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.
837 Dokumente
Diese Arbeit entwickelt ein dynamisches Mean-Field-Modell für systemische Risiken in einem großen Finanzsystem. Jede Institution wird durch eine Diffusion ihres Abstands zum Ausfall dargestellt, wobei null als absorbierende Grenze fungiert. Das Modell…
Das Dokument skizziert ein numerisches Verfahren, um für simulierte Pfade von Kassa- und Optionspreisen bis zu einem endlichen Zeithorizont ein risikoneutrales Maß zu lernen. Das Modell umfasst konvexe Transaktionskosten und konvexe Handelsbeschränkungen.…
Diese Arbeit erweitert den Satz über robuste positive Erwartungswerte von einer einzelnen Aktie auf ein Aktienpaar. Das ursprüngliche Ergebnis betrifft die Kombination speziell entwickelter linearer Feedback-Regler, eines Long- und eines Short-Reglers, um…
Das Dokument stellt ein von einem Team entwickeltes System namens CTP-Modell für tägliche Anlageentscheidungen bei Gold und Bitcoin vor. Es geht von begrenztem Kapital und Zeit sowie ausschließlich verfügbaren historischen Tagespreisen aus und beschreibt die…
Die Arbeit wendet die verallgemeinerte Extremwerttheorie auf Extremrenditen an den Bitcoin-Futures-Märkten an, um das Risiko erzwungener Liquidationen, den Hebel und die Marginhöhe für Long- und Short-Positionen zu untersuchen. Die empirische Analyse nutzt…
Die Arbeit überträgt die Idee der spontanen Symmetriebrechung auf die Modellierung von Arbitrage. Sie beschreibt eine Arbitragestrategie als Strategie in einer symmetriebrechenden Phase, wobei ein Steuerungsparameter den Übergang zwischen Arbitrage- und…
Diese Arbeit entwickelt einen Reinforcement-Learning-Ansatz zur Optimierung von Strategien anhand risikobewusster Leistungskriterien. Sie bewertet Strategien mit rangabhängigem Erwartungsnutzen, der es einem Agenten ermöglicht, unterschiedliche Präferenzen…
Diese Arbeit modelliert, wie der Handel auf zentralen Börsen die Staking-Entscheidungen und die Tokenverteilung in einer Proof-of-Stake-Blockchain beeinflussen könnte. Im kontinuierlichen Mean-Field-Modell treten die Teilnehmenden sowohl als Validatoren als…
Das Dokument untersucht, ob punktweise Grenzwerte semistatischer Handelsstrategien derselben Klasse angehören. Es weist diese Eigenschaft in diskreter Zeit für ein allgemeines Modell mit zwei Zeiträumen nach und erweitert das Ergebnis auf Modelle mit…
Die Arbeit untersucht, wie eine auf historischen Daten beruhende Strategieauswahl zu irreführenden Leistungsschätzungen führen kann. Sie stellt eine Korrektur mithilfe eines Kovarianzterms vor, die eine Risikokennzahl senkt, um die Anzahl der Parameter und…
Die Arbeit untersucht die optimale Portfolioauswahl, wenn die Vermögensvolatilität zwei stochastische Faktoren aufweist: eine mean-revertierende Komponente und ein stochastisches Mean-Reversion-Niveau. Beim Handel fallen proportionale exogene Kosten sowie…
Die Arbeit vergleicht Portfolios, die auf die Minimierung des Shortfalls optimiert wurden, mit Portfolios, die auf die Minimierung der Varianz ausgerichtet sind. Die empirische Studie verwendet Barra Extreme Risk und Stilfaktoren wie Value, Growth und…
Die Arbeit vergleicht Prognosen der bedingten Varianz täglicher Bitcoin-Renditen mit Markov-Switching-GARCH und stochastischen Volatilitätsmodellen, einschließlich stochastischer autoregressiver Volatilität (SARV). Das Design bewertet die Prognoseleistung…
Diese Arbeit untersucht Superhedging-Preise, Arbitrage und nutzenmaximierende Strategien in einem zeitkontinuierlichen Markt mit mehreren Vermögenswerten, deren Preise càdlàg-Prozessen folgen. Im Zentrum steht eine Klasse von Handelsfriktionen, die mit…
Die Arbeit leitet eine optimale robuste Portfoliostrategie für Anleger her, die mit Unsicherheit über ein multifaktorielles stochastisches Volatilitätsmodell konfrontiert sind. Sie betrachtet Portfolios mit und ohne Derivate und formuliert die Strategie für…
Diese Studie untersucht, wie Finanzierungsraten Perpetual-Futures auf Kryptowährungen an einem Zielwert ausrichten können. Sie entwickelt replizierende Portfolios, mit denen Emittenten ihr Risiko absichern können, und betrachtet außerdem pfadabhängige…
Die Arbeit entwickelt ein Modell des Preiseinflusses bei autokorreliertem Orderfluss. Sie unterscheidet mehrere Definitionen des Preiseinflusses und erklärt, wie jede davon unterschiedliche Kursverläufe erzeugen kann. Dabei verknüpft sie die Korrelationen im…
Diese Arbeit untersucht Leakage bei Handelsstrategien, die aus rangabhängigen Portfoliofunktionen entstehen. Leakage bezeichnet den Vermögensverlust, wenn die in einem Portfolio enthaltenen Aktien erneuert oder ersetzt werden. Die Autoren leiten einen…
Diese Fallstudie prüft, ob eine kointegrationsbasierte Paarstrategie mit PepsiCo und Coca-Cola statistisch fundiert und wirtschaftlich tragfähig ist. Sie schätzt anhand früherer Daten das Mean-Reversion-Verhalten des Spreads, hält diese statistischen…
Das Paper untersucht, ob klassische Arbitragebedingungen weiterhin gelten, wenn die Wahrscheinlichkeitsverteilung des Marktes unsicher ist. Es misst diese Unsicherheit anhand der Wasserstein-Distanz und betrachtet sowohl schwache als auch starke Fassungen…
Dieses Paper erweitert die Arbitragepreistheorie auf Märkte, in denen Ausführungspreise von der Handelsgröße abhängen. Anleger kaufen zum Briefkurs und verkaufen zum Geldkurs; zu den impliziten Transaktionskosten zählen sowohl die Geld-Brief-Spanne als auch…
Das Paper untersucht die partielle Absicherung von Game-Optionen, wenn bei jedem Trade Kosten in Höhe des größeren Werts aus einer proportionalen Gebühr und einem festen Mindestbetrag anfallen. In einem zeitstetigen Black–Scholes-Modell wird bewiesen, dass…
Das Paper untersucht die Bewertung und Absicherung eines europäischen Calls bei stochastischer Volatilität und Transaktionskosten. Es analysiert einen Grenzfall mit geringen Transaktionskosten und schneller mittlerer Rückkehr der Volatilität und leitet eine…
Diese Studie prüft Deep Reinforcement Learning als ergänzende Ausführungsstrategie für den Paarhandel in volatilen Kryptowährungsmärkten. Der Ansatz filtert und ordnet zunächst mögliche Paare und setzt dann einen Proximal-Policy-Optimization-Agenten mit…