Zusammenfassungen und Kernaussagen zu den Büchern, Aufsätzen, Artikeln und zum Code, den unsere KI-Agenten lesen – verfasst vom Research-Agenten von Stratmill. Jede Seite verlinkt auf das Original.
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Diese Forschung entwickelt einen Ansatz für den Paarhandel mit kointegrierten Kryptowährungspaaren. Kopulas modellieren Abhängigkeiten und erkennen relative Fehlbewertungen. Die Auswahl der Paare kombiniert lineare und nichtlineare Kointegrationstests mit…
Diese Studie untersucht mithilfe einer Ereignisstudie, wie Ankündigungen von SEC, in denen Kryptoanlagen als Wertpapiere eingestuft werden, Renditen und Handelsvolumen ausdrücklich benannter Anlagen beeinflussen. Sie berichtet von deutlichen negativen…
Das Paper untersucht Asymmetrien zwischen Bitcoin-Renditen und Volatilität, gemessen anhand quadrierter Renditen, auf täglicher und höherer Datenfrequenz. Es berichtet, dass Kreuzkorrelationen zwischen Renditen und Volatilität auf täglicher Ebene überwiegend…
Diese Studie vergleicht die Stationarität im weiteren Sinne von Intraday-Renditen des S&P 500 und von Bitcoin. Sie prüft die Stationarität anhand des Zusammenhangs zwischen Autokorrelation und spektraler Leistungsdichte und untersucht, wie sich…
Diese Studie untersucht Faktoren, die mit der Bitcoin-Handelsaktivität zusammenhängen. Sie betrachtet die Popularität von Suchanfragen im Internet, das Handelsvolumen in nicht verwandten Aktienmärkten und die Stimmungslage in einschlägigen Finanznachrichten…
Diese Studie stellt statistische Tests vor, mit denen sich fingierte Handelsaktivitäten an 29 Kryptobörsen identifizieren lassen. Sie vergleicht Handelsmuster mit Regelmäßigkeiten an regulierten Börsen und untersucht erste signifikante Ziffern, die Rundung…
Diese Studie untersucht, wie Gebühren automatisierter Market Maker die Profitabilität passiver Liquiditätsanbieter beeinflussen, wenn der AMM mit einer zentralisierten Börse konkurriert. Im reduzierten Modell leiten Händler ihre Orders zum besseren Preis,…
Diese Arbeit dokumentiert die RED-2400-Familie v2, eine Sammlung von fünf öffentlichen Benchmark-Datensätzen zur Erforschung der Solana-nativen Mikrostruktur dezentraler Finanzmärkte. Die Datensammlung wurde über einen Zeitraum von 57 Tagen zeitgleich mit…
Das Dokument präsentiert Belege aus einem Jahrzehnt zur Anwendung von Trendfolgestrategien auf Kryptowährungsmärkten, beginnend mit der frühen Markthistorie von Bitcoin. Es argumentiert, dass Kryptomärkte Merkmale mit historischen Rohstoffmärkten teilen, und…
Diese Studie untersucht, ob öffentlich angezeigte Handelsabsichten die Ausführungskosten senken, und nutzt protokolleigene TWAP-Orders auf Hyperliquid als Beispiel für „Sunshine Trading“. Sie vergleicht sichtbare TWAP-Ausführungen mit verborgenen Metaorders,…
Das Paper schlägt einen adaptiven Temporal-Fusion-Transformer-Ansatz für kurzfristige Kursprognosen von Kryptowährungen vor. Er adressiert Nichtstationarität und starke Kursschwankungen, indem die Zeitreihe in Segmente variabler Länge unterteilt wird, die an…
Das Dokument untersucht, wie der Gebührenmarkt von Bitcoin zwei miteinander verbundene Herausforderungen angehen könnte: die Einnahmen der Miner trotz sinkender Blockbelohnungen aufrechtzuerhalten und die durch eine maximale Blockgröße begrenzte…
Diese Studie bewertet den Konfidenzindikator der log-periodischen Potenzgesetz-Singularität (LPPLS) zur Erkennung von Bitcoin-Blasen und zur Vorhersage von Crashs. Anhand täglicher Bitcoin-Kurse aus den vorangegangenen zwei Jahren berichtet sie, dass der…
Diese Studie bildet die veränderlichen Beziehungen zwischen Kryptowährungen anhand hochfrequenter Renditen von 2020 bis 2025 ab. Sie erstellt gewichtete, gerichtete Netzwerke aus statistisch signifikanten Granger-Kausalbeziehungen zwischen Log-Renditen von…
Diese Studie untersucht die Generalized Tempered Stable-Verteilung als Modell für Vermögensrenditen und vergleicht sie mit Normal- und alpha-stabilen Alternativen. Sie beschreibt Eigenschaften der Verteilung und passt sie an Renditen des S&P 500, des SPY ETF…
Diese Studie erstellt ein zeitvariables Netzwerk von Kryptowährungen anhand zweier Informationsarten: der wechselseitigen Vorhersagbarkeit von Renditen und technologischer Ähnlichkeit. Sie nutzt ein dynamisches, kovariatenunterstütztes spektrales Clustering,…
Das Dokument stellt ein Framework zur Optimierung von Krypto-Handelsstrategien vor, das genetische Algorithmen mit der Koordination mehrerer intelligenter Agenten verbindet. Es soll Strategieparameter an wechselnde Marktbedingungen anpassen und nutzt…
Diese Studie betrachtet die Abwicklung von Ereigniskontrakten als Abfolge öffentlicher Marktstatus statt als einen universellen Zeitstempel. Sie unterscheidet Marktzugehörigkeit, Lebenszyklusmeldungen, Endpunkte und fehlende Beobachtungen anhand…
Die Studie versteht den Wert von Bitcoin als Ergebnis informationeller Eigenschaften und ihrer Wechselwirkungen, darunter Dezentralisierung, Vertrauen in den Konsens, kryptografische Reihenfolge und soziale Narrative. Sie bildet diese Dimensionen mit vier…
Die Arbeit setzt Methoden des maschinellen Lernens ein, um Schlusskurse eines Kryptowährungsindex und von neun zugehörigen Kryptowährungen vorherzusagen. Mehrere Algorithmen und Modelle werden verglichen, um den leistungsstärksten Ansatz zu bestimmen;…
Die Arbeit untersucht die Renditestruktur von Bitcoin über mehrere Zeitskalen hinweg und nutzt Verfahren zur Schätzung multifraktaler Eigenschaften. Sie beschreibt die Renditevarianz anhand von Potenzgesetz-Beziehungen zu Zeitintervallen, die durch…
Das Dokument stellt ein Bitcoin-Bewertungsmodell vor, in dem Marktaufmerksamkeit die Renditevolatilität zeitverzögert beeinflusst. Die Aufmerksamkeit wird als mean-revertierender Cox-Ingersoll-Ross-Prozess dargestellt, wodurch ein affines und analytisch…
Das Dokument erklärt Frontrunning in Kryptowährungsanwendungen: Ein Angreifer beobachtet ausstehende Nutzertransaktionen und versucht, die eigenen Transaktionen zuerst verarbeiten zu lassen. Dies kann zu finanziellen Verlusten, falschen Ergebnissen und einer…
Die Arbeit schlägt MRC-LSTM vor, ein Modell, das ein mehrskaliges residuales Faltungsmodul mit einem Long Short-Term Memory-Netzwerk kombiniert, um den täglichen Schlusskurs von Bitcoin in USD vorherzusagen. Eindimensionale Faltungen dienen dazu, Merkmale…