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 schlägt einen theoretischen Kontrollrahmen für Market Making an Perpetual-Futures-Märkten ohne Maker-Gebühren vor. Ein Market Maker wählt Geld- und Briefspreads und steuert den Bestand durch Hedging über zwei Börsen hinweg. Der Rahmen zerlegt…
Diese Arbeit erweitert einen Rahmen zur Optionsbewertung um möglicherweise ungleichmäßig verteilte Handelszeitpunkte, die laut Autoren für Verkäufer von Optionen relevant sind. Mithilfe von Invarianzprinzipien entwickelt sie ein pfadabhängiges…
Diese Arbeit stellt ein Optimierungsverfahren zur Konstruktion eines mean-revertierenden Portfolios aus einer größeren Auswahl von Vermögenswerten vor. Gesucht werden Portfolios, deren Spread sich gut durch einen Ornstein-Uhlenbeck-Prozess beschreiben lässt;…
Diese Arbeit untersucht Anlage- und Konsumentscheidungen in einem Pair-Trading-Markt, in dem der Spread zwischen riskanten Vermögenswerten einem Ornstein-Uhlenbeck-Prozess folgt. Im Mittelpunkt stehen optimale Strategien unter Potenznutzen, die…
Die Arbeit untersucht die Portfolioauswahl, wenn für Geschäfte quadratische Kosten anfallen und eine verbleibende Position zu einem festen Zeitpunkt geschlossen werden muss. Ihr zentraler Beitrag ist ein Dualitätsergebnis zur Maximierung des exponentiellen…
Dieses Modell erklärt den Markteinfluss anhand eingereichter Aufträge und gegenläufiger Aktivitäten latenter Händler. Diese treten in den Markt ein, wenn sich der Preis über individuelle Schwellenwerte hinaus bewegt, und der Orderfluss verringert die…
Dieses Dokument beschreibt ein Visualisierungstool zum Aktienscreening, das Handelssignale und praktische Filter in den Mittelpunkt stellt. Das Backend berechnet, wie stark der Kurs jeder Aktie von dem ihrer Vergleichswerte abweicht, und nutzt diese relative…
Diese Arbeit untersucht optimales Trading, wenn ein statistisches Arbitragesignal aus verborgenen Faktoren stammt, die Kurse springen und diffundieren lassen. Auch die Aufträge des Händlers können notierte und tatsächlich erzielte Kurse beeinflussen. Das…
Die Arbeit schlägt ein Marktstrukturmodell vor, das Kernaufträge vom Reaktionsfluss trennt und beide mit Hawkes-Prozessen darstellt. Im Skalierungsgrenzfall verknüpft eine Persistenzkennzahl des Kernorderflusses mehrere beobachtete Marktmuster: persistenten…
Das Dokument beschreibt NFT-Märkte grundsätzlich als transparent, aber anfällig für versierte Händler, die technisches Wissen, Protokollmechanismen und Marktineffizienzen ausnutzen. Opportunistischer Handel wird als automatisierte Hochfrequenzaktivität…
Diese Studie untersucht Intraday-Anomalien bei börsengehandelten Bitcoin- und Ethereum-Produkten an Xetra und Nasdaq Stockholm. Grundlage sind Ein-Minuten-Balken von Januar 2024 bis Dezember 2025. Als Benchmark werden extreme negative Renditen identifiziert,…
Diese Arbeit erweitert optimales Market Making auf Perpetual-Kontrakte mit stochastisch schwankenden Funding-Raten. Da der Bestand eines Market Makers sowohl das Preisrisiko als auch die Funding-Zahlungsströme beeinflusst, formulieren die Autoren ein…
Diese Studie entwickelt eine Paare-Handelsstrategie auf Basis der Mean-Reversion für Aktien aus US. Statt Paare nach der üblichen Pair-Trading-Praxis auszuwählen, nutzt sie die Maximum-Likelihood-Schätzung, um statische Portfolios zu bilden, die einem…
Dieser Forschungsrahmen verbindet einen deterministischen Limit-Orderbuchsimulator mit stochastischen Auftragseingängen, die durch multivariate markierte Hawkes-Prozesse erzeugt werden. Er erläutert, wie lineare und nichtlineare Hawkes-Modelle gebündelten…
Das Dokument skizziert einen vorgeschlagenen Hochfrequenzhandelsalgorithmus für Aktien, der mithilfe neuronaler Netzwerkprognosen Kauf- und Verkaufssignale erzeugt. Es vergleicht drei Ansätze: logistische Regression, optimiert mit Kreuzentropieverlust und…
Der Rahmen behandelt die Zirkularität bei der Erzeugung synthetischer Optionen: Die implizite Volatilität wird üblicherweise aus beobachteten Optionspreisen abgeleitet, doch synthetische Preise benötigen einen Eingabewert für die implizite Volatilität.…
Diese Arbeit analysiert das Preisverhalten in einem vereinfachten agentenbasierten Markt namens Wealth Game. Sie lässt Market Maker weg, wodurch Mehrheitshändler ihre Aktiengeschäfte begrenzen müssen, damit sich Gesamtangebot und -nachfrage ausgleichen. Die…
Die Studie untersucht, ob Nachrichten und Beiträge aus sozialen Medien Bitcoin- und Ethereum-Kursprognosen verbessern können, wenn sie mit Finanz- und Blockchain-Daten kombiniert werden. Sie vergleicht vortrainierte und feinabgestimmte Sprachmodelle mit…
Die Studie untersucht die Verteilungsschwänze von Bitcoin-Renditen über verschiedene Zeitintervalle und Kryptobörsen hinweg. Sie prüft, ob ein gemeinsames Skalierungsverhalten besteht, und schätzt den Exponenten des Potenzgesetzes. Dabei geht es auch darum,…
Die Arbeit analysiert die Gleichgewichtsbewertung eines positiven, zum Mittelwert zurückkehrenden Vermögenswerts in stetiger Zeit, wenn Anleger unterschiedliche Vorstellungen über die Geschwindigkeit der Mean Reversion und den langfristigen Mittelwert des…
Das Dokument stellt KBPT vor, eine Pair-Trading-Strategie, die einen Kalman-Filter, Signale der Bollinger-Bänder und ein auf der KalmanNet-Architektur basierendes neuronales Netz kombiniert. Herkömmliche Varianten modellieren die Beziehung zwischen zwei…
Das Dokument beschreibt einen End-to-End-Ansatz für maschinelles Lernen, der Marktdaten zu Optionen direkt in Handelssignale umwandelt. Anders als Ansätze, die Marktdynamiken vorgeben oder sich auf ein Optionspreismodell stützen, trainiert er Modelle darauf,…
Das Dokument beschreibt den Einsatz von Deep Reinforcement Learning für Mean-Reversion-Handel. Es soll Praktikern aktuelle Reinforcement-Learning-Methoden zugänglicher machen, die andernfalls aus vielen Ansätzen wählen oder Agenten auf Grundlage klassischer…
Das Dokument behandelt Volatilitätsprognosen, die Wendepunkte verfehlen, indem sie die realisierte Volatilität über- oder unterschätzen. Es weist darauf hin, dass SVR-GARCH Prognosen hervorbringen kann, die stark von der vorherigen Volatilität abweichen –…