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.
2,471 Dokumente
Dieses Dokument stellt räumlich-zeitliche Momentumstrategien vor, die die eigene Momentumhistorie eines Vermögenswerts mit seinem Momentum im Vergleich zu anderen Vermögenswerten verbinden. Der Ansatz verwendet neuronale Netze, um Handelssignale für ein…
Diese Studie modelliert Verträge dezentraler Kreditprotokolle als Optionen: Kreditnehmer treten als Optionskäufer und Kreditgeber als Verkäufer auf, während das Beleihungsverhältnis zur Bestimmung der Prämie beiträgt. Mithilfe der arbitragefreien…
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…
Das Dokument beschreibt eine datengestützte Methode zur Suche nach statistischen Arbitragestrategien, die bei Unsicherheit über das Marktmodell profitabel bleiben sollen. Es nutzt tiefe neuronale Netze, um viele Wertpapiere gemeinsam zu betrachten, ohne…
Die Notiz erweitert die Theorie universeller Portfolios über konstant rückgeführte Strategien hinaus. Sie betrachtet bilineare Strategien, deren Endwachstum linear von jedem von zwei aufeinanderfolgenden Marktrenditevektoren abhängt, und vergleicht sie mit…
Die Arbeit formuliert das Problem eines Anlegers als Maximierung des erwarteten Nutzens des Vermögens zu einem künftigen Zeitpunkt. Sie kombiniert zwei Arten von Positionen: zu Beginn einmalig gewählte Derivate und Aktienbestände, die im Zeitverlauf…
Diese Arbeit entwickelt eine Grundlage aus der kinetischen Theorie für ein mikroskopisches Modell trendfolgender Hochfrequenzhändler. Ausgehend von der exakten Phasenraumentwicklungsgleichung des Modells, die der Liouville-Gleichung in der Mechanik…
Die Arbeit untersucht, wie sich das langfristige Vermögenswachstum bei Unsicherheit über das Marktmodell maximieren lässt. Betrachtet werden Modelle, die durch einen bekannten Bereich von Vermögenswerten und die momentane Kovarianz eingeschränkt sind und…
Diese Studie nutzt ein agentenbasiertes Modell, um zu untersuchen, wie das Verhalten von Anlegern simulierte Aktienmarktrenditen und Vermögen beeinflussen kann. Anleger sind in einem Small-World-Netzwerk angeordnet, weisen Profile mit Imitation,…
Die Arbeit entwickelt ein agentenbasiertes Modell, um Wechselwirkungen zwischen nieder- und hochfrequenten Händlern und deren Auswirkungen auf Vermögenspreise zu untersuchen. Niedrigfrequente Agenten handeln nach der Kalenderzeit und können zwischen…
AdaptiveTrend ist eine systematische Kryptowährungsstrategie, die Trendsignale in Sechs-Stunden-Intervallen mit monatlichen Portfolioanpassungen kombiniert. Sie verwendet an die Volatilität angepasste Trailing Stops, wählt Vermögenswerte anhand rollierender…
Das Dokument nutzt eine umfangreiche agentenbasierte Simulation, um zu untersuchen, welche Handelsstile sich in einem verrauschten Markt halten. Das Modell MAS-Utopia umfasst 10,000 Agenten aus fünf Archetypen und verwendet fünf Jahre Hochfrequenzdaten. In…
Die Arbeit untersucht, wie Steuern auf Kapitalgewinne und Steuervorteile aus realisierten Verlusten Aktienhandelsentscheidungen beeinflussen. Sie schlägt vor, in einer Reinforcement-Learning-Umgebung den durchschnittlichen steuerlichen Einstandswert zu…
Diese Übersichtsarbeit fasst Forschung zum Handel mit Kryptowährungen zusammen, einem Bereich, in dem die Vermögenswerte einige Merkmale traditioneller Anlagen teilen, zugleich aber ein eigenes Marktverhalten aufweisen. Sie behandelt Handelssysteme und…
CTBench ist ein Benchmark zur Bewertung synthetischer Kryptowährungszeitreihen. Anlass sind der fortlaufende Handel, die hohe Volatilität und die schnellen Regimewechsel des Marktes. Der Benchmark bündelt Daten von 452 Tokens und bewertet acht repräsentative…
Diese Arbeit untersucht optimalen Handel, wenn ein Signal einem mittelwertrückkehrenden Ornstein-Uhlenbeck-Prozess folgt, dessen Parameter sich je nach verborgenem Regime ändern. Sie kombiniert rekurrente neuronale Netze mit Reinforcement Learning, um aus…
Diese Studie untersucht, wie Händler während der Eröffnungsauktion, der Unterbrechungsphase und des fortlaufenden Handels an der Börse Shenzhen Orders platzieren. Sie verwendet ultrahochfrequente Orderflussdaten von 23 Aktien und vergleicht die Orderpreise…
Diese Arbeit schlägt ein statistisches Maß für zeitliche Irreversibilität vor, das auf dem Vergleich steigender und fallender Trend-Teilsequenzen einer Renditereihe beruht. Sie definiert einen Irreversibilitätsindex als Kullback-Leibler-Divergenz zwischen…
Diese empirische Studie prüft, ob Online-Portfoliostrategien, die Mittelwertrückkehr nutzen sollen, auch außerhalb von Benchmark-Datensätzen gut abschneiden. Sie untersucht drei Ansätze: passive aggressive Mittelwertrückkehr, Online-Strategien zur Rückkehr…
Diese Studie untersucht, ob Sprünge in hochfrequenten Preisen digitaler Vermögenswerte Renditen über Kryptomärkte hinweg erklären können. Sie betrachtet Sprünge, die sich um außergewöhnliche Marktereignisse häufen, und untersucht, wie ihr zeitlicher Verlauf…
Diese Arbeit führt ein multivariates Hawkes-Punktprozessmodell für Hochfrequenzkurse und Handelsaktivität ein. Vier Interaktionskerne bilden die Selbstanregung bei eintreffenden Transaktionen, die Mittelwertrückkehr bei Kursänderungen, den Einfluss…
Die Studie wendet Muster des logperiodischen Potenzgesetzes (LPPL), interpretiert im Rahmen eines verhaltensbezogenen Herdenmodells, auf US-Treasury-Renditen an. Sie berichtet Belege für ein Antibubble bei Renditen mit Laufzeiten von mehr als einem Jahr, das…