

Tags

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Trading Idea

Das Wikifolio „Systematic Data Driven Investing” verfolgt -wie der Name schon sagt- einen systematischen, datengetriebenen Ansatz. Die Handelsentscheidungen basieren auf der Analyse und statistischen Auswertung großer Datenmengen. Zu den Datenquellen gehören u.a.: - Historische Kurs- und Volumendaten zahlreicher Aktien, Währungen, Anleihen und Rohstoffe in der höchsten Granularität (Tick), von 1980 bis heute - Intermarket Analysen - Quartalsberichte und Unternehmenskennzahlen - Sentimentanalysen (AAII-Umfrage, CNN Fear & Greed, Twitter Bots, Bullish Percent Index usw. ) - Marktstrukturindikatoren (Marktbreite, VIX-Struktur, Put-Call-Ratio, Open Interest an Options- und Futuremärkten usw.) - Chartmuster - Saisonalitäten und Volatilitätszyklen - Konjunkturindikatoren, Inflation, Zinsstrukturkurve usw. Mit der Analyse der oben genannten Faktoren wird im ersten Schritt die Großwetterlage an den Märkten bewertet und dadurch das Long-Exposure für das Portfolio festgelegt. Im zweiten Schritt durchlaufen über 5.000 Einzelwerte aus aller Welt ein eigens entwickeltes Scoring Verfahren. Das Verfahren beruht ausschließlich auf Kausalitäten. Die Unternehmen mit den besten Scoring Ergebnis werden in das Portfolio aufgenommen, wobei ein ausgefeiltes Risikomanagement für eine dynamische Positionsgrößensteuerung sorgt. Es werden alle Märkte gehandelt, die gewisse Mindestvoraussetzungen hinsichtlich Liquidität und Marktkapitalisierung mitbringen. Es werden i.d.R. zwischen 10 und 50 verschiedene Werte gehalten. Die Haltedauer liegt i.d.R. zwischen 3-18 Monaten, unterliegt aber keinen strikten Vorgaben, sondern wird vom Markt bestimmt.

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Master data

Symbol

WFDATADLTI

Date created

06/01/2019

Index level

-

High watermark

242.7

Investment Universe

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