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SUMMARY:Behavioral Economic Cycle Pattern – Wenn Verhaltenspsychologie au
 f Marktzyklen trifft
DESCRIPTION:**Behavioral Economic Cycle Pattern – Wenn Verhaltenspsycholo
 gie auf Marktzyklen trifft**\n\nZyklusmodelle versprechen Ordnung im schei
 nbaren Chaos der Finanzmärkte. Doch was\, wenn der Markt dem statistische
 n Durchschnittsmuster einfach nicht folgt – oder sogar die entgegengeset
 zte Richtung einschlägt?\n\nUnser Referent stellt einen innovativen Ansat
 z vor\, der klassische Zyklusanalyse mit den Erkenntnissen der Verhaltens
 ökonomie (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 basier
 t. Das Modell berücksichtigt unbewusste Verhaltensmuster (Archetypen)\, d
 ie Preisbildung\, Blasenentwicklungen und Panikverläufe an den Finanzmär
 kten maßgeblich beeinflussen.\n\nAuf Basis von über 25 Jahren S&amp\;P-5
 00-Daten wurde eine Trefferquote von über 80% auf der Preis- und Zeiteben
 e nachgewiesen.\n\n**Der Vortrag gliedert sich in drei Teile:**\n**Teil I*
 * – Grundlagen des 27.02 Day Cycle Model und statistische Ergebnisse der
  letzten 25 Jahre\n**Teil II** – Drei weitere Zyklus-Derivate mit Beispi
 elen aus 100 Jahren DJIA und S&amp\;P-500\n**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
 ?\n\n\nReferenten Vita:\n\nKersten Wöhrle\, MFTA\n\nKersten Wöhrle ist l
 angjähriger Analyst und Investor mit einem ausgeprägten Fokus auf die ma
 thematischen und naturwissenschaftlichen Grundlagen der Finanzmarktanalyse
 . Im Jahr 2019 wurde er mit dem renommierten John Brooks Memorial Award f
 ür die beste Master-Arbeit ausgezeichnet – der höchsten Auszeichnung d
 er IFTA im Bereich der Technischen Analyse.\n\nSeine Forschungsschwerpunkt
 e umfassen die Anwendung von Naturkonstanten wie Pi und der Feinstrukturko
 nstante α auf Marktmodelle\, die Entwicklung von Algorithmen auf Basis na
 türlicher Zeitordnung sowie die Untersuchung von Synchronizitätsphänome
 nen nach dem Pauli-Jung-Modell. Ergänzend analysiert er die Aussagekraft 
 von Urzahlen und periodisch wiederkehrenden Zahlenreihen im Kontext der Ma
 rktbewegungen.\n
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