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Diese Arbeit führt eine Analyse und Vergleich von Handelsstrategien durch, insbesondere von kurzfristigem Momentum, Mean Reversion und Paar-Arbitrage im Kontext der Bitcoin-, Ethereum- und BNB-Märkte. Eine vergleichende Bewertung wird mit der Buy-and-Hold-Strategie vorgenommen. Die unter die Lupe genommenen Handelsstrategien umfassen Ehlers Moving-Average-Crossover-Paare, einen auf Standardabweichung basierenden Mean-Reversion-Ansatz und Paarhandel. Verschiedene algorithmische Handelsframeworks werden untersucht, und die Entwicklungs- und Verbesserungsprozesse werden detailliert beschrieben.
Um die Handelsbedingungen der realen Welt so genau wie möglich zu replizieren, werden Transaktionsgebühren und Slippage in die Berechnungen einbezogen. Die Ergebnisse verdeutlichen die Herausforderung, eine Buy-and-Hold-Strategie zu übertreffen, zeigen jedoch auch die Machbarkeit, dies mit Momentum-Strategien zu erreichen, selbst unter Berücksichtigung von Transaktionskosten.
In this thesis, we focus on using machine learning to automate manual or rule-based processes for the deduplication task of the data integration process in an enterprise customer experience program. We study the underlying theoretical foundations of the most widely used machine learning algorithms, including logistic regression, random forests, extreme gradient boosting trees, support vector machines, and generalized matrix learning vector quantization. We then apply those algorithms to a real, private data set and use standard evaluation metrics for classification, such as confusion matrix, precision, and recall, area under the precision-recall curve, and area under the Receiver Operating Characteristic curve to compare their performances and results.
Das Ziel der Arbeit besteht in der Auswahl, Konzeption und Implementierung eines geeigneten Verfahrens zur Pfadberechnung und Kollisionsvermeidung in einem 3D-Simulations-System zur Planung und Visualisierung menschlicher Arbeit. Dabei werden verschiedene Datenstrukturen und Algorithmen anhand ihrer Laufzeit und ihres Speicherbedarfs untersucht. Im Anschluss werden die für geeignet befundenen Datenstrukturen und Algorithmen für die Implementierung eines Systems zur Pfadndung verwendet.
In dieser Arbeit wird die Klasse der Chordalen Graphen vorgestellt. Dafür werden zunächst einige Grundlagen zu den Chordalen Graphen vorgestellt wie wichtige Definitionen, Eigenschaften, einige Sätze zu dieser Graphenklasse und ein Überblick über wichtige Literatur. Anschließend wird beschrieben, wie man Chordale Graphen erkennen kann und mit welchen anderen Graphenklassen sie im Zusammenhang stehen. Abschließend wird noch auf zwei der bekanntesten Algorithmen für Chordale Graphen eingegangen.
Durch die zunehmende Nutzung mobiler Endgeräte fallen im alltäglichen Leben zahlreiche personenbezogene Daten an. Zu diesen Daten gehören unter anderem auch GPS-Positionen, die von handelsüblichen Smartphones erhoben werden. Besonders Android-Geräte sammeln eine große Menge an Positionsdaten, die für verschiedene Wissenschafts-Domänen, wie beispielsweise Medizin oder Forensik, eine Rolle spielen. Für verschiedene Anwendungsfälle kann eine Aggregation der einzelnen GPS-Positionen zu Orten und verbindenden Strecken relevant sein.
Ziel der Arbeit ist die Entwicklung eines Algorithmus zur Aggregation von GPS-Standorten zu Orten, deren Besuchen und Verbindungen. Nach Implementierung des Algorithmus wurde dieser in eine Java-Applikation eingebettet, die unter anderem der Visualisierung der erzielten Ergebnisse dient. Für die Evaluation des Algorithmus wurden über einen Zeitraum von zwei Monaten Standortdaten mit Hilfe eines Android-Smartphones erhoben, welche unter Verwendung des implementierten Algorithmus ausgewertet wurden. Die Evaluation resultierte in einem Parameterset, welches sich für die Auswertung des vorliegenden Testdatensatzes als geeignet herausstellte. Das Ergebnis der Arbeit ist ein funktionstüchtiger Algorithmus, der vielfältige Anwendungsmöglichkeiten aufweist und dessen Erweiterung ein hohes Potenzial für Folgeprojekte bietet.
Empirischer Vergleich der Realitätsnähe verschiedener Algorithmen zur Simulation von Flüssigkeiten
(2021)
In dieser Bachelorarbeit werden die beiden FluidSimulation Solver SPH (Smoothed Particle Hydrodynamics) und PBD (Position Based Dynamics) unter dem Aspekt des Realismus miteinander verglichen. Im ersten Teil werden die theoretischen Grundlagen vermittelt, die für das Verhalten von Wasser verantwortlich sind. Dadurch wird dann eine Liste mit Kriterien erstellt, um die einzelnen Versuche zu bewerten. Schließlich werden sechs Versuche durchgeführt, welche durch jene Liste bewertet werden. Schlussendlich werden diese Ergebnisse zusammengefasst, und der Schluss gezogen, dass SPH mehr für eine realistische Wassersimulation geeignet ist.
Das Ziel der vorliegenden Arbeit war es, Algorithmen auf speicherprogrammierbaren Steuerungen (SPSen) und Linx-basierten Systemen umzusetzen und dabei einer möglichst einheitlichen Implementierungsstrategie zu folgen. Dabei wurde ein Algorithmus beispielhaft auf SPSSystemen von zwei Herstellern implementiert. Phoenix Contact unterstützt lediglich Sprachen, die durch den Standard IEC/EN 61131-3 spezifiziert sind. Beckhoff ermöglicht durch die Integration von C++ die Umsetzung auf einer gemeinsamen Codebasis mit dem Linux-System. Die gemeinsame Codebasis unterliegt allerdings Einschränkungen.
Zeitintensive Algorithmen stellen in Echtzeitanwendungen wie beispielsweise Videospielen ein großes Problem dar, da sie die restliche Code-Ausführung verzögern. Multithreading verhindert dies mit Hilfe der Auslagerung solcher Algorithmen in einen separaten Thread. ActionScript R stellt mit Workern eine ähnliche Möglichkeit zur Verfügung. Diese Arbeit dient der Konzeption und Entwicklung eines benutzerfreundlichen Frameworks zur Verwendung von Workern. Es soll die komplizierte Konfiguration und Kommunikation übernehmen, jedoch keinen Ersatz bei fehlender Unterstützung der Worker bieten. Im Laufe der Arbeit werden verschiedene Konzepte aufgezeigt und verglichen. Ein Entwurf wird erstellt und implementiert. Abschließend erfolgt die Vorstellung der Ergebnisse der durchgeführten Tests hinsichtlich der Benutzerfreundlichkeit und Performance.
Agenten in virtuellen Welten können sich mit Hilfe verschiedener Wegfindungsalgorithmen selbständig von einem Start- zu einem Zielpunkt bewegen. Dafür existieren zahlreiche Algorithmen, um beispielsweise im Rahmen eines Videospiels an die Agenten gestellten Anforderungen und Handlungssequenzen zu erfüllen. Eine solche Anforderung stellt häufig die Navigation durch einen Spielbereich dar. Bei der Anwendung auf Videospiele müssen besondere Voraussetzungen erfüllt werden. Hierzu gehört ein besonders effizienter Umgang mit den zur Verfügung stehenden Ressourcen, um echtzeitfähige Entscheidungen zu ermöglichen und eine nahtlose Integration ins Spielgeschehen zu gewährleisten.
Zu diesem Zweck sind verschiedene klassische Wegfindungsalgorithmen zu implementieren und auf ihre Qualität und Effizienz zu prüfen. Mithilfe der Unity Engine lassen sich verschiedene Szenarien kreieren, die Herausforderungen für unterschiedliche Agenten bilden. Dabei werden die zurückgelegten Wege und Zeiten, aber auch die benötigten Ressourcen mithilfe eines Logging-Systems aufgezeichnet, miteinander verglichen und deren Gute in Abhängigkeit zur Anwendungsdomäne evaluiert.