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.
209 Dokumente
Die Studie untersucht die statistische Grundlage der Bollinger-Bänder, indem sie diese mit einem Zeitreihenmodell auf Basis rollierender Regression verbindet. Sie wendet den Rahmen auf Pair Trading an und leitet einen Zusammenhang zwischen Handelsdauer und…
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…
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,…
Dieses vorgeschlagene System nutzt Volatilitätsbeziehungen zwischen großen Aktien, um Trendsignale zu erzeugen. Zunächst untersucht es Kursdaten mit Korrelations- und Autokorrelationsanalysen, technischen Indikatoren, Hypothesentests, statistischen Modellen…
Das Dokument stellt QTMRL vor, einen Reinforcement-Learning-Agenten, der mithilfe technischer Indikatoren Handelsentscheidungen für Aktien trifft. Sein Eingabedatensatz kombiniert tägliche Preis- und Volumendaten repräsentativer S&P-500-Aktien aus…
Die Arbeit schlägt ein Verfahren zur Auswahl von Strategien namens DNN-Forwardtesting vor. Statt eine Handelsstrategie allein anhand ihrer Ergebnisse mit historischen Kursen auszuwählen, prognostiziert das Verfahren zunächst einen möglichen künftigen…
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…
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…
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…
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…
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 Dokument untersucht, wann ein Vermögenswert liquidiert werden sollte, dessen Kurs einer geometrischen Multi-Skew-Brownschen Bewegung folgt. Das Modell bildet Unterstützung und Widerstand durch Effekte lokaler Zeit ab: An der Unterstützung erhält der Kurs…
Diese Studie untersucht, ob sich ein Trendfolgeindikator auf verschlüsselten Marktdaten berechnen lässt, sodass ein Aggregator seine Daten privat halten kann, während Analysten Handelssignale erzeugen. Der Indikator wird mit zwei homomorphen…
Das Dokument skizziert eine verallgemeinerte Form der momentum-basierten technischen Analyse, bei der das Transaktionsvolumen als multiplikativer Faktor eingeht. Es schlägt vor, Strategien auf Grundlage dieses verallgemeinerten Indikators mit Strategien aus…
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…
Das Dokument beschreibt einen Pair-Trading-Ansatz, der bei der Aktienauswahl Umwelt-, Sozial- und Governance-Bewertungen einbezieht. Er kombiniert eine auf ESG basierende Paarauswahl mit einer Kointegrationsanalyse, um mögliche Zusammenhänge zu ermitteln,…
Diese Studie bewertet den Konfidenzindikator der log-periodischen Potenzgesetz-Singularität (LPPLS) zur Erkennung von Bitcoin-Blasen und zur Vorhersage von Crashs. Anhand täglicher Bitcoin-Kurse aus den vorangegangenen zwei Jahren berichtet sie, dass der…
Dieses Dokument beschreibt einen Ansatz für Intraday-Momentum-Trading mit verborgenen Zuständen. Es modelliert verrauschte Wertpapierrenditen als Beobachtungen eines latenten Momentum-Zustands und soll so Verzögerungen vermeiden, die digitale Filter bei…
Die Arbeit untersucht die Portfolioauswahl, wenn der Drift eines riskanten Vermögenswerts nicht direkt beobachtet wird und von zwei verborgenen stochastischen Faktoren abhängt, die sich mit unterschiedlichen Geschwindigkeiten entwickeln. Sie leitet aus der…
Diese Studie nutzt adversariales Online-Lernen auf Basis von Experten, um Parameter für Portfoliostrategien ohne Kosten auszuwählen und technische Handelsstrategien zu einem Gesamtportfolio zusammenzuführen. Sie untersucht Strategiepopulationen anhand…
Diese Studie bewertet fünf verbreitete Signalgruppen im Retail-Trading: Trend-, Oszillator-, Candlestick-, Volumen- und Kalenderregeln. Sie definiert praktische Eignung anhand von drei Hürden: statistische Evidenz nach Korrektur für Mehrfachtests,…
Diese Studie beschreibt einen Ansatz zur Klassifizierung mit maschinellem Lernen, der vorhersagen soll, ob Kryptowährungskurse steigen oder fallen. Das Modell wird mit historischen Bitcoin-Schlusskursdaten trainiert und nutzt bekannte technische Kennzahlen:…
Das Dokument beschreibt den Einsatz von Entscheidungsbäumen, um Intraday-Handelsregeln für einzelne Aktien im NIFTY50-Index zu entwickeln. Statt für alle Aktien dieselbe, von einem Händler entworfene Kombination technischer Indikatoren anzuwenden, sucht die…
Die Studie untersucht eine volatilitätsbasierte Strategie mit Optionen auf chinesische Aktienindex-ETFs. Sie berichtet, dass die Strategie zunächst gut abschnitt, nach 2018 jedoch weniger effektiv wurde. Um sich an veränderte Bedingungen anzupassen, beziehen…