Behavioral Economic Cycle Pattern – Wenn Verhaltenspsychologie auf Marktzyklen trifft

Refe­rent : Kers­ten Wöhrle 

**Beha­vi­oral Eco­no­mic Cycle Pat­tern – Wenn Ver­hal­tens­psy­cho­lo­gie auf Markt­zy­klen trifft**

Zyklus­mo­del­le ver­spre­chen Ord­nung im schein­ba­ren Cha­os der Finanz­märk­te. Doch was, wenn der Markt dem sta­tis­ti­schen Durch­schnitts­mus­ter ein­fach nicht folgt – oder sogar die ent­ge­gen­ge­setz­te Rich­tung einschlägt?

Unser Refe­rent stellt einen inno­va­ti­ven Ansatz vor, der klas­si­sche Zyklus­ana­ly­se mit den Erkennt­nis­sen der Ver­hal­tens­öko­no­mie (Beha­vi­oral Eco­no­mics) ver­bin­det. Im Mit­tel­punkt steht das **27.02 Day Cycle Model** – ein Algo­rith­mus, der auf der Natur­kon­stan­te Pi, der Cos­mic Num­ber 137 und der anoma­lis­ti­schen Bahn­pe­ri­ode der Erde basiert. Das Modell berück­sich­tigt unbe­wuss­te Ver­hal­tens­mus­ter (Arche­ty­pen), die Preis­bil­dung, Bla­sen­ent­wick­lun­gen und Panik­ver­läu­fe an den Finanz­märk­ten maß­geb­lich beeinflussen.

Auf Basis von über 25 Jah­ren S&P-500-Daten wur­de eine Tref­fer­quo­te von über 80% auf der Preis- und Zeit­ebe­ne nachgewiesen.

**Der Vor­trag glie­dert sich in drei Teile:**
**Teil I** – Grund­la­gen des 27.02 Day Cycle Model und sta­tis­ti­sche Ergeb­nis­se der letz­ten 25 Jahre
**Teil II** – Drei wei­te­re Zyklus-Deri­va­te mit Bei­spie­len aus 100 Jah­ren DJIA und S&P-500
**Teil III** – Das Gesamt­bild für 2026: Vie­le der vor­ge­stell­ten Cycle Pat­tern errei­chen in die­sem Jahr ihren End­punkt – was bedeu­tet das für die Akti­en­märk­te bis Jahresende?

Refe­ren­ten Vita:

Kers­ten Wöhr­le, MFTA

Kers­ten Wöhr­le ist lang­jäh­ri­ger Ana­lyst und Inves­tor mit einem aus­ge­präg­ten Fokus auf die mathe­ma­ti­schen und natur­wis­sen­schaft­li­chen Grund­la­gen der Finanz­markt­ana­ly­se. Im Jahr 2019 wur­de er mit dem renom­mier­ten John Brooks Memo­ri­al Award für die bes­te Mas­ter-Arbeit aus­ge­zeich­net – der höchs­ten Aus­zeich­nung der IFTA im Bereich der Tech­ni­schen Analyse.

Sei­ne For­schungs­schwer­punk­te umfas­sen die Anwen­dung von Natur­kon­stan­ten wie Pi und der Fein­struk­tur­kon­stan­te α auf Markt­mo­del­le, die Ent­wick­lung von Algo­rith­men auf Basis natür­li­cher Zeit­ord­nung sowie die Unter­su­chung von Syn­chro­ni­zi­täts­phä­no­me­nen nach dem Pau­li-Jung-Modell. Ergän­zend ana­ly­siert er die Aus­sa­ge­kraft von Urzah­len und peri­odisch wie­der­keh­ren­den Zah­len­rei­hen im Kon­text der Marktbewegungen.