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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Diese Arbeit beschreibt systematische Handelsstrategien, die von Krisenindikatoren auf Basis der Spektren von Kovarianz- oder Korrelationsmatrizen gesteuert werden. Eine Indikatorfamilie vergleicht die Eigenwertverteilung jedes Datums 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 entwickelt zustandsabhängige Hawkes-Prozesse, bei denen Ereigniszahlen und ein veränderlicher Marktzustand einander beeinflussen. Der Zustand bestimmt die Anregungskerne für Selbst- und Kreuzanregung, während Ereignisse im Zählprozess…
Diese Studie prüft eine Pair-Trading-Strategie anhand von Kassakursen für 17 indische Rohstoffe aus den Bereichen Energie, Metalle und Landwirtschaft im Zeitraum von 2010 bis einschließlich 2018. Mit Johansen-Kointegrationstests in der Trainingsstichprobe…
Diese Studie schlägt eine von der statistischen Physik inspirierte Methode vor, um Preisvolatilität und erwartete Renditen anhand von Orderbuchdaten der Stufe 3 zu prognostizieren. Sie stellt Orders als Elemente eines physikalischen Systems dar und definiert…
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 Studie untersucht, ob Bitcoin-Renditen den in früheren Arbeiten berichteten Mustern schwerer Verteilungsschwänze folgen und wie sich die Volatilität im Zeitverlauf verhält. Frühere Schätzungen verorteten den Verteilungsschwanzindex kumulativer Renditen…
Das Dokument prüft Aktienauswahlregeln auf Basis des maximalen Drawdowns und der anschließenden Erholung. Über verschiedene Aktienmärkte hinweg sollen mit diesen Maßen gebildete Portfolios die Kursrichtung prognostizieren und Renditeunterschiede zwischen…
Das Dokument untersucht, warum der Hebeleffekt trotz seiner weiten Verbreitung auf die Renditeverteilungen mancher Assets nur geringen sichtbaren Einfluss haben kann. Der Hebeleffekt beschreibt einen allgemein negativen Zusammenhang zwischen Asset-Renditen…
Das Dokument beschreibt eine datengestützte Methode mit gleitendem Fenster zur Lösung eines logoptimalen Portfolio-Problems. Statt einen festen Satz an Portfolio-Gewichten zuzuweisen, erzeugt der Ansatz zeitlich veränderliche Gewichte. So lassen sich…
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 prüft, ob sieben große Liquidationskaskaden bei Bitcoin-Perpetual-Futures vor dem Ereignis kritische Verlangsamung zeigen. Sie analysiert detrendete Preisdaten zusammen mit Hebel- und Orderflow-Maßen, erfasst rollierende Varianz und…
Das Dokument untersucht die Optimierung des Portfoliowachstums bei unsicheren erwarteten Renditen. Es betrachtet einen unvollständigen, hochdimensionalen Markt, in dem Vermögenspreise von stochastischen Faktoren abhängen. Statt den Drift vollständig…
Das Paper entwickelt ein adaptives matrixvariates Markov-Chain-Monte-Carlo-Verfahren für bayessche kointegrierte Vektorautoregressionen. Es ersetzt das Griddy-Gibbs-Sampling durch einen automatisierten Adaptive-Metropolis-Ansatz, der die Posterior-Schätzung…
Das Paper untersucht die Schätzung mean-revertierender Preisdynamiken anhand hochfrequenter Beobachtungen, bei denen mikrostrukturelles Marktrauschen die Parameterschätzungen verzerren kann. Es schlägt einen Maximum-Likelihood-Schätzer für einen…
Diese Studie entwickelt eine Timing-Methode für den Handel mit einem mean-revertierenden Preisspread, angeregt durch den Pair Trading. Sie modelliert den Spread als Ornstein–Uhlenbeck-Prozess und formuliert das Eröffnen und Schließen einer Position als…
Diese Studie beschreibt einen künstlichen Aktienmarkt mit mehreren Agenten, die anhand begrenzter Erinnerungen an vergangene Preise ihre Trades auswählen. Ihre Handelsstrategien verändern sich durch einen Selbstlernprozess. So lässt sich mit dem Modell…
Dieses Paper untersucht, warum sich Preise über lange Zeiträume diffus verhalten können, obwohl der Orderflow von Market Orders aufgrund langfristiger Korrelationen vorhersehbar ist. Diese Vorhersagbarkeit scheint zusammen mit dem im Allgemeinen positiven…
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…
Dieses Paper untersucht Gleichgewichtspreise und Handelsstrategien in Risikoteilungsökonomien, in denen heterogene Akteure quadratische Transaktionskosten tragen. Es charakterisiert das Gleichgewicht durch ein gekoppeltes System vorwärts-rückwärts…
Diese Studie entwickelt ein Framework, das Orderflow, Preiseinfluss und den Marktpreis des Liquiditätsrisikos miteinander verknüpft. Die Analyse leitet eine Differentialgleichung und zwei geschlossene Lösungen her. Eine bildet den linearen…
Diese Studie schätzt den unmittelbaren Preiseinfluss von Market Orders anhand von Orderflow-Daten zu einer Aktie und ihrem Optionsschein. Sie vergleicht eine Potenzgesetz-Spezifikation mit einer logarithmischen Spezifikation und untersucht, wie zuverlässig…
Diese Studie entwickelt eine statistische Arbitragemethode auf Basis eines bedingten Faktormodells für ein Portfolio aus US-Aktien. Ein Zustandsraummodell behandelt Renditen als verrauschte Kombinationen aus Faktorwerten und latenten, zeitvariablen…
Die Arbeit vergleicht sGARCH-, iGARCH- und tGARCH-Modelle zur Schätzung der Volatilität von Bitcoin-Renditen. Jedes Modell wird mit Student-t-, generalisierten Fehlerverteilungen und normal-invers-gaußschen (NIG) Verteilungen kombiniert, um Eigenschaften wie…