Ziel dieser Arbeit war es, ein auf makroökonomischen und technischen Indikatoren basierendes Prognosemodell zu entwickeln, bewerten und zu implementieren, um Veränderungen im Konjunkturzyklus vor ihrem Auftreten vorherzusagen, um Konjunkturzyklen besser zu verstehen und den Rohstoffhandel vorherzusagen, wobei der Schwerpunkt auf den mittelfristigen Zyklen der Rohstoffe Öl, Kupfer und Uran lag. Es werden die theoretischen Grundlagen der Konjunkturzyklen für ein besseres Verständnis der zyklischen Bewegungen behandelt. Anschließend werden die Konjunkturzyklen analysiert und in lang-, mittel- und kurzfristige Konjunkturzyklen nach Kondratieff, Schumpeter, Juglar, Kuznets und Kitchin unterteilt. Es wird hervorgehoben, wie wichtig es ist, diese Zyklen zu verstehen und vorherzusagen, und es wird erklärt, wie sie sich auf Investoren, politische Entscheidungsträger, Forscher und Unternehmen auswirken. Nach einem einführenden Einblick in den Rohstoffmarkt und den Prozess des Rohstoffhandels werden die Wirtschaftszyklen auf den Rohstoffmärkten für Öl, Kupfer und Uran bewertet. Die Arbeit gibt anschließend einen umfassenden Überblick über technische und ökonomische Indikatoren mit einer ersten Bewertung ihrer Vorhersagbarkeit. Darüber hinaus werden die wirtschaftlichen Einflussfaktoren von Rohstoffen identifiziert und bewertet. Die theoretischen Erkenntnisse werden dann in einem erstellten Modell angewendet, das jeden analysierten Indikator nach seiner Vorhersagefähigkeit einstuft und bewertet. Weiters wird bewertet welche Indikatoren in geeigneter Weise miteinander korrelieren, um diese kombinieren und für die Vorhersage von Preisbewegungen verwenden zu können. Dafür werden die Indikatoren auf verfügbare Kurschartdaten von vergangenen Ereignissen und Wendepunkten angewandt, um ihre Anwendbarkeit zu beweisen. Das vorgeschlagene Modell wertet 18 verschiedene Indikatoren aus, von denen 8 technische und 10 wirtschaftliche Indikatoren sind. Mittels einer Korrelationsmatrix wird die Korrelation zwischen verschiedenen Indikatoren bewertet, um hoch korrelierende Indikatoren mit Vorhersagender Tendenz zu identifizieren. Die Ergebnisse zeigen, dass für Öl und Kupfer eine Kombination aus den Indikatoren RSI, CCI und BB die vielversprechendsten Ergebnisse liefert. Für Uran zeigte eine Kombination aus den Indikatoren RSI, SO und W%R das vielversprechendste Ergebnis. Abschließend wird ein Preisausblick für Öl, Kupfer und Uran gegeben, der zu dem Schluss kommt, dass sich die Energiepreise langfristig in einem Aufwärtstrend befinden.