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L. Zhu:
"Vergleich technischer Trading-Tools anhand der Ergebnisse genetischer Optimierungen";
Supervisor: T. Grechenig; 183/1, 2010.

This master thesis deals with the application of genetic algorithms within
the frameworks of trading tools. Genetic algorithms are stochastic optimi-
zation techniques developed by John H. Holland. There is a recent develop-
ment in investment finance to integrate genetic algorithms in trading tools
to maximize profits. The goal of this thesis is to describe the principles of
genetic algorithms and to show the technical and strategic advantages of
using genetic algorithms in trading tools. Two trading tools -
"Merchant of
Venice" and
"MultiCharts" - have been chosen for this purpose. They will
be examined and compared in regards to common characteristics such as
features, license details, costs and system requirements. Merchant of Venice
uses genetic algorithms for input parameter optimization and buy/sell rules
generation. MultiCharts uses genetic algorithms for input parameter optimi-
zation and portfolio optimization. Empirical experiments and analysis with
different parameters will be conducted to evaluate the performance of the
application of genetic algorithms in trading tools. The performance of ge-
netic algorithms in different economical market conditions, such as growing
and instable markets is specifically evaluated. The results indicate significant
potentials of the application of genetic algorithms within the frameworks of
trading tools.

Diese Diplomarbeit befasst sich mit dem Einsatz genetischer Algorithmen im Rahmen von Trading Tools. Genetische Algorithmen sind stochastische Optimierungsverfahren, die von John H. Holland entwickelt wurden. In der modernen Investment Finanz werden genetische Algorithmen in Trading Tools integriert um die Pro tmaximierung zu unterstuetzen.
Ziel dieser Arbeit ist es, die Arbeitsweise der genetischen Algorithmen im Detail zu beschreiben und die technisch-strategischen Vorteile der genetischen Algorithmen im Rahmen von Trading Tools zu beleuchten. Zwei Fallbeispiele - "Merchant of Venice" und "MultiCharts" werden herangezogen und auf allgemeine Eigenschaften wie Funktionsumfang, Lizenz, Kostenpunkt und Systemanforderungen untersucht und miteinander verglichen. In Merchant of Venice werden genetische Algorithmen zur Parameter Optimierung in Kauf/Verkauf Regel und zur Kauf/Verkauf Regel Generierung eingesetzt. In MultiCharts werden genetische Algorithmen zur Parameter Optimierung und zur Portfolio Optimierung eingesetzt. Es werden empirische Versuche und Analysen mit unterschiedlichen Parameterkon gurationen durchgefuhrt, um die Performanz des Einsatzes von genetischen Algorithmen in Trading Tools zu untersuchen. Von speziellem Interesse ist die Performanz der genetischen Algorithmen in unterschiedlichen Wirtschaftsbedingungen wie zum Beispiel in einem wachsenden bzw. in einem turbulenten Markt. Die Ergebnisse aus den Untersuchungen zeigen signi kante Potentiale der genetischen Algorithmen.