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Wissensbibliothek

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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2,471 Dokumente

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Dieser Artikel untersucht optimale Anlage und optimalen Konsum in einem unvollständigen Markt, wenn Präferenzen durch nichtlineare g-Erwartungen ausgedrückt werden. Für Trading-Strategien gelten allgemeine Nebenbedingungen; die Entscheidungen der Anleger…

StatistikPortfolio-KonstruktionRisikomanagement
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Das Dokument beschreibt die Entwicklung von Strategien durch die Klassifizierung von Marktphasen, statt Preise oder Renditen direkt vorherzusagen. Kennzeichnungen definieren die Phasen; Marktmerkmale wie gleitende Durchschnitte werden danach ausgewählt, wie…

KryptoMaschinelles LernenTechnische IndikatorenBacktesting
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Das Dokument entwickelt ein Modell dazu, wie Unternehmensmerkmale die Renditen von Vermögenswerten im Gleichgewicht beeinflussen können. Es nimmt an, dass die Nachfrage der Anleger separat von den Unternehmensmerkmalen und den logarithmierten…

AktienFaktorinvestierenMomentumStatistik
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Das Dokument untersucht, ob Modelle, die Marktbedingungen direkt auf Portfoliogewichte abbilden, herkömmliche marktübergreifende Futures-Strategien übertreffen können. Es beschreibt das Training solcher Strategien anhand von sechzehn liquiden CME-Futures mit…

FuturesMulti-AssetMaschinelles LernenPortfolio-Konstruktion
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Das Dokument untersucht, ob aktuelle Markttrends bei der Prognose künftiger Volatilität und Korrelationen helfen können. Es schlägt vor, die Trendstärke in Risikoprognosen einzubeziehen und erweitert damit frühere Arbeiten, die Trendstärke mit erwarteten…

VolatilitätStatistikRisikomanagement
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Die Studie analysiert im Black–Scholes-Rahmen eine Strategie, die zum risikofreien Zinssatz Kredite aufnimmt und eine Long-Position in einer Aktie hält, bis ihr Kurs eine deterministische Barriere erreicht. Sie leitet analytische Ausdrücke für…

AktienArbitrageStatistikRisikomanagement
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Die Studie untersucht statistische Eigenschaften von Bitcoin-Renditen, vergleicht ihre Dynamik mit der herkömmlicher Währungen und betrachtet das Verhalten auf unterschiedlichen Zeitskalen. Die empirische Stichprobe besteht aus Transaktionsdaten einer…

KryptoStatistikSpotmärkte
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Die Arbeit untersucht implizite Zeitschrittverfahren mit alternierender Richtung zur numerischen Lösung der dreidimensionalen partiellen Differentialgleichung von Heston–Hull–White. Zunächst wird der Raum mit finiten Differenzen auf nicht gleichmäßigen…

OptionenBewertung von DerivatenStatistik
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Das Dokument skizziert eine vorgeschlagene USDCHF-Handelsstrategie, die die Marktdynamik von Gold als marktübergreifenden Filter nutzt. Beide Märkte werden mit einem gekoppelten Hidden-Markov-Modell abgebildet, das ihre Zustandsdynamik verknüpft, statt das…

DevisenhandelRohstoffeMaschinelles LernenTechnische Indikatoren
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Die Studie stellt einen allgemeinen Rahmen zur Ableitung einer optimalen Handelsstrategie aus einem historischen Indikator vor. Sie konstruiert eine Strategie zur Maximierung der erwarteten Rendite und eine separate Strategie zur Maximierung der…

StatistikBacktestingPortfolio-KonstruktionRisikomanagement
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Die Studie prüft, ob Stimmungs- und Aufmerksamkeitsmaße aus sozialen Medien bei der Prognose täglicher logarithmischer Renditen für zehn Kryptowährungen helfen können. Zu den Prädiktoren gehören Stimmungen auf Twitter und Reddit, Google-Trends-Indizes und…

KryptoMaschinelles LernenStatistikMarktstimmung
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Das Dokument untersucht, wie verschlüsselte Transaktionssysteme mit Commit-then-Reveal-Verfahren Funding-Signale bei Perpetual Futures einer Manipulation des selbst erzeugten Zustands aussetzen können. Ein Angreifer, der seine eigene Transaktion kennt und…

KryptoPerpetual FuturesArbitrageMarktmikrostruktur
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Das Dokument beschreibt ein Kryptowährungssystem für den Handel, das Trendinformationen aus mehreren Zeitebenen mit neuronalen Netzen zur Prognose kurzfristiger Kursrichtungen kombiniert. Es führt Marktpreise, On-Chain-Maße und Orderbuchaktivität in…

KryptoMaschinelles LernenHochfrequenzhandelOn-Chain-Daten
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Die Studie schlägt ein Distanzmaß für die Auswahl von Aktienpaaren vor, das Lead-Lag-Beziehungen zwischen den beiden Aktien berücksichtigt. Ausgangspunkt ist die Beobachtung, dass korrelierte Wertpapiere sich nicht unbedingt gleichzeitig bewegen: Eine Aktie…

AktienPairs-TradingStatistikBacktesting
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Die Studie stellt TenSeg vor, eine Methode zur Erkennung struktureller Veränderungen im Zeitverlauf über mehrere zusammenhängende Transaktionsnetzwerke hinweg. Sie behandelt eine Herausforderung bei der Analyse von Betrug und Marktmanipulation: Aktivitäten…

KryptoOn-Chain-DatenStatistikMarktmikrostruktur
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Diese Studie wendet Deep Reinforcement Learning auf den kontinuierlichen Futures-Handel an und untersucht diskrete sowie kontinuierliche Aktionsräume. Sie skaliert die Belohnungsfunktionen nach Volatilität, damit Positionsgrößen auf die Marktvolatilität…

FuturesMaschinelles LernenPositionsgrößenbestimmungBacktesting
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Diese Arbeit führt ein Verhältnis von Preis zu Nutzen ein, das den Marktpreis von Bitcoin mit einem auf der Blockchain basierenden Maß für den grundlegenden Nutzen vergleichen soll. Die Autoren leiten das Maß mithilfe der Geldtheorie und der…

KryptoOn-Chain-DatenMaschinelles LernenStatistik
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Diese theoretische Studie verändert das zeitkontinuierliche Kyle-Modell für Insiderhandel, indem sie dem Market Maker erlaubt, Gewinne anzustreben, statt treuhänderisch zu handeln. Der Market Maker verfügt über Marktmacht und nutzt Informationen aus dem…

Market-MakingMarktmikrostrukturStatistik
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Diese Studie prüft anhand anonymisierter Auftragsflüsse der Apple-Aktie, ob der Markteinfluss dem Wurzelgesetz folgt. Dazu rekonstruiert sie Metaorders aus Nasdaq-TotalView-ITCH-Ereignissen über 178 Handelstage und schätzt anschließend den Markteinfluss in…

AktienMarktmikrostrukturStatistikUS-Märkte
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Die Studie befasst sich mit einer Einschränkung historischer Replay-Backtests: Sie modellieren nicht, wie der Markt auf die Aktionen einer Strategie reagieren könnte. Multi-Agenten-Simulationen können Interaktionen zwischen Händlern mit unterschiedlichen…

Maschinelles LernenBacktestingMarktmikrostrukturOrderausführung
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Die Studie bewertet zwei Deep-Reinforcement-Learning-Methoden für den Handel: Double Deep Q-Network und Proximal Policy Optimization. Ihre Leistung wird anhand täglicher Daten von 2019 bis 2023 mit einer Buy-and-Hold-Benchmark verglichen. Zu den…

Maschinelles LernenAktienDevisenhandelKrypto
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Das Dokument untersucht semi-statische Handelsstrategien, die dynamischen Handel mit einem liquiden Vermögenswert und statische Buy-and-Hold-Positionen in darauf bezogenen Optionen kombinieren. Im Mittelpunkt stehen die mathematischen Eigenschaften der Menge…

OptionenBewertung von DerivatenPortfolio-KonstruktionStatistik
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Das Dokument erklärt Trendfolge anhand des Unterschieds zwischen langfristiger und kurzfristiger realisierter Varianz. Es besagt, dass dieser Zusammenhang für verschiedene Definitionen von Trendstrategien gilt und die positive Konvexität der aggregierten…

TrendfolgeVolatilitätOptionenRisikomanagement
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Die Studie berechnet die realisierte Volatilität des Nikkei 225 und untersucht, ob volatilitätsbereinigte Renditen einer Normalverteilung ähneln. Um die Auswirkungen der nächtlichen Handelspausen zu berücksichtigen, schätzt sie die Volatilität getrennt für…

AktienVolatilitätStatistikMarktmikrostruktur