Wissensbibliothek

Das Dokument beschreibt einen Long-only-USD/TWD-Trading-Agenten, der Prognosen kurzfristiger Trends mit Quantum Long Short-Term Memory (QLSTM) und Quantum Asynchronous Advantage Actor-Critic (QA3C) kombiniert. Sein Zustand nutzt QLSTM-Merkmale und technische…

Dieser kurze Brief skizziert ein zweidimensionales dynamisches System, das in endlicher Zeit eine Singularität erreicht und dabei zunehmend schnellere Schwingungen zeigt. Der vorgeschlagene Mechanismus verbindet nichtlineare positive Rückkopplung mit einer…

Diese Arbeit stellt ein zeitkontinuierliches Marktmodell vor, in dem ein Market Maker den Handel zwischen Fundamentalisten, Trendfolgern und Kontrarians abwickelt. Die Akteure verarbeiten Marktinformationen mit unterschiedlichen Verzögerungen und weisen eine…

Diese Arbeit nutzt ein vereinfachtes Ungleichgewichtsmodell der Preisbildung auf Basis von Market Orders, um zu untersuchen, wie Handelsstile die Marktdynamik beeinflussen. Der analytische Rahmen erzeugt oszillierendes Preisverhalten zweiter Ordnung. Value…

Diese Arbeit stellt ein beschränktes Mischmodell vor, das Asset-Renditen beschreibt und steigendes, fallendes sowie seitwärts verlaufendes Preisverhalten unterscheidet. Es kombiniert Gamma- und Gauß-Verteilungen, um Renditemuster darzustellen und zugleich…

Die Studie untersucht, warum die Erträge kurzfristiger Trendfolge seit etwa 2009 zurückgegangen sind. Sie analysiert eine Auswahl liquider Futures-Kontrakte aus dem Zeitraum 1995–2025 sowie einen CTA-Proxy und vergleicht die Ergebnisse nach Signalfrequenz…

Dieses Paper schlägt vor, sich beim Daytrading auf eine einzelne Blue-Chip-Aktie zu konzentrieren, statt viele Wertpapiere zu handeln. Die Spezialisierung soll Tradern helfen, eine Aktie besser kennenzulernen und dabei etablierte Intraday-Ansätze anzuwenden,…

Das Paper entwickelt anhand von Beobachtungen zu Hochfrequenz-Tradern auf einem Devisenmarkt eine mikroskopische Beschreibung der Finanzpreisdynamik. Es verfolgt die Trajektorien einzelner Trader und berichtet über ein kollektives Trendfolgemuster, das…

Diese Studie nutzt ein groß angelegtes agentenbasiertes Modell, um zu untersuchen, warum die Preise auf städtischen Wohnungsmärkten steigen und anschließend stark korrigieren. Haushalte werden als heterogene Agenten dargestellt, deren Entscheidungen…

Der Artikel stellt Gauß-Prozesse (GPs) und Bayes’sche Optimierung vor. Er erläutert, wie GP-Regression das Bayes’sche maschinelle Lernen unterstützt und wie dessen Hyperparameter ausgewählt werden müssen. Die Bayes’sche Optimierung verwendet ein…

Die Arbeit untersucht, wie Trendsysteme mit unterschiedlichen Zeithorizonten zu den Renditen von Commodity Trading Advisors (CTA) beitragen. Sie schlägt ein Bayes’sches grafisches Modell vor, das Renditen dynamisch in kurzfristige Trend-, langfristige Trend-…

Die Arbeit stellt Deep Momentum Networks vor, die Deep Learning mit dem Volatilitätsskalierungsrahmen des Zeitreihenmomentums verbinden. Ein neuronales Netz lernt Trendschätzungen und Positionsgrößen gemeinsam; seine Parameter werden so trainiert, dass die…

Diese Studie fragt, ob Finanzpreisreihen erkennbare Strukturen jenseits eines Random Walk enthalten. Sie argumentiert, dass herkömmliche Zeitreihenmethoden kleine Abweichungen von Zufälligkeit möglicherweise nur schwer unterscheiden können, und wendet…

Diese Arbeit vergleicht eine modellbasierte optimale Handelsstrategie mit einer technischen Regel, wenn der Trend des Vermögenswerts latent ist und einem Ornstein-Uhlenbeck-Prozess folgt. Im Mittelpunkt steht die Leistung der Strategien, wenn die zu ihrer…

Die Arbeit entwickelt einen Portfolioansatz auf Grundlage von Trendfolgesignalen. Sie verbindet ein Autokorrelationsmodell mit der Kovarianz von Trends und Risikoprämien und legt Modelle für die Trend-Kovarianzmatrix fest. Das resultierende optimale…

Das Dokument vertritt die Auffassung, dass Finanzmärkte über Monate hinweg Trends bilden können, während sie über mehrere Jahre zur Mittelwertrückkehr neigen. Es deutet dieses Muster als vereinbar mit der Vorstellung, dass Preise erheblich vom zugrunde…

Das Dokument stellt ein dynamisches quantitatives Modell vor, das Lebensmittelpreisbewegungen erklären soll, indem es Angebot und Nachfrage mit dem Verhalten von Anlegern und der Umwandlung von Mais zu Ethanol verbindet. Es argumentiert, dass Erklärungen…

E-TRENDS schlägt einen Prognoserahmen mit LSTM für tägliche Änderungen von Aktientrends vor. Im Mittelpunkt stehen die 30 größten Aktien des S&P 500; beschrieben wird eine Validierung über Marktzyklen von 2005 bis 2025. Statt das Trendniveau direkt…

Diese Studie untersucht ein Marktmodell, das vom künstlichen Markt Santa Fe und dem Minority Game inspiriert ist. Agenten können Strategien anhand ihrer relativen Rentabilität auswählen oder dem Markt fernbleiben. Preise reagieren auf die…

Diese Studie nutzt einen Rahmen mit heterogenen Agenten, um zu untersuchen, wie Trendfolgen und fundamentale Bewertung an Finanzmärkten nebeneinander bestehen können. Sie erweitert das Chiarella-Modell um Noise-Trader und eine nichtlineare Nachfrageantwort…

Dieses Paper schlägt ein zweivariables, verborgenes Markov-Zeitreihenmodell für Kursineffizienzen vor, das über die geometrische Brownsche Bewegung hinausgeht. Eine Variable, der angemessene Preis, ist unbeobachtet. In der einfachsten Modellform werden…

Das Paper überträgt das Isotropieprinzip der Eigenrisikoparität auf einen Rahmen zur Portfolioallokation, der Mean-Variance-Optimierung mit einer einstellbaren Isotropiebeschränkung verbindet. Isotropie verteilt das Risiko über Eigenmoden und wirkt als…

Dieses Paper leitet die ersten vier Renditemomente dynamischer Strategien her, wenn Anlagenrenditen und Trading-Signale oder -Gewichte gemeinsam normalverteilt sind. Es behandelt Signale wie lineare Filter vergangener Renditen und Prognosen aus…

Diese Studie untersucht Trendfolge bei Rohstoffen, Währungen, Aktienindizes und Anleihen über ungewöhnlich lange historische Zeiträume. Sie verwendet verfügbare Futures-Zeitreihen seit 1960 und Spot-Zeitreihen für Rohstoffe und Indizes, die bis 1800…