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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Die Studie untersucht liquide Rohstofffutures, die an chinesischen Märkten gehandelt wurden, vor und nach Beginn von Covid-19. Sie vergleicht empirische Renditemomente und Kointegration über verschiedene Produkte hinweg, unter anderem wegen der Bedeutung…
Die Arbeit kombiniert eine empirische Analyse des konsolidierten Orderbuchs für RTS-Indexfutures mit einem Poisson’schen Multi-Agenten-Modell. Das Modell bildet Gruppen von Agenten ab, die Orders einstellen. Die Forschenden variieren Gruppenparameter, um…
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 erweitert einen Handelsansatz zur Mittelwertrückkehr um Stop-Loss-Regeln und Hebel. Sie modelliert Wertpapierpreise als Ornstein-Uhlenbeck-Prozess und bewertet wiederholte Trades anhand eines selbstfinanzierenden Portfolios unter…
Diese Studie prognostiziert kurzfristige Richtungsänderungen eines Futures-Kontrakts anhand von Merkmalen aus der technischen Analyse, dem Orderflow und Orderbuchdaten. Sie trainiert ein TabNet-Deep-Learning-Modell auf Silber-Futures der Shanghai Futures…
Diese Arbeit untersucht, wie Maße vergangener Preisvariation und optionsimplizite Volatilität mit den bedingten Verteilungen künftiger Renditen und der realisierten Volatilität zusammenhängen. Im Mittelpunkt stehen integrierte Varianz, Aufwärts- und…
Diese Arbeit stellt ein Laufzeitenstrukturmodell für einen Markt vor, in dem SOFR eine zentrale risikofreie Referenzgröße in US-US-Währung ist und Übernachtzinssätze wichtige beobachtbare Eingangsgrößen darstellen. Sie hebt empirische Merkmale hervor, die…
Diese Studie untersucht bei Rohstoffen einen Rang-Effekt zwischen niedrigen und hohen Rängen: Niedriger bewertete Rohstoffe mit niedrigerem Rang erzielen später höhere Renditen als höher bewertete Rohstoffe. Mit nichtparametrischen ökonometrischen Methoden…
DeePM wird als durchgängiges Deep-Learning-System zur Verwaltung diversifizierter Makroportfolios vorgestellt. Das Design behandelt asynchrone Marktdaten mit einem kausalen Verzögerungsmechanismus, schränkt Beziehungen zwischen Vermögenswerten mithilfe eines…
Diese Studie wendet tiefes Multi-Task-Learning auf diversifizierte Zeitreihenmomentum-Portfolios in fortlaufenden Futures an. Im Mittelpunkt steht, Portfoliozusammenstellung und volatilitätsbezogene Aufgaben gemeinsam zu erlernen, statt das Momentumsignal…
Der Bericht untersucht, ob sich Preise von BTUSD-Inversoptionen durch eine empirische Verteilung künftiger Bitcoin-Renditen darstellen lassen. Er passt eine logistische Wahrscheinlichkeitsdichte an die Optionspreise an und berichtet von einer…
Diese Studie testet eine Gold-Futures-Strategie, die auf geglätteten Trend- und Momentum-Zustandsvariablen basiert. Ein rollierendes Walk-Forward-Verfahren trainiert mit Daten aus einem Jahrzehnt und testet auf aufeinanderfolgenden Sechsmonatszeiträumen von…
Dieses Paper passt ein agentenbasiertes Limit-Orderbuchmodell an, um Perpetual Futures zu untersuchen, bei denen Long- und Short-Händler positionsorientiert oder mit Basisgeschäften handeln können. Der simulierte Markt umfasst ein zentrales Limit-Orderbuch…
Dieser Artikel untersucht, wie Trendfolgesignale unterschiedliche Momentum-Rückblickzeiträume adaptiv nutzen können. Statt sich nur auf feste Zusammenfassungen vergangener Renditen zu stützen, wird ein dynamischer binärer Klassifikator eingesetzt. Er lernt,…
Die Studie modelliert Rohstoff-Futures als Hierarchie: Basiswerte bilden eine Ebene, einzelne Kontrakte eine weitere. Beziehungen verbinden Vermögenswerte innerhalb jeder Ebene, während ebenenübergreifende Verknüpfungen Kontrakte ihren zugrunde liegenden…
Dieses Dokument skizziert einen Rahmen für die Bewertung und Absicherung von Zinsswaps, die an den Secured Overnight Financing Rate (SOFR) gekoppelt sind, einen US-Dollar-Referenzzinssatz, der als möglicher Nachfolger von LIBOR eingeführt wurde. Es…
Diese Studie beschreibt eine Strategie mittlerer Handelsfrequenz für ein Portfolio aus fünf- und zehnjährigen US-Treasury-Notes-Futures. Sie formuliert Trading als Klassifikationsaufgabe: Es wird prognostiziert, ob sich das Portfolio in der kommenden Woche…
Diese Arbeit schlägt eine Strategie für den nächsten Handelstag vor, die Long- oder Short-Positionen in VIX-Futures eingeht. Sie modelliert die Laufzeitenstruktur der Futures als Markov-Prozess und wählt anhand der aktuellen Form und des Niveaus der Kurve…
Das Dokument untersucht anhand des CSI 300-Spotindex und des zugehörigen Index-Futures-Marktes, ob der Futures-Handel die Volatilität am Spotmarkt beeinflusst. Es spricht sich für ein Threshold-GARCH-Modell als geeigneten Rahmen zur Untersuchung dieser Frage…
Das Paper entwickelt ein Bewertungsmaß für Strommärkte mit Spotpreisen, die zur Mean Reversion tendieren und starke Preisspitzen aufweisen. Das Zwei-Faktoren-Modell beschreibt kleinere Schwankungen durch einen Brownschen Ornstein–Uhlenbeck-Prozess und…
Diese Studie vergleicht sechs Arten von Informationsbalken: Dollar-, Volumen-, Volatilitäts-, Range-, Renko- und hybride Balken. Sie basieren auf Binance-Trade-Ticks und einminütigen OHLCV-Daten für BTCUSDT-Perpetual-Futures. Bewertet werden sie im Vergleich…
Dieses Dokument beschreibt ein Framework der stochastischen Steuerung zur Auswahl von Trades in Rohstoff-Futures über einen begrenzten Anlagehorizont. Es baut auf dem Modell von Schwartz 1997 auf, das Rohstoffpreise anhand einer stochastischen Convenience…
Das Dokument stellt FutureQuant vor, ein Transformer-Modell für Futures-Märkte, das mithilfe von Aufmerksamkeitsmechanismen komplexe Eingaben wie Echtzeitdaten aus dem Limit-Orderbuch verarbeitet. Statt einen einzelnen zukünftigen Preis vorherzusagen, soll…