518.1 Algorithmus
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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 der vorliegenden Masterarbeit werden Daten der Kriminalstatistik Berlins in Bezug auf die Entwicklung erfasster Straftaten statistisch analysiert und hinsichtlich kausaler Zusammenhänge ausgewertet. Der Hauptaspekt der Arbeit bildet ein neuer Modellierungsansatz für den Bereich des Predictive Policing, welcher sich auf Erkenntnissen über Bayesian Belief Networks stützt. Durch die präsentierten Ansätze soll die grundsätzliche Anwendbarkeit von gerichteten Graphen für die Problemstellungen des Predictive Policing aufgezeigt werden, da diese aufgrund ihres Potenzials in der Abbildung von Informationsflüssen sowie Eigenschaften der Inferenz zukünftig neue Möglichkeiten in der Modellierung der Ausbreitung von Kriminalität bieten können.