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.
397 Dokumente
Das Dokument stellt ein zeitkontinuierliches Modell lokaler Volatilität mit stückweise konstanten Drift- und Volatilitätskoeffizienten vor. Eine Preisschwelle schaltet die Dynamik zwischen Regimen um. So kann das Modell sowohl Leverage-Effekte abbilden, bei…
Diese Arbeit stellt ein verallgemeinertes stochastisches Modell für Finanzvariablen vor, die zu einem historischen Referenzniveau zurückkehren. Es kombiniert zwei Arten von Wiener-Prozess-Rauschen: eine multiplikative Komponente, die durch das interne…
Die Arbeit untersucht, ob sich die implizite Bitcoin-Volatilität über einen Zeitraum von fünf Minuten anhand des jüngsten Marktverhaltens und alternativer Daten prognostizieren lässt. Das Modell nutzt verzögerte Bitcoin-Indexpreise und Volatilitätsbewegungen…
Diese Arbeit schlägt eine Strategie für den nächsten Handelstag vor, die Long- oder Short-Positionen in VIX-Futures eingeht. Sie modelliert die Laufzeitenstruktur der Futures als Markov-Prozess und wählt anhand der aktuellen Form und des Niveaus der Kurve…
Dieses Paper stellt eine numerische Methode zur Simulation von Quadratwurzelprozessen vor, die deren Nichtnegativität bewahrt. Zunächst wird der integrierte Prozess simuliert; anhand dieser Größe wird anschließend ein Verfahren für den Prozess selbst…
Das Dokument untersucht anhand des CSI 300-Spotindex und des zugehörigen Index-Futures-Marktes, ob der Futures-Handel die Volatilität am Spotmarkt beeinflusst. Es spricht sich für ein Threshold-GARCH-Modell als geeigneten Rahmen zur Untersuchung dieser Frage…
Das Paper entwickelt ein Bewertungsmaß für Strommärkte mit Spotpreisen, die zur Mean Reversion tendieren und starke Preisspitzen aufweisen. Das Zwei-Faktoren-Modell beschreibt kleinere Schwankungen durch einen Brownschen Ornstein–Uhlenbeck-Prozess und…
Dieses Paper modelliert Kryptowährungspreise als Bewegungen in einem veränderlichen nichtlinearen Potenzialfeld. Es kombiniert Bayes’sche Inferenz mit Gauß-Prozessen, um das Feld anhand historischer Preise zu schätzen, und verwendet anschließend abgeleitete…
Das Paper vergleicht drei Methoden zur Beschreibung der Bitcoin-Volatilität: historische Volatilität, gemessen anhand der Stichprobenstandardabweichung, bedingte Prognosen aus GARCH-Modellen und aus Bitcoin-Optionen abgeleitete implizite Volatilität. Anhand…
Das Paper schlägt eine Technik aus Bayes’scher Inferenz und Correntropy vor, um Unsicherheit und Mehrdeutigkeit in Marktinformationen zu modellieren und Vermögenswerte zu bewerten. Der Ansatz wird auf ein konsumorientiertes Asset-Pricing-Modell angewandt:…
Das Paper stellt eine Methode zur Modellierung volatiler Zeitreihen mit V-Transformationen vor. Diese verknüpfen Quantile der Randverteilung einer stationären Reihe mit Quantilen eines prognostizierbaren Volatilitäts-Proxys. Werden diese Transformationen als…
Das Dokument leitet her, wie sich der Kelly-Anteil in stetiger Zeit verändert, wenn der langfristige Preis eines Vermögenswerts einem Potenzgesetz folgt und seine Renditevarianz im Zeitverlauf abnimmt. Bei einer risikofreien Rendite von null hängt die…
Diese Forschungsarbeit entwickelt probabilistische Prognosen für Day-Ahead-Stromspotpreise mithilfe stochastischer Volatilitätsmodelle. Sie behandelt Preise als nichtstationäre Zeitreihe, deren Varianz sich im Zeitverlauf ändert; die Volatilität wird als…
Diese Notiz betrachtet eine einfache Strategie, bei der kurzfristige europäische Calls aus dem Geld gehalten werden. Sie argumentiert, dass die Strategie im Black-Scholes-Merton-Modell ungewöhnlich attraktiv erscheint, was auf eine mögliche Inkonsistenz…
Die Studie stellt eine Pipeline vor, die aus Beziehungen zwischen neun Aktien gerichtete Handelssignale ableitet. Zunächst gruppiert sie Aktien anhand ihrer historischen mittleren Volatilität mit einem Gaußschen Mischmodell. Anschließend prüft sie mithilfe…
Diese Arbeit erweitert eine Näherung der impliziten Volatilität bei null Vanna von neu aufgelegten auf bereits laufende Volatilitätsswaps. Sie beschreibt außerdem, wie sich Volatilitätsswaps entweder mit einem Streifen aus Vanilla-Optionen oder mit…
Die Arbeit leitet Näherungen für die Indifferenzpreise von Käufern und Verkäufern europäischer bedingter Ansprüche in einem allgemeinen Modell mit lokaler stochastischer Volatilität her. Für den Anleger wird exponentieller Nutzen angenommen; die Auszahlung…
Die Arbeit stellt ein Modell für Finanzrenditen auf Tick-Ebene vor, das einen ARFIMA-Prozess, Bid-Ask-Bounce, fat-tailed Renditen und nicht-Poisson-verteilte Handelsintervalle kombiniert. Mit diesen Bausteinen erklärt es mehrere beobachtete Merkmale von…
Diese Analyse untersucht Tickdaten großer Kryptowährungen, die auf mehreren Plattformen gehandelt werden. Sie betrachtet die Zeit zwischen Transaktionen zusammen mit Transaktionszahlen, Handelsvolumen und Volatilität. Die Autoren berichten eine…
Die Studie modelliert, wie sich die Schwere extremer Verluste in Hochfrequenzmärkten mit Handelsaktivität und Marktunsicherheit verändert. Ihre dynamische Extremwertregression berücksichtigt sowohl stationäre Prädiktoren als auch Prädiktoren mit lokalem…
PrivySense schlägt vor, die Stimmung in Finanznachrichten anhand der beobachteten Kursvolatilität zu ermitteln. Damit kehrt die Arbeit den herkömmlichen Ansatz um, bei dem Sentiment-Klassifikatoren mit von Menschen annotierten Texten trainiert und…
Dieses Paper untersucht, wie deterministische Handelsstrategien den Kursverlauf beeinflussen können. Es beschreibt eine Strategie als Signalverarbeitungsmechanismus, der externe Informationen und vergangene Kurse nutzt, und untersucht anschließend, wie…
Dieses Paper untersucht, ob sich Intraday-Kursüberreaktionen bei Apple-Aktien vorhersagen und als Momentum-Signale handeln lassen. Es kombiniert um die Volatilität bereinigte Renditen mit Emotionsmerkmalen aus Twitter-Nachrichten, definiert Überreaktionen im…
Das Paper untersucht, ob CryptoQuant-Signale, darunter On-Chain-, Börsen- und Minerdaten, sowie Posts von Whale-Alert-Diensten helfen können, die Bitcoin-Volatilität am Folgetag und insbesondere extreme Ausschläge vorherzusagen. Es schlägt ein…