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 stellt einen Ensembleansatz für den Intraday-Handel mit Kryptowährungsportfolios und Deep Reinforcement Learning vor. Kandidatenmodelle werden anhand mehrerer Validierungszeiträume ausgewählt. Anschließend werden die ausgewählten Richtlinien…
Das Dokument stellt zwei Ansätze zur Schätzung von Ratingübergängen und Ausfallwahrscheinlichkeiten vor. Der erste schätzt eine Markov-Kette in kontinuierlicher Zeit anhand diskreter, möglicherweise unvollständiger Beobachtungen. Ein vereinfachter Ausdruck…
Das Dokument beschreibt ein stochastisches Volatilitätsmodell, in dem die Volatilität ein Polynom fünften Grades eines einzelnen, schnell zum Mittelwert zurückkehrenden Ornstein-Uhlenbeck-Prozesses mit erheblicher Volatilität der Volatilität ist. Es soll die…
Das Dokument skizziert ein Gleichgewichtsmodell, das zustandsabhängige Ansprüche nach Arrow-Debreu mit informierten Handelsstrategien nach Kyle verbindet. Ein informierter Händler verfügt über private Informationen zu den Wahrscheinlichkeiten künftiger…
Diese Studie behandelt den Paarhandel als gemeinsames Entscheidungsproblem und nicht als Prozess, bei dem zunächst ein Anlagepaar ausgewählt und anschließend gehandelt wird. Die Autoren argumentieren, dass die Trennung dieser Schritte nützliche Informationen…
Diese empirische Studie untersucht, welche Faktoren die Varianz-, Schiefe- und Kurtosisrisikoprämien für langfristige Aktienanleger bestimmen. Als Schätzgrößen dienen Gewinn und Verlust aus einer Klasse von Swaps auf Varianz und höhere Momente der…
Das Dokument stellt einen risikoneutralen Ansatz zur Bewertung von Derivaten vor, bei dem Sicherheitenbedingungen, das Kreditrisiko der Gegenpartei und Finanzierungskosten die Zahlungsströme beeinflussen. Es berücksichtigt Kredit-, Debit-, Liquiditäts- und…
Das Dokument beschreibt einen Reinforcement-Learning-Ansatz zur Gestaltung von Marktplatzgebühren, der berücksichtigt, dass Händler ihre Strategien an die Gebühren anpassen. Der Ansatz lernt gemeinsam einen Gebührenplan und Händlerstrategien und wägt dabei…
Die Studie stellt automatisierte Market Maker vor, deren Quotes sowohl von den Poolreserven als auch von einem externen Oracle abhängen. Der Ansatz richtet sich an Märkte, in denen die Preisfindung außerhalb der Blockchain stattfindet, darunter tokenisierte…
Diese Studie untersucht Auszahlungs- und Rückkaufsentscheidungen von Versicherungsnehmern bei variablen Renten mit garantierten Mindestentnahmen. Die Verträge berücksichtigen Steuern und einen Ratchet-Mechanismus, der die Bemessungsgrundlage für Leistungen…
Die Studie untersucht, ob der dezentrale Handel mit Kryptowährungen multifraktales Verhalten zeigt – ein Ansatz zur Beschreibung von Variationen und Skalierungen bei unterschiedlich großen Schwankungen. Sie wendet die multifraktale detrendete…
Die Studie schlägt einen Quantenansatz für statistische Hochfrequenz-Arbitrage mit Aktien vor. Sie kombiniert die Schätzung der Konditionszahl mit variabler Laufzeit mit quantenlinearer Regression und entwickelt außerdem ergänzende Methoden zur Schätzung von…
Die Studie analysiert Wochenkurse von Bitcoin, Ethereum, Dash, Litecoin und Monero aus den Jahren 2010 bis 2018 mithilfe eines autoregressiven Distributed-Lag-Ansatzes. Sie untersucht das Markt-Beta von Kryptowährungen, Handelsvolumen, Volatilität, die…
Das Dokument stellt einen risikosensitiven Reinforcement-Learning-Ansatz vor, bei dem ein Agent zeitkonsistente dynamische spektrale Risikomaße optimiert. Mit bedingter Elicitierbarkeit werden strikt konsistente Bewertungsfunktionen konstruiert, die bei der…
Das Dokument beschreibt eine empirische Marktinvariante, die die Volatilität eines Instruments mit dem gehandelten Volumen, dem durchschnittlichen Spread und dem im Orderbuch verfügbaren Volumen verknüpft. Dieser Zusammenhang dient zur Schätzung der…
Das Dokument stellt eine realisierte lokale Volatilitätsfläche vor, mit der sich die bedingte Volatilität bei abrupten Bewegungen eines Basiswerts schätzen lässt. Es beschreibt die Schätzung als verallgemeinertes Wiener-Maß aus historischen Preisen und…
Dieses Dokument führt eine modellfreie, pfadweise Methode zur Analyse von Risiko und Rendite dynamischer Strategien wie Pairs Trading, Mean-Reversion und statistischer Arbitrage ein. Sie zerlegt ein kontinuierliches Handelssignal in δ-Exkursionen: Bewegungen…
Dieses Dokument untersucht, wie eine Position in einem Perpetual-Kontrakt unter Abwägung von Transaktionskosten, Bestandsrisiko und Funding-Zahlungen liquidiert werden sollte. Es formuliert die Liquidation als stochastisches Steuerungsproblem und leitet eine…
Dieses Dokument vergleicht zwei Erklärungen für Preiseinfluss: ein stationäres Kyle-Modell, in dem der Orderflow Informationen über Fundamentaldaten vermittelt, und ein Propagator-Modell, in dem Trades über einen abklingenden Einflusskern auf Preise wirken.…
Dieses Dokument stellt eine dynamische Theorie vor, die Orderflow, Marktliquidität und Preiseinfluss miteinander verknüpft. Unter moderaten Annahmen zu Orderflow und annähernd diffusiven Preisen sagt die Theorie ein V-förmiges durchschnittliches Angebots-…
Dieser Überblick untersucht, wie eintreffende Orders in einem Limit-Orderbuch zur Preisbildung beitragen. Er betrachtet theoretische und empirische Ansätze zur Modellierung des Orderflows und prüft wiederkehrende Muster in Marktdaten kritisch. Die Diskussion…
Das Dokument untersucht, wie Liquiditätsanbieter zwischen Pools dezentraler Börsen mit unterschiedlichen Gebühren wählen, wenn bei Trades außerdem gemeinsame feste Gas-Kosten anfallen. Es beschreibt einen Zielkonflikt: Pools mit hohen Gebühren können das…
Die Arbeit analysiert hochfrequente Bitcoin-Intradaydaten von 2019 bis 2022 und teilt die Stichprobe aufgrund eines abrupten Volatilitätswechsels in zwei Zeiträume. Renditen werden als anomale Diffusion charakterisiert: Bei kurzen Intervallen sind sie…
Diese Arbeit erweitert Kyles Rahmenmodell für Insiderhandel und modelliert die Interaktion zwischen einem informierten Trader, Noise-Tradern und einem Market Maker. Der Insider wählt die Größe einer Market Order; anschließend legt der Market Maker anhand des…