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.
120 Dokumente
Diese Studie untersucht, wann Markttexte befolgt und wann sie gegenläufig interpretiert werden sollten. Sie unterscheidet zwischen Aussagen von Institutionen (Say), deren Wiederholung in den Medien (Echo) und der offengelegten Positionierung von…
DeepTrust ist ein Rahmenwerk, um Informationen zu finden und zu bewerten, die extreme Aktienkursbewegungen erklären könnten. Der Ablauf umfasst drei Teile: maschinelles Lernen zur Erkennung auffälliger Bewegungen anhand historischer Preise, die Suche nach…
Diese Studie untersucht, ob Informationen über die Kurshistorie hinaus bei der Prognose der Bitcoin-Dollar-Volatilität helfen können. Das vorgeschlagene CoMForE-System kombiniert historische Handelsdaten mit der Stimmung in thematisch relevanten Tweets,…
Diese Studie modelliert die Volatilität von Bitcoin-Renditen auf Minutenebene mit Methoden der verallgemeinerten autoregressiven bedingten Heteroskedastizität. Sie kombiniert historische Renditen und Volatilität, dargestellt durch Varianten der…
Diese Studie verwendet ein Lab-in-the-Field-Experiment, um zu untersuchen, wie Menschen einschätzen, ob Finanzmärkte steigen oder fallen. Freiwillige erhalten kontrollierte Finanzinformationen auf Grundlage realer Daten globaler Indizes und geben wiederholt…
Diese Studie untersucht, ob Zeitpunkt und Inhalt von Diskussionen über Kryptowährungen in sozialen Medien mit dem späteren Kursverhalten zusammenhängen. Sie wendet dynamische Themenmodellierung auf die Kommunikation in sozialen Mediengemeinschaften an und…
Das Dokument stellt einen allgemeinen Ablauf zum Entwurf, zur Umsetzung und zur Bewertung algorithmischer Handelsstrategien für Aktien- und Kryptomärkte vor. Es verwendet vier Beispiele: einen Crossover gleitender Durchschnitte, einen volumengewichteten…
Die Studie untersucht, ob Trading- und Social-Media-Indikatoren die Klassifikation von Kursänderungen bei Kryptowährungen gegenüber technischen Indikatoren allein verbessern. Sie wertet stündliche und tägliche Bitcoin- und Ethereum-Daten von Januar 2017 bis…
Die Studie prüft, ob Mitteilungen der US-Notenbank zusätzliche nützliche Informationen für Prognosen zu Entscheidungen über den Federal Funds Rate liefern. Sie vergleicht Modelle, die ausschließlich Wirtschaftsindikatoren, ausschließlich Textmerkmale oder…
Diese Studie untersucht, ob ein großes Sprachmodell Unternehmensnachrichten nutzen kann, um eine Momentum-Querschnittsstrategie zu verfeinern. Sie kombiniert tägliche Renditen der S&P-500-Bestandteile mit hochfrequenten Nachrichten und fordert ChatGPT dann…
WebCryptoAgent ist ein Rahmen für kurzfristiges Kryptowährungs-Trading, der Webinhalte, soziale Stimmung und OHLCV-Marktdaten verbindet. Spezialisierte Agenten analysieren die jeweiligen Informationsquellen und führen ihre Bewertungen anschließend in einem…
Die Studie untersucht anhand eines Datensatzes mit 18 Millionen Mt. Gox-Transaktionen, wie Wash Trading bei Bitcoin mit den Marktbedingungen variiert. Laut Bericht nimmt Wash Trading zu, wenn das legitime Handelsvolumen niedrig ist, und ab, wenn es hoch ist.…
Die Arbeit verwendet evolutionäre Optimierung, um regelbasierte Handelsstrategien aus Finanzsentimentdaten abzuleiten. Das Sentimentsignal bildet die bullische oder bearische Einschätzung einzelner Aktien durch die Online-Handelsgemeinschaft ab und stammt…
Diese Studie stellt eine graphbasierte räumliche Komponente für ein groß angelegtes agentenbasiertes Modell urbaner Wohnimmobilienmärkte vor. Sie bildet ab, wie soziale und wirtschaftliche Merkmale – darunter die Angst, etwas zu verpassen, die Neigung,…
Diese vorläufige Studie untersucht, ob sich Bitcoin-Preisbewegungen durch die Kombination von Marktstimmung und technischer Analyse prognostizieren lassen. Als Stimmungsindikator dient der Fear and Greed Index, der zusammen mit technischen Indikatoren und…
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…
Diese Studie untersucht, ob die tägliche Twitter-Stimmung Aktienrenditen prognostizieren und Handelsentscheidungen unterstützen kann. Sie kombiniert maschinelles Lernen zur Bewertung des Stimmungssignals mit bestärkendem Lernen, konkret Q-Learning, um daraus…
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 prüft, ob Kontext auf Satzebene Nachrichtenthemenmodelle verbessert, die zum Aufbau systematischer Asset-Pricing-Faktoren verwendet werden. Sie vergleicht Latent Dirichlet Allocation mit einem eingefrorenen Satz-Transformer und anschließendem…
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 Studie untersucht, ob informative Tweets von Kanälen für Kryptowährungsprojekte mit Kursänderungen in den folgenden 15 Minuten zusammenhängen. Sie vergleicht Renditen und Überschussrenditen nach der Veröffentlichung und berücksichtigt die Polarisierung…
Diese Arbeit untersucht, ob die öffentliche Aufmerksamkeit für COVID-19 Bitcoin-Renditen erklären kann und ob sich der Zusammenhang zwischen Ländern mit individualistischen und kollektivistischen Traditionen unterscheidet. Analysiert werden acht große…
Die Arbeit vergleicht das Verhalten von Tradern auf zentralisierten und dezentralisierten Börsen für Bitcoin-Perpetual-Futures und ordnet die Börsen drei Architekturmodellen zu. Untersucht werden Handelsvolumen, Open Interest, Liquidationen, Hebel und…
Diese Studie untersucht experimentell, ob sichtbares Handelsverhalten spätere Aktivitäten auf Kryptowährungsmärkten beeinflussen kann. Forschende setzten Bots ein, die über sechs Monate kostengünstige Trades mit 217 Kryptowährungen ausführten und dabei mehr…