Empirische Analysen liefern eine uberwaltigende Fulle von Hinweisen, dass das Verhalten der Agenten auf Finanzmarkten durch Standardmodelle nicht hinreichend abzubilden ist. Dies fuhrte zur Entwicklung neuer sogenannter Agentenbasierter Modelle (ABM), die versuchen, eben das jeweilige Verhalten heterogener Agenten mithilfe computergestutzter Simulationen zu modellieren. Es zeigte sich, dass ABM durchaus in der Lage sind, viele empirische stilisierte Fakten der Wechselkurse qualitativ zu erklaren. Trotzdem gab es bisher keine universelle Schatzmethode, mit der man die Parameter der ABM schatzen konnte. Ziel der Arbeit ist es, diese Lucke zu schliessen, was durch die Entwicklung einer verallgemeinerten simulationsbasierten Schatzmethode erfolgte, welche auf drei ABM und drei empirische Wechselkurse angewandt wurde. Wegen der Monte-Carlo-Varianz und lokaler Minima war dabei die Anwendung der heuristischen Optimierung unabdingbar.