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SUMMARY:Zyklizität und Saisonalität - Ausblick 2026
DESCRIPTION:Vortragsunterlagen vom 18.03.2026 (bitte einloggen!):[members_l
 ogged_in] 27.02 DCM V0326-01[/members_logged_in]\n\nUpdate 30.03.2026 der 
 Analyse des Vortrages vom 18.03.2026 (bitte einloggen!):[members_logged_in
 ] 27.02-DCM-V300326-01[/members_logged_in]\n\nDer Reiz von Finanzmarkt-Zyk
 lusmodellen liegt in der Hoffnung\, Ordnung\, Vorhersehbarkeit und Struktu
 r in die scheinbar chaotischen Bewegungen von Börsenkursen und Wirtschaft
  zu bringen. Besonders beliebt ist dabei die Orientierung an saisonalen Mu
 stern\, wie zum Beispiel dem Wahlzyklus\, dem Dekaden-Durchschnittsverlauf
 \, usw.\n\nAls erste Einordnung ist der unterstellte Musterverlauf durchau
 s hilfreich. Leider folgt der Markt nicht zwangsläufig dem statistischen 
 Durchschnitts-Muster und kann im\nungünstigsten Fall sogar eine völlig a
 ndere Richtung einschlagen. Ein noch relativ unbesetzter Ansatz ist die An
 wendung von Zyklen die den verhaltensökonomischen Aspekt (Behavioral Econ
 omics) berücksichtigen. Dahinter verbergen sich unbewusste Ur-Muster (Arc
 hetypen)\, die tief in uns allen verwurzelt sind und damit Einfluss auf di
 e Preis- und Blasenbildungen sowie Panikverläufe an den Finanzmärkten ne
 hmen.\n\nDie Idee war deshalb\, ein Modell zu verwenden\, welches auf nat
 ürlicher Zeitordnung beruht. Das 27.02 DAY CYCLE MODEL verfolgt diesen An
 satz\, in dem der Algorithmus die Naturkonstante Pi (3.14...)\, die Cosmic
 Number 137 und die anomalistische Bahnperiode der Erde (365.2596 Tage) bei
 nhaltet. Der 27.02 DAY CYCLE ist in diesem Modell lediglich der Grundtakt 
 und die Basis für Zyklen\, deren Entstehungszeitpunkt und Periodendauer s
 ich emanzipiert entwickeln – quasi ein atmender Zyklus ohne fixes Zeitko
 rsett.\nMittlerweile liegt auf Basis des S&amp\;P-500 die Datenanalyse von
  über 25 Jahren vor\, die belegt\, dass die Trefferquote für die vom 27.
 02 DAY CYCLE MODEL generierten Zyklusziele\, auf der Preis- und Zeiteneben
 e &gt\; 80% ist.\n\nDer Vortrag gliedert sich in drei Elemente:\nTeil I: 
  erläutert in einer Kurzform das 27.02 DAY CYCLE Model und zeigt die stat
 istischen Ergebnisse der letzten 25 Jahre auf Basis des S&amp\;P-500.\nIn 
 Teil II werden 3 weitere Zyklus-Derivate vorgestellt\, deren Wirken sich z
 um Teil über sehr lange Zeiträume erstreckt. Dazu werden auf Basis des D
 JIA und S&amp\;P-500\, Beispiele der letzten 100 Jahre gezeigt.\nIn Teil I
 II geht es dann um den zyklischen Ausblick der Aktienmärkte für das lauf
 ende Jahr.\n\nSo viel sei an dieser Stelle jetzt schon verraten: Viele der
  vorgestellten Zyklen erreichen Mitte 2026 einen Endpunkt. Deshalb ist\, u
 m es vorsichtig auszudrücken\, ein sehr anspruchsvolles zweites Halbjahr 
 zu Erwarten. Lassen Sie sich diesen Vortrag deshalb nicht entgehen !\n\nIh
 r Referent:\n\nKersten Wöhrle (MFTA)\, Jahrgang 1954\, war bis zu seinem 
 Ruhestand als Produktmanager bei Roche Diagnostics in Mannheim tätig. Er 
 beschäftigt sich seit vielen Jahren mit der Suche und Analyse von zyklisc
 hen Mustern in der Natur und den Finanzmarktanalysen. Schwerpunkte seiner 
 Arbeiten sind:\n\n 	Untersuchung der Bedeutung von Naturkonstanten\, z.B.
  PI\, α\, etc.\n 	Entwicklung und Evaluierung von 2D-Algorithmen auf Bas
 is natürlicher Zeitordnung\n 	Beobachtung und Auswertung von Phänomenen 
 der Synchronizität (Pauli/Jung Modell)\n 	Verifizierung der Aussage-Quali
 tät von Urzahlen und Zahlenreihen mit periodischer Wiederholung\n\nSeit 2
 015 ist er Mitglied in der VTAD. Im Jahr 2019 erhielt er den „JOHN BROOK
 S MEMORIAL AWARD“ für die beste IFTA Master-Arbeit zum Zertifizierungsg
 rad „MFTA“.\n\n&nbsp\;
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