Das Ziel der Prognose ist es, vorherzusagen, wie sich die Aktienkurse der einzelnen Unternehmen im Jahr 2026 relativ zum DAX-Kursindex (der DAX ohne Dividenden; folgend nur als DAX bezeichnet) entwickeln werden.

Hierfür wurde anhand der jährlichen Kursdaten der letzten 20 Jahre der jeweils im DAX enthaltenen Unternehmen ein Algorithmus trainiert, der die Aktienkurse relativ zum DAX anhand der relativen Aktienkurse der letzten 6 Jahre vorhersagen soll. Hierzu wird ausgenutzt, dass Polynome dicht in stetigen Funktionen sind, weswegen angenommen werden kann, dass ein Polynom existiert, dass dem Zusammenhang nahekommt. Um das ideale Polynom zu finden, wird für jedes Polynomgrad ein überbestimmtes lineares Gleichungssystem erstellt, welches mit dem least squares Ansatz bestmöglich approximiert wird; der ideale Polynomgrad wird durch k-fold Validierung bestimmt.

Die Prognose der Abweichung ist der Erwartungswert für die Abweichung von der Prognose auf Basis des Betrags der Vorhersage. Der Zusammenhang zwischen erwarteter Abweichung und Betrag der Vorhersage wurde anhand der auf Basis des obigen Prinzipes und der Kursdaten bis 2020 mit den Prognosen seit 2020 erstellt.

Die Chance>0 gibt an, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Aktienkurs in 2026 ein besseres Ergebnis erzielt als der DAX, wenn vereinfacht angenommen wird, dass die Aktienkurse sich normalverteilt verhalten.

Der Anteil gibt an, welchen Prozentsatz man unter der Voraussetzung der Richtigkeit dieser Prognose in jedes Unternehmen investieren sollte*, um die jährliche Rendite im Sinne des Kelly-Kriteriums zu maximieren. Er wurde anhand des Portfolio-Optimierungsmodells von Markowitz berechnet.