Thesis recommendations

In the following you find topic areas of the supervising research assistants.
Please find out here how the topic assignment for a bachelor's thesis is organized at our chair.
To get an overview of already edited topics, please inform yourself here.

 

Tino Cestonaro:

Verschiedene Themen rund um Marktmikrostruktur:

  • Inwiefern beeinflussen Marktorganisation und –Struktur die Preisbildung oder die Liquidität einer Aktie?
  • Was ist der beste Schätzer für den wahren Wert eines Wertpapiers?
  • Welchen Informationsgehalt bieten Limitorderbücher?

Machine Learning in Financial Markets:

  • Welche Einsatzmöglichkeiten von Machine Learning-Methoden bieten sich in der empirischen Kapitalmarktforschung?
  • Wie können Deep-Learning-Methoden eingesetzt werden zur Prognose verschiedener Marktqualitätsparameter (z.B. Preise oder Liquiditätsmaße)?
  • Anwendung und Analyse von Machine-Learning-basierten Handels-und Risikostrategien

 

 Benjamin Clapham:

  • Marktmikrostruktur (Teilbereich der empirischen Finanzmarktforschung) – Wie beeinflussen das Design von Märkten sowie technologische und regulatorische Veränderungen Liquidität, Preisfindung und Handelsvolumen auf Wertpapiermärkten?
  • Finanzmarktregulierung und Regulatory Impact Assessment – Welche Auswirkungen haben neue regulatorische Vorschriften auf die Finanzmärkte?
  • Digital Asset Markets – Wie sind Märkte für digitale Vermögenswerte aufgebaut, wie können sie anhand unterschiedlicher Eigenschaften klassifiziert werden und wie kann die Integrität dieser Plattformen evaluiert und sichergestellt werden?

 

Julian Schmidt:

  • Marktmikrostruktur und Hochfrequenzhandel – wie wirkt sich der hochfrequente Handel auf die Marktqualität aus und welche Implikationen ergeben sich daraus für die Marktteilnehmer?
  • Wertschöpfungskette im Wertpapierhandel – welche Auswirkungen haben Digitalisierung und Regulierungsdruck auf Marktintermediäre und damit den Zugang von Investoren zu den Finanzmärkten?
  • Digital Asset Markets – wie können Digital Assets und Digital Asset Markets klassifiziert und kategorisiert werden, die Integrität von Digital Asset Markets mit Hilfe von qualitativen und quantitativen Maßen bewerten werden und welche Implikationen ergeben sich daraus für Marktteilnehmer, Plattformbetreiber und Regulatoren?

 

Niklas Trimpe:

  • Digital Assets Markets - Welche Sicherungsmechanismen werden für den Handel auf Digital Assets Markets eingesetzt und wie unterscheiden sich diese von denen auf etablierten Wertpapierbörsen?
  • Machine Learning for Trend Prediction - Welche unterschiedlichen Machine Learning Modelle wurden zur Preistrendvorhersage von Wertpapieren entwickelt, wie ist die Performanz im Vergleich untereinander und bezogen auf aktuelle Marktdaten?
  • Marktmikrostruktur - Welchen Einfluss haben (technologische) Veränderungen am Design von Handelsplätzen auf die Effizienz von Märkten?

 

Florian Ewald:

  • Machine Learning and Deep Learning in Finance
  • Algorithmic and High-Frequency Trading
  • Microstructure of Financial Markets

 

Top