Was es dich heute kostet Demo
Was du wirklich zahlst (Endkundenpreis) – darunter der Börsenpreis, der ihn treibt. „Üblich“ = 12-Monats-Schnitt.
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Ereignis-Radar Demo
Presse der letzten 24 Std., regionale Quellen deines Landes zuerst. Gegen Manipulation: Jede Meldung zeigt, von wie vielen unabhängigen Quellen sie bestätigt ist (✓ = mehrere Medien, ⚠ = erst eine – mit Vorsicht). Maßgeblich ist der Ereigniszeitpunkt (frühester Bericht), nicht der späteste. GDELT erfasst Medien aus 100+ Ländern in 65 Sprachen (für Österreich u. a. über die APA verbreitete Meldungen). Antippen → Prognose.
Wir werten die Meldungslage, nicht einzelne Schlagzeilen (GDELT: dedupliziert, West-Bias bekannt).
Spannungsbarometer
Die aktuelle Weltlage in einer Zahl – und was sie für deine Preise bedeutet. Ehrlich getrennt: Bei Sprit, Strom & Heizöl eine echte Vorhersage (klare Kausalkette). Bei Aktien & ETF nur die Nervosität – keine Kursprognose, weil Börsen Erwartungen vorab einpreisen.
Szenario-Fächer: Aktien & ETF Demo
Die rote Linie zeigt die letzten 90 Tage – im Prototyp eine Demo-Kurve (realistische Schwankung, der heutige Endstand ist echt); im Serverbetrieb echte Kursdaten. Nach „heute" beginnt kein vermeintlich sicherer Kurs, sondern ein sich weitender Möglichkeits-Trichter – je weiter in die Zukunft, desto breiter, weil ehrlich niemand den Kurs kennt. Darauf: echte geplante Termine (Fed, EZB, OPEC), die Bewegung auslösen können. Keine Kursprognose, keine Anlageberatung – ein Werkzeug zum Einordnen, weil geopolitische Nachrichten nachweislich unter 1 % der Aktienbewegung erklären.
Der Trichter zeigt ein 90-%-Band aus historischer Schwankung (Random-Walk-Modell, wächst mit √Zeit) – dieselbe ehrliche Methode wie bei IWF- und Notenbank-Fächerdiagrammen. Termine sind verifiziert (Fed/EZB offiziell), ihre Wirkung ist als Möglichkeit beschrieben, nie als Gewissheit.
Was folgte daraus? – der Rückblick
Was bei vergleichbaren Ereignissen tatsächlich mit den Preisen geschah. Tippe oben eine Meldung an.
Was sich für dich ändern könnte
Welt-Risikolage – als Wahrscheinlichkeit, nicht Prophezeiung
Nicht der Zeitpunkt, aber das Risiko lässt sich einschätzen. Die Ampel verdichtet das Live-Radar – mit Vorsorge-Tipps.
Ein Stimmungs-Seismograph, keine amtliche Warnung – maßgeblich sind die verlinkten offiziellen Stellen.
Der Einfluss von allem auf alles
Öl → Sprit, Transport, Flüge. Gas → Strom, Heizung, Lebensmittel. Stell einen Schock ein und sieh die Kette bis zu deinem Geldbeutel.
Was bewegt einen Preis – und wie stark?
Wähle ein Produkt und sieh seine stärksten Treiber – nach Wirkung geordnet, mit Verzögerung und Beispiel.
Einflussstärke = mittlerer absoluter Preisausschlag nach solchen Ereignissen (aus der Chronik & Wirtschaftsgeschichte abgeleitet). Richtung = überwiegende Reaktion. Wird mit jeder neuen Beobachtung nachgeschärft.
Wenn das passiert – was dann?
Wähle ein Szenario und sieh, was es historisch mit den Preisen machte.
Die Chronik
| Jahr | Ereignis | Typ | Öl | Gas/Strom | Sprit | Aktien |
|---|
🌍 Der lange Blick: 2.000 Jahre Preis-Schocks Kontext aus der Weltgeschichte – vor der Börsenzeit, daher nicht Teil der Prognose-Rechnung
Der Silbergehalt der Münzen fiel unter 5 % – Kaiser Diokletian verbot per Höchstpreisedikt die Teuerung. Es scheiterte: Geldentwertung lässt sich nicht verbieten.
Ein Drittel Europas starb – Arbeit wurde knapp und teuer, Land billig. Die größte Seuche der Geschichte drehte das Preisgefüge komplett um.
Silber aus Amerika flutete Europa – mehr Geld bei gleichen Gütern. Die erste dokumentierte große Inflation: Geldmenge treibt Preise.
Tulpenzwiebeln kosteten zeitweise so viel wie ein Haus – dann fand sich kein Käufer mehr. Der Urtyp jeder Spekulationsblase.
Eine Aktie versprach Reichtum aus Übersee-Handel, den es nie gab. Selbst Isaac Newton verlor ein Vermögen – Intelligenz schützt nicht vor Herdentrieb.
Ein Vulkanausbruch in Indonesien verdunkelte den Himmel weltweit – Missernten und Hungerkrise in Europa. Auch Klima ist ein Preis-Treiber.
Backtest: Wie oft lag die Methode richtig?
Wir messen die Treffsicherheit gegen den Random Walk („morgen = heute“). Nur wer ihn schlägt, hat echtes Signal.
Niedriger RMSE = besser. Bei kleiner Stichprobe kann ein Vorsprung Zufall sein – volle Aussagekraft erst im Serverbetrieb.
Wie SEISMOCAST wächst
57 handgeprüfte Fälle sind das Fundament. Der Serverbetrieb lernt automatisch aus Millionen weiteren (GDELT).
Automatisch einlesen
Historische Ereignisse + Aussagen aus dem GDELT-Archiv (via BigQuery), nicht von Hand.
Mit Preisen koppeln
Jedes Ereignis wird mit den Öl-, Gas-, Strom-, Sprit- und Börsendaten desselben Zeitraums verbunden.
Muster messen
Der Rechner ermittelt automatisch, welcher Ereignistyp welche Preisreaktion auslöste – über Jahrzehnte.
Laufend nachschärfen
Neue Ereignisse und deine Rückmeldungen justieren die Faktoren täglich – die Prognose wird genauer.
So funktioniert's
Erkennen
GDELT scannt weltweite Nachrichten aus 100+ Ländern, alle 15 Min. – Krieg, OPEC, Zölle, Notenbank-Aussagen, Seuchen, Streiks, Dürren – und ordnet jede Meldung einer Wirk-Kategorie zu.
Vergleichen
Die ähnlichsten von 107 dokumentierten Fällen seit 1857 werden gesucht (Event-Study). Gegen den echten S&P 500 validiert: 13/15 Richtungstreffer – und out-of-sample für 2025/26 nachgerechnet.
Epoche gewichten
Muster wiederholen sich, Regeln ändern sich: Alte Fälle zählen weniger, wo Brandmauern kamen (Notenbank 1913, Ölreserven 1974, Öl-Futures 1986, Merit-Order ~2000, Gas-Spotmarkt ~2010).
Überraschung & Bandbreite
Nur der nicht-eingepreiste Teil bewegt Preise (Drohung ≠ Tat). Ergebnis ist nie eine Punktzahl, sondern ein Korridor mit Wahrscheinlichkeit und wachsender Unsicherheit – wie eine Wetterprognose.
Bis zu deiner Rechnung
Eine offene Formel leitet vom Ereignis zum Alltagspreis durch: Öl→Sprit (Feder-Effekt), Gas→Strom (Merit-Order) – dann brutto mit echten Netzentgelten (je Land/Bundesland) und Steuern aufgeschlüsselt.
Selbst prüfen & lernen
Ein offener Server speichert jede Prognose fälschungssicher (Hash-Kette) und prüft nach Ablauf selbst anhand echter Kurse, ob sie eintrat – und kalibriert daraus die nächste. Zusätzlich läuft eine wöchentlich geprüfte Jahresthese (Vorregistrierung).
Information, keine Beratung
Offene Methodik
Rechenweg, Quellen und Annahmen liegen offen – prüfbar von jedem, idealerweise akademisch begutachtet.
Gleichzeitigkeit gegen Missbrauch
Das Anreiz-Paradox jeder Prognose: Wer sie exklusiv hätte, würde sie ausnutzen. Unsere Antwort: alle sehen dasselbe zur selben Sekunde – kein Frühzugang, keine API-Privilegien. Ein öffentlicher Vorteil ist kein Vorteil für Egoisten.
Keine Empfehlungen
Wir beschreiben Wahrscheinlichkeiten, wir raten nichts. Besonders bei Aktien: rein beschreibend.
Finanzierung ohne Interessenkonflikt
Getragen von gemeinnützigen Mitteln – keine Werbung, kein Verkauf deiner Daten. Sonst würden wir zu dem, was wir kritisieren.
Forschung, die im Modell steckt
Jeder Rechenschritt ist an publizierte Forschung gekoppelt:
Fama · MacKinlay
Preisreaktionen rund um ein Ereignis messen (Fama, Fisher, Jensen & Roll 1969; MacKinlay 1997). → Kern der 7-Tage-Prognose.
Caldara & Iacoviello (Fed)
Geopolitical Risk Index aus 25 Mio. Zeitungsartikeln seit 1900. Wichtig: Sie trennen Drohung von Tat – und zeigen, dass Geo-Schocks Öl über zwei gegenläufige Kanäle treffen (Angebotssorge rauf, Nachfrageangst runter). → Deshalb keine pauschale „Krieg = Öl rauf“-Automatik.
James D. Hamilton
Ölpreisschocks treffen Wirtschaft und Preise mit Verzögerung. → Zeitversätze im Wirkungsnetz.
Paul Tetlock
Nachrichtenstimmung bewegt Kurse, kehrt aber rasch zurück. → „Überraschung schlägt Erwartung“ + Rückkehr im Verlaufs-Chart.
Bacon · Borenstein
„Rockets & Feathers“: Sprit steigt mit dem Öl schnell, fällt aber langsam. → Asymmetrische Durchleitung.
Merit-Order
Das teuerste laufende (meist Gas-)Kraftwerk setzt den Börsenpreis; ~½ eines Anstiegs kehrt im Folgemonat zurück. → Gas→Strom-Faktor & Rückkehr.
Chakraborty et al. (2024, INFORMS)
Ereignisse aus Nachrichten + Preisdaten schlagen reine Zeitreihen um bis zu 13 %. Bestätigt SEISMOCAST' Grundhypothese: Weltereignisse treiben Rohstoffpreise – hier über die offene Formel statt über ihr neuronales Netz.
Caldara · Conlisk · Yu (2025)
VAR-Analyse: Geo-Schocks wirken über Threats und Acts getrennt – „Taten“ stärker und länger. Untermauert quantitativ den Drohung/Tat-Regler (N-Faktor) der Formel.
GDELT-Narrative (Kalamara et al.)
Emotionen aus Weltnachrichten verbessern Prognosen von Industrieproduktion & Verbraucherpreisen – am stärksten wirkt „Überraschung“. Genau der Kern des Überraschungs-Reglers (S-Faktor).
Bewusste Grenze: Neuere Arbeiten koppeln solche Signale gern an neuronale Netze. SEISMOCAST verzichtet bewusst darauf – ein Blackbox-Modell wäre etwas genauer, aber nicht mehr von jedem nachrechenbar. Wie das Modell trotzdem wächst (mehr Daten, besseres Matching), zeigt die Roadmap unten.
Automatische Ereignis-Erkennung im GDELT-Vollarchiv statt handverlesener Chronik. Bringt Tausende Fälle und den fehlenden Nenner (wie oft nichts folgte). Die Prognose-Rechnung bleibt exakt die offene Formel – nur mit mehr Daten. Größter Hebel gegen die dünne Stichprobe.
Ähnlichkeit über 7 sichtbare Merkmale (Region, Schockrichtung, Rohstoff …) statt starrer Kategorien – jeder Treffer bleibt nachrechenbar („warum ähnlich: +25 Region, +20 Typ“). Verfeinert das Matching, ohne die Transparenz zu opfern.
KI-Vektoren könnten Ähnlichkeit feiner messen als 7 Merkmale (siehe Chakraborty 2024) – aber als Blackbox: Niemand könnte mehr nachrechnen, warum zwei Ereignisse als ähnlich gelten. Steht bewusst hinter Schritt 1+2 und käme, wenn überhaupt, nur als optionale Verfeinerung neben dem erklärbaren Matching – dessen Treffer man dann gegen die sichtbaren Merkmale prüfen kann. Braucht zudem einen ML-Server. Genauigkeit gegen Nachvollziehbarkeit – und SEISMOCAST wählt im Zweifel Nachvollziehbarkeit.
Eine Zeile, die alles zusammenhält
Grenzen der Methode
Was SEISMOCAST nicht ist – damit niemand mehr Sicherheit hineinliest, als drin steckt:
107 Fälle über ~170 Jahre sind pro Kategorie statistisch wenig. Und es sind handverlesene, „bedeutende“ Ereignisse – der Nenner (wie oft nichts folgte) fehlt. Das verzerrt Wahrscheinlichkeiten tendenziell nach oben (Survivorship-Bias). Bootstrap und Shrinkage mildern das, beheben es aber nicht.
SEISMOCAST vergleicht ähnliche Ereignisse (Analog-Event-Study). Das ist etwas anderes als moderne Kausal-Ökonometrie (Difference-in-Differences, Synthetic Control, Instrumentalvariablen). Gleichzeitige Einflüsse – Konjunktur, Geldpolitik, andere Nachrichten – werden nur näherungsweise über die Regler (Überraschung/Regime) erfasst, nicht sauber isoliert.
Die Welt von 1973 ist nicht die von heute (Schieferöl, Erneuerbare, IEA-Reserven, veränderte Elastizitäten). Die Epochen-Gewichtung fängt das teilweise ab, aber nicht jede Veränderung (Finanzialisierung der Rohstoffe, neue Lieferketten, Energiewende). Preise vor ~1970 sind zudem lückenhafter und entstanden unter anderen Marktbedingungen.
Nachrichten-Volumen und -Stimmung (GDELT) sind ein Näherungswert für Bedeutung, kein exaktes Maß. Deduplizierung und West-Bias-Korrektur helfen – aber ein vielzitiertes Ereignis ist nicht automatisch ökonomisch wirksam, und umgekehrt.
Wer ändert, prüft und verantwortet das Modell
Änderungsprotokoll & Struktur-Wächter
Jede Anpassung wird offen protokolliert. Zusätzlich wacht der Server über Strukturbrüche: Weicht der gelernte Kalibrier-Faktor b dauerhaft von 1 ab, hat jemand oder etwas die Spielregeln verändert – dann wird geprüft und die Formel angepasst, genau wie bei Merit-Order & Co. geschehen.
Automatische Selbstprüfung
Ein offener Verifikationsserver speichert jede Prognose hash-verkettet (fälschungssicher) und prüft nach 7 Tagen selbst anhand echter Kursdaten, ob sie eintraf – nicht per Klick. Jeder kann die Kette und die Trefferquote nachrechnen.
Haftung & Rolle
Betreiber und Verantwortliche werden namentlich benannt. SEISMOCAST informiert – es haftet nicht für Entscheidungen, die daraus getroffen werden.