Die vorliegende Studie untersucht den Zusammenhang zwischen internetbasierten Suchanfragen zum Zeitpunkt t0 und der zu einem spateren Zeitpunkt t1 zu verzeichnenden Entwicklung des deutschen Kapitalmarkts. Ausgangspunkt ist die folgende Hypothese: Aus dem Zugriffsverhalten auf eine Suchmaschine kann auf die Entwicklung zukunftiger Aktienkurse und Kursvolatilitaten geschlossen werden. Die Thesis analysiert zu diesem Zweck Datenbestande ausgewahlter Titel des DAX-Performance-Index mithilfe von Google Trends und anerkannten mathematisch-statistischer Verfahren. Mithin liegt eine UEberprufung der Theorie der (mittelstarken) Informationseffizienz von Kapitalmarkten des spateren Nobelpreistragers Eugene F. Fama im Lichte aktueller technischer Entwicklungen vor. Methodologisch wird hierzu die Anzahl von Suchmaschinenanfragen analysiert, in denen fur Investoren typische Suchbegriffe verwendet werden. Des Weiteren wird der verfugbare Bestand an Kursdaten differenziert, aufbereitet und nur diejenigen Unternehmen im weiteren Verlauf der Untersuchung berucksichtigt, denen keine erkennbaren Anomalien zugrunde liegen. Sodann erfolgt unter Einbeziehung von sechs alternativen multivariablen Regressionsmodellen und der Berucksichtigung der Ergebnisse der ublichen Gutetests (Vergleichskohorte, Korrelations- und (adjustiertes) Bestimmtheitsmass r(2), p-, t-, und F-Statistik sowie die zugehoerigen Residuenplots) eine UEberprufung, inwieweit die spatere Aktienrendite und Volatilitat einen belastbaren Zusammenhang zur erkannten Suchaktivitat aufweisen.