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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Das Paper modelliert anhaltende Kauf- und Verkaufsorderflüsse als Hinweis auf wechselnde Marktregime, die entstehen können, wenn große Orders über die Zeit aufgeteilt und ausgeführt werden. Es schlägt eine Bayes’sche Methode zur Online-Erkennung von…
Diese Studie untersucht, wie verschiedene Anlegergruppen von 2003 bis 2008 mit Nokia-Aktien handelten, und vergleicht den Einfluss von Marktbedingungen und Nachrichten. Renditen und Volatilität werden als endogene Faktoren behandelt, während das tägliche…
Die Studie prüft, ob Gesundheitsindikatoren zu COVID-19 zusätzlichen Vorhersagewert für Bitcoin-Renditen liefern. Sie vergleicht LightGBM-Regressionsmodelle mit und ohne pandemiebezogene Merkmale, darunter Impfungen, Krankenhausaufenthalte und Tests. Ein…
Die Studie untersucht Erweiterungen des Pair-Tradings für Brent-, WTI- und Shanghai-Rohöl-Futures. Sie berichtet, dass die drei Preisreihen kointegriert sind, und modelliert ihren resultierenden Spread als mittelwertrevertierend mit Regimen, die von einer…
Das Dokument fragt, warum sich das Verhalten von Vermögenspreisen über etwa zwei Jahrhunderte offenbar kaum verändert hat. Es verweist auf historische Belege für Episoden mit starken Preisschwankungen und Marktineffizienz und gibt anschließend einen kurzen…
Dieses Dokument stellt ein stochastisches Modell dafür vor, wie sich Meinungen in einer Population aus Trendfolgern, Gegnern und Unbeteiligten verbreiten. Verstärkung beeinflusst die Entscheidungen der Agenten, während ein unbeobachteter Trendprozess diese…
Diese Studie untersucht, ob Veränderungen in der Anlegerbasis von Kryptowährungen mit Veränderungen ihrer idiosynkratischen Volatilität zusammenhängen. Veränderungen der Followerzahlen von Subreddits dienen als Näherungsmaß für Verschiebungen in der…
Diese Arbeit stellt einen generativen, vortrainierten Transformer vor, der Finanzzeitreihen als Sequenzen von Ordernachrichten modelliert. Das Modell dient als Engine zur Ordergenerierung in einem diskreten Ereignissimulator, um die Dynamik von…
Das Dokument beschreibt ein agentenbasiertes Modell der Preisbildung auf Tick-Ebene. Die Kauf- und Verkaufsorders jedes Agenten folgen wechselseitig anregenden Hawkes-Prozessen, während die Mean-Field-Interaktion die Aktivitäten verschiedener Agenten…
EverMine ist ein Rahmenwerk, mit dem geprüft wird, ob Forschungsagenten ihre Fähigkeiten bei der langfristigen Alpha-Suche durch wiederverwendbare Kompetenzen, Werkzeuge und Regeln verbessern. Es bildet den Forschungsstand anhand der Forschungshistorie, des…
Diese Studie vergleicht zwei lineare Ansätze zur Beschreibung, wie ausgeführte Orders die Preise beeinflussen. Das Modell mit vorübergehendem Einfluss gewichtet vergangene Vorzeichen von Market Orders mithilfe eines Propagators, während das…
Diese Studie untersucht Informationslücken am japanischen Aktienmarkt und fragt, ob Anleger außerhalb der herkömmlichen Forschung zu statistischer Arbitrage in öffentlich zugänglichen Online-Inhalten nützliche Signale finden können. Der Ansatz analysiert…
Dieses Dokument berichtet über zwei Studien zu Krypto-Prämien, die Spendern gemeinnütziger Organisationen als bedingte Geschenke angeboten werden. Die erste untersucht den Spendenaufruf der ukrainischen Regierung, der Bitcoin und Ethereum akzeptierte. Bei…
Diese empirische Studie untersucht den Markteinfluss im Bitcoin/USD-Handel anhand eines Datensatzes, der mehr als eine Million Metaorders rekonstruiert. Sie prüft den Zusammenhang zwischen Einfluss und Ordergröße nach der Quadratwurzelregel und stellt fest,…
Die Arbeit kombiniert statistisch konstruierte Faktormodelle mit stochastischer Kontrolle, um hochdimensionale statistische Arbitrage zu untersuchen. Das Modell nimmt Residuen an, die zum Mittelwert zurückkehren, und zeigt, wie sich analytisch marktneutrale…
Das Dokument entwickelt eine Methode zur Mean-Varianz-Absicherung in allgemeinen Semimartingalmärkten. Es formuliert die Absicherung als stochastisches Kontrollproblem und zeigt, dass der Wertprozess des Kontrollproblems eine quadratische Form hat. Drei…
Diese Studie modelliert die Treasury-Renditekurve der US als latente stetige Funktion, die nur für eine dünn besetzte Auswahl von Laufzeiten beobachtet wird. Durch die Behandlung aufeinanderfolgender Renditekurven als funktionale Zeitreihe mit nur wenigen…
Das Dokument beschreibt eine empirische Methode zur Prognose von Optionspreisen, indem die Black-Scholes-Gleichung vorwärts in der Zeit gelöst wird. Da das Problem schlecht gestellt ist, verwendet die Methode Regularisierung; die Arbeit formuliert Sätze zu…
Dieses Dokument entwickelt einen Rahmen zur Gestaltung und zum Vergleich trendfolgender Systeme, darunter europäische und amerikanische Ansätze sowie Zeitreihenmomentum. Für europäische Systeme leitet es einen Zusammenhang zwischen dem Ergebnis (P&L), der…
Diese Arbeit modelliert, wie Folgen von Orderflow-Ereignissen Vermögenspreise beeinflussen. Sie erweitert frühere Modelle des Markteinflusses, die Orderflow als exogen behandelten und vor allem anhand paarweiser Korrelationen zusammenfassten. Stattdessen…
Dieses Dokument analysiert, wie eine trendfolgende Strategie unter Gauß-Annahmen Kursänderungen von Aktien in Gewinne und Verluste umwandelt. Es leitet die Gewinn- und Verlustverteilung her und untersucht Mittelwert, Varianz, Schiefe, Kurtosis und…
Diese Arbeit untersucht, ob Bitcoin US-Aktienindizes absichern oder als sicherer Hafen dienen kann. Anlass war unter anderem der Anstieg von Bitcoin nach der US-Präsidentschaftswahl 2016. Sie unterscheidet eine Absicherung, bei der die durchschnittliche…
Diese Studie stellt Kryptowährungen als Knoten eines Handelsnetzwerks dar und verbindet sie, wenn wöchentliche logarithmische Renditen in US-Dollar Granger-kausale Beziehungen zeigen. Sie untersucht, wie sich diese Verbindungen und umfassendere statistische…
Diese Arbeit prüft, ob tiefes bestärkendes Lernen in Umgebungen optimale Handelsstrategien finden kann, die sich einfach beschreiben lassen, mathematisch jedoch anspruchsvoll sind. Im Mittelpunkt steht Deep Deterministic Policy Gradient, eine Methode, die…