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
Diese Studie modelliert die diskrete Liquidation einer großen Position in einem illiquiden Markt, in dem Orders mit einer stochastischen, selbstanregenden Intensität eingehen. Die Kurswirkung wird als lineare Funktion dieses sich entwickelnden…
Dieses Dokument erweitert den Rahmen für optimale Ausführung von Almgren–Chriss, der eine festgelegte zu liquidierende Menge voraussetzt, auf Fälle, in denen das erforderliche Handelsvolumen unsicher ist und mit näher rückendem Liefertermin klarer wird.…
Das Dokument stellt ein Verfahren zur Messung von Kursverbesserungen durch Onchain-Orderflow-Auktionen (OFAs) vor. Es beschreibt, wie Ausführungsgewinne an veränderbare Systemeingaben wie die Routenqualität, den Gasverbrauch und die Einstellungen der…
Die Studie untersucht den Zusammenhang zwischen inversen Perpetual-Swap-Kontrakten auf BitMEX und den zugehörigen Funding-Raten. Sie berichtet, dass die Funding-Raten heteroskedastisch sind, und verwendet eine Granger-Kausalitätsanalyse, um gerichtete…
Das Dokument untersucht, ob ein Orderbuchungleichgewicht (OBI) kurzfristige Renditen besser abbildet, wenn Orders nach ihrer Lebensdauer, der Zahl ihrer Änderungen und dem Zeitpunkt dieser Änderungen gefiltert werden. Anhand von Tickdaten aus dem indischen…
Das Dokument untersucht das Zusammenspiel von Handelsvolumen und Volatilität, insbesondere in Phasen, in denen beide erhöht sind. Es beschreibt eine Analyse bedingter Verteilungen: Volatilitätsverteilungen werden für verschiedene Volumenniveaus untersucht,…
Dieses Dokument erläutert die Unterschiede zwischen Perpetual Futures und Kontrakten mit fester Laufzeit: Sie ermöglichen einen Hebeleffekt ohne Roll-over oder direkten Besitz des Basiswerts, haben aber kein Fälligkeitsdatum, das eine Annäherung an den…
Das Dokument untersucht, wie sich der indirekte Nutzenprozess einer Handelsstrategie verändert, wenn die Renditedynamik des riskanten Vermögenswerts gestört wird. Die Strategie muss nicht optimal sein; die Analyse gilt daher auch für Nutzenprozesse, die aus…
Dieses Dokument beschreibt ein Deep-Learning-Verfahren, das zeitvariable Beziehungen zwischen Vermögenswerten für den Paarhandel identifiziert. Multi-modal Temporal Relation Graph Learning kombiniert Zeitreihenbeobachtungen mit diskreten Merkmalen in einem…
Dieses Dokument stellt eine Bayes’sche Methode zur Schätzung von Korrelationsmatrizen vor, die sich im Zeitverlauf verändern. Sie bildet Abhängigkeiten mit einem niedrig-rangigen Faktormodell ab, verwendet latente Zustände mit dynamischen Shrinkage-Priors…
Die Studie überträgt einen Pairs-Trading-Rahmen auf polnische Aktien. Dabei wird ein Vermögenswert mit einer Replikation aus Risikofaktoren verglichen, anstatt ihn mit einem zweiten, stark korrelierten Vermögenswert zu paaren. Die Faktoren werden mit…
Das Dokument schlägt einen statistischen Ex-ante-Rahmen zur Schätzung der Wirtschaftlichkeit des Bitcoin-Minings vor. Es modelliert jeden Hash als Bernoulli-Versuch, dessen Erfolgswahrscheinlichkeit von der Bitcoin-Blockschwierigkeit abhängt, und leitet…
Das Dokument beschreibt eine Methode zur Prognose von Aktienkursbewegungen, die Momentum-Übertragung zwischen börsennotierten Unternehmen erfassen soll. Sie erstellt einen Market Knowledge Graph mit zwei Entitätstypen – Unternehmen und deren Führungskräfte –…
Diese Arbeit modelliert Kursänderungen auf Tick-Ebene mit markierten Punktprozessen und sich selbst sowie gegenseitig anregenden Hawkes-Intensitäten. Separate Zählprozesse bilden positive und negative Kurssprünge ab. Durch die Kopplung der Aufwärts- und…
Diese Arbeit schlägt RADAR vor, einen Retrieval-Augmented-Diffusionsrahmen, der Marktzustände für die Portfoliooptimierung im Rahmen des stochastischen Diskontfaktors repräsentiert. Ausgangspunkt ist, dass Märkte zwischen Regimen wechseln, Finanzdaten wie…
Diese Studie vergleicht dreizehn statistische und auf maschinellem Lernen basierende Modelle, um ungewöhnliche Beobachtungen in Bitcoin-Limit-Orderbuchdaten zu erkennen. Sie bewertet die Modelle in einem gemeinsamen Rahmen für die Erkennung von Anomalien in…
Tail-GAN ist ein datengestützter Szenariogenerator, der realistische gemeinsame Kursdynamiken für hochdimensionale Multi-Asset-Portfolios simulieren soll. Im Mittelpunkt stehen Verluste im Verteilungsschwanz. Das Verfahren nutzt die gemeinsame…
Die Arbeit wendet überwachtes maschinelles Lernen auf den Drift nach Gewinnmitteilungen (PEAD) an, eine Aktienanomalie, bei der sich Renditen nach Gewinnmeldungen weiter bewegen. Das Modell nutzt XGBoost und entwickelte fundamentale sowie technische Merkmale…
Diese Arbeit entwickelt Schätzer und Inferenzverfahren für Spot-Regressionen, mit besonderem Augenmerk auf Beta als Maß für das systematische Risiko. Statt sich ausschließlich auf Renditen von der Eröffnung bis zum Schlusskurs zu stützen, nutzt die Methode…
Das Dokument argumentiert, dass Renditen von US-Aktien über Zeiträume von ungefähr 30 Jahren zyklische Mean-Reversion zeigen, mit einer Halbwertszeit von etwa 15 Jahren. Demnach folgen auf Phasen überdurchschnittlicher Renditen tendenziell Phasen…
Die Arbeit stellt eine allgemeine Methode zur Bewertung und Absicherung von Derivaten in reibungslosen Märkten vor. Der Ansatz soll auch dann anwendbar sein, wenn kein äquivalentes lokales Martingalmaß existiert – eine Bedingung, die Standardmethoden zur…
Die Arbeit untersucht Liquidationsspiele für Portfolios, bei denen ein Händler den Markt verlässt, sobald seine Position null erreicht. Diese Absorptionsregel schließt Roundtrip-Handel aus und wird als Bedingung ohne statistische Arbitrage formuliert. Für…
Die Arbeit modelliert das Eintreffen von Bitcoin-Blöcken und Kurssprünge mit einem multivariaten Hawkes-Prozess. Dieser Punktprozess-Ansatz stellt Ereignisse so dar, dass sie spätere Ereignisse auslösen können. Verwendet werden öffentlich verfügbare…
Das Dokument untersucht, wie die Intraday-Markt-Mikrostruktur tägliche Renditen und Volatilität beeinflussen kann. Es simuliert tägliche Renditen aus Intraday-Kursbewegungen, die durch Mikrostruktureffekte ausgelöst werden, und betrachtet anschließend…