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SUMMARY:Zyklizität &amp\; Saisonalität - Ausblick 2026
DESCRIPTION:Der Reiz von Finanzmarkt-Zyklusmodellen liegt in der Hoffnung\,
  Ordnung\, Vorhersehbarkeit und Struktur\nin die scheinbar chaotischen Bew
 egungen von Börsenkursen und Wirtschaft zu bringen. Besonders beliebt\nis
 t dabei die Orientierung an Hand von saisonalen Mustern\, wie zum Beispiel
  dem Wahlzyklus\, dem\nDekaden-Durchschnittsverlauf\, usw. Als erste Einor
 dnung ist der unterstellte Musterverlauf durchaus\nhilfreich. Leider folgt
  der Markt nicht zwangsläufig dem statistischen Durchschnitts-Muster und 
 kann im\nungünstigsten Fall sogar eine völlig andere Richtung einschlage
 n. Ein noch relativ unbesetzter Ansatz ist die\nAnwendung von Zyklen die d
 en verhaltensökonomischen Aspekt (Behavioral Economics) berücksichtigen.
 \nDahinter verbergen sich unbewusste Ur-Muster (Archetypen)\, die tief in 
 uns allen verwurzelt sind und damit\nEinfluss auf die Preis- und Blasenbil
 dungen sowie Panikverläufe an den Finanzmärkten nehmen.\nDie Idee war de
 shalb\, ein Modell zu entwickeln welches auf natürlicher Zeitordnung beru
 ht. Das 27.02 DAY\nCYCLE MODEL verfolgt diesen Ansatz\, in dem der Algorit
 hmus die Naturkonstante Pi (3.14...)\, die Cosmic\nNumber 137 und die anom
 alistische Bahnperiode der Erde (365.2596 Tage) beinhaltet. Der 27.02 DAY\
 nCYCLE ist in diesem Modell lediglich der Grundtakt und die Basis für Zyk
 len\, deren Entstehungszeitpunkt\nund Periodendauer sich emanzipiert entwi
 ckeln – quasi ein atmender Zyklus ohne fixes Zeitkorsett.\nMittlerweile 
 liegt auf Basis des S&amp\;P-500 die Datenanalyse von über 25 Jahren vor\
 , die belegt\, dass die\nTrefferquote für die vom 27.02 DAY CYCLE MODEL g
 enerierten Zyklusziele\, auf der Preis- und Zeitenebene\n&gt\; 80% ist.\nD
 er Vortragsinhalt besteht aus 3 Elementen:\nTeil I erläutert in einer Kur
 zform das 27.02 DAY CYCLE Model und zeigt die statistischen Ergebnisse der
 \nletzten 25 Jahre auf Basis des S&amp\;P-500.\nIn Teil II werden 3 weiter
 e Zyklus-Derivate vorgestellt\, deren Wirken sich zum Teil über sehr lang
 e Zeiträume\nerstreckt. Dazu werden auf Basis des DJIA und S&amp\;P-500\,
  Beispiele der letzten 100 Jahre gezeigt.\nIm letzten Teil geht es dann um
  den zyklischen Ausblick der Aktienmärkte für das laufende Jahr. So viel
  sei\nan dieser Stelle jetzt schon verraten: Viele der vorgestellten Zykle
 n erreichen zum Monatswechsel\nMärz/April sowie Mitte 2026 ihren Endpunkt
 . Deshalb ist\, um es vorsichtig auszudrücken\, ein sehr\nanspruchsvoller
  Jahresverlauf zu Erwarten.\n\n&nbsp\;\n\nKersten Wöhrle\, MFTA\nSchwerpu
 nkte der Finanzmarktanalysen sind:\n• Untersuchung der Bedeutung von Nat
 urkonstanten\, z.B. PI\, α\, etc.\n• Entwicklung und Evaluierung von 2D
 -Algorithmen auf Basis natürlicher Zeitordnung\n• Beobachtung und Auswe
 rtung von Phänomenen der Synchronizität (Pauli/Jung Modell)\n• Verifiz
 ierung der Aussage-Qualität von Urzahlen und Zahlenreihen mit periodische
 r Wiederholung\n\nSeit 2015 ist er Mitglied in der VTAD. Im Jahr 2019 erhi
 elt er den „JOHN BROOKS MEMORIAL AWARD“ für die beste IFTA Master-Arb
 eit zum Zertifizierungsgrad „MFTA“.\n\nKontakt: kerstenwoehrle@icloud.
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