3. Textbausteine
als Trockenübung

Matthew Guay / unsplash.com
Matthew Guay / unsplash.com

Wie könnte der Nutzen eines solchen automatisierten Angebots aussehen? Dies war eine der ersten Fragen, die wir uns gestellt haben, nachdem wir die Börse und damit die Daten-Grundlage festgelegt hatten. Und um diesen Nutzen zu skizzieren, um ihn auch zunächst als Trockenübung zu erproben, trafen wir eine Annahme, wie die Daten aussehen könnten, die wir über oder von der Nasdaq bekommen würden: Sie würden in jedem Fall die Kursentwicklung der notierten Aktienwerte beinhalten – Dinge wie etwa Anfangs- und Endkurse eines jeden Handelstages.

Auf Basis dieser Annahmen entwickelten wir einige erste Textbausteine mit Platzhaltern für die numerischen Werte – wie etwa die besagten Anfangs- und Endkurse. Bevor wir wirklich mit dem Projekt starteten, wollten wir ein mögliches Ergebnis einmal simulieren.

Interessant erschien uns im ersten Schritt die Tagesentwicklung von Werten mit hoher Volatilität. Hier die ersten Textbausteine:

  • Am heutigen Handelstag erreichte die Aktie von [x] mit [x] Prozent das größte/niedrigste Tages-Wachstum unter sämtlichen in der Nasdaq notierten Werten.
  • Fortsetzung der Entwicklung: Damit setzt sich die bereits vor [x] Tagen/Wochen/Monaten begonnene Tendenz fort. Variante: Sie steigt/fällt weiter, wie schon seit [x] Tagen/Wochen/Monaten((Oder))
  • Trendwende: Damit bewegt sich die Aktie erstmals seit [x] Tagen/Wochen/Monaten in eine gegensätzliche Richtung. Variante: Damit verzeichnet die Aktie eine Trendumkehr, nachdem sie in den letzten [x] Tagen/Wochen/Monaten nur gefallen ist.
  • Die Aktie liegt außerdem über/unter ihrem [52 Week High, 52 Week Low]  
  • Das erwartete Kurs-Gewinn Verhältnis [Forward P/E 1 Yr] hat sich damit nicht [verändert/(leicht/deutlich) verbessert/verschlechtert] 
  • Die heutige Kursentwicklung wurde von den Medien [stark/eher durchschnittlich/kaum] wahrgenommen.
  • Es kommentierten die Medien [x], [x] und [x].Über Gründe für den Handelsverlauf schreibt etwa die [x z.B. NYT]: „[x]“ 
  • Dagegen sieht die [x] die Hauptursache in „[x]“/((oder einfacher:)) Die [x] ergänzt: „[x]“ 
  • Im zweiten Schritt erschien uns die Entwicklung von Werten mit hoher Volatilität der letzten 5 Handelstage, der letzten 4 Handelswochen und der letzten 3 Handelsmonate interessant:

  • Mit dem Ende des heutigen Handelstages an der Nasdaq erreicht die Aktie von [x] ihren höchsten/niedrigsten Durchschnittswert in den letzten [5 Handelstagen/4 Handelswochen/3 Handelsmonaten].
  • ((Oder:)) Mit dem Ende des heutigen Handelstages an der Nasdaq konnte die Aktie von [x] mit einem Schlusswert von  [x] ihren Durchschnittswert in den letzten [5 Handelstagen/4 Handelswochen/3 Handelsmonaten] deutlich [verbessern/verschlechtern].
  • Weiter könnte man bei interessanten Kursverläufen auch über eine entsprechende Suchabfrage die Kommentierung von Wirtschaftsmedien einfließen lassen. Das könnte dann solche Textbausteine ergeben:

  • Diese Kursentwicklung wurde von den Medien [stark/eher durchschnittlich/kaum] wahrgenommen.
  • Es kommentierten die Diese Kursentwicklung wurde von den Medien [stark/eher durchschnittlich/kaum] wahrgenommen.
  • Es kommentierten die Medien [x Link], [x Link] und [x Link].
  • Über Gründe für den Handelsverlauf/Kursverlauf schreibt etwa die [x z.B. NYT]: „[x]“ 
  • Dagegen sieht die [x] die Hauptursache in „[x]“ / ((oder einfacher:)) Die [x] ergänzt: „[x]“ 
  • Auch der entgegengesetzte Fokus erschien uns spannend: Etwa die Tages-, Wochen- oder Monatsentwicklung von Werten mit geringer Volatilität – allerdings bei gleichzeitiger intensiver Berichterstattung. Der Textbaustein könnte dann so ausfallen:

  • Obwohl [am heutigen Handelstag/in den letzten fünf Handelstagen/in den letzten vier Handelswochen/in den letzten drei Handelsmonaten die Aktie von [x] ihren Wert [nicht/nur kaum/nur geringfügig] verändert hat, bestimmt sie [heute/in den letzten [x] Tagen die Berichterstattung.    
  • Viele Medien setzen sich mit dem [Börsenwert/Unternehmen] auseinander.
  • Es kommentierten die Medien [x], [x] und [x].
  • Auch für den Fall, dass bei einer Aktie der Schlusswert und der Eröffnungswert gar nicht so weit auseinander liegen, es im Verlauf des Tages (oder innerhalb eines bestimmten Zeitfensters) allerdings starke Bewegungen gegeben hat, könnte ein Textbaustein sinnvoll sein. Also: Tagesentwicklung nach starkem Anstieg Rückfall auf Eröffnungswert:

  • Nachdem am heutigen/gestrigen Handelstag die Aktie von [x] mit einem Eröffnungswert von [Opening stock price] startete und im Verlauf des Tages auf den Wert von [high_today] zulegte, fiel sie zum Börsenschluss auf einen Preis von [Closing stock price] zurück.
  • Begleitet wurde diese Kursentwicklung von einem [starken/eher durchschnittlichen/geringen] Medienecho. 
  • Die Medien [x], [x] und [x] vermuten, dass die Entwicklung im wesentlichen an Gewinnmitnahmen liegt ((Regel: wenn erster Punkt gegeben, dann in den Medien im Zusammenhang mit dem Aktienwert nach dem Begriff Gewinnmitnahmen/Profit Taking suchen))
  • All diese Bausteine hinterließen bei uns den Eindruck, dass ein automatisiertes Angebot sinnvoll und nutzwertig sein kann. Und zwar zunächst ganz gleich, ob es internen Zwecken dient, also den Redakteuren die Arbeit etwas leichter machen soll, indem es automatisch auf Entwicklungen aufmerksam macht. Oder ob es ein Format für die Leser und Nutzer sein soll. Wir beschlossen, das später zu klären.

    Und schließlich hatten wir auf dem virtuellen Flipchart noch weitere Ideen, wir nicht mehr als Textbausteine ausgeführt haben, die wir aber zu einem späteren Zeitpunkt vertiefen wollen. Trotzdem möchte ich sie Ihnen nicht vorenthalten:

    Impulse für Weiterentwicklung

    • Bei diesem Börsenwert hat sich ewig nichts getan …
    • Randzeiten – earnings report
    • After Market 
    • Pre Market
    • Handelszeiten 
    • RSS
    • Handelsvolumen – Gründe für großes oder geringes Handelsvolumen bei wenig Kursbewegung  
    • Sentiment 
    • Indices 

    >>> So geht es weiter: In der kommenden Woche stellen wir uns der Frage, wo wir entsprechende Börsendaten sourcen können. Eine Woche darauf werfen wir zusammen einen ersten Blick auf die Daten, mit denen wir arbeiten wollen.