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.

Jonas De Paolis:

  • Machine Learning in News Trading – Wie schneiden ML basierte Sentiment-Analysen auf Twitter-Daten bei der Vorhersage von Preistrends ab, sowohl im Vergleich zu kommerziellen Nachrichten-Analysen wie auch im Hinblick auf unterschiedliche Zeithorizonte?
  • Machine Learning in Factor Modelling – Liefert der Einsatz (nicht-)linearer ML Modelle Vorteile gegenüber traditionellen Faktormodellen?

  • Reinforcement Learning as an End-to-End Trading Framework – Wie lässt sich mit RL eine agentenbasierte Handelsstrategie strukturieren, und wie unterscheidet sich der Prozess gegenüber einem Supervised Learning Ansatz?

 

Tino Cestonaro:

  • Big Data Applications in Financial Markets – Welche Einsatzmöglichkeiten von Big Data bieten sich in Themenfeldern wie Asset Management oder Finanzmarktregulierung?
  • Price Determinants in Global Crude Oil Markets – Wie ist der globale Ölmarkt strukturiert und welche Faktoren beeinflussen die Preisentwicklung verschiedener Rohölsorten?
  • Sustainable Investing – Wie lässt sich Nachhaltigkeit messbar machen und welche Auswirkungen hat nachhaltiges Investieren auf das Risiko-Rendite-Profil verschiedener Portfolien?

 

Micha Bender:

  • Detection and Prediction of Trends via diverse Information Channels – Entwicklungen der Trendidentifizierung und -analyse in Bezug auf verschiedene Informationskanäle.
  • Big Data Applications in Financial Markets – Inwiefern werden große und unstrukturierte Datenmengen in der Finanzmarktforschung eingesetzt?
  • Machine Learning in Investment Management – Anwendung und Analyse von automatisierten 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?
  • Marktmanipulation und Betrugserkennung – Wie können Systeme unter Nutzung großer Datenmengen oder alternativer Daten trainiert werden, um Fehlverhalten in Finanzmärkten automatisiert zu erkennen?

 

Jascha-Alexander Koch:

  • Themen zu Digital Finance und FinTech, insb.: Crowdfunding/Crowdlending/Crowdinvesting
  • Funktionsweisen/Mechanismen und Prozesse von Online-Plattformen und elektronischen Märkten
  • Market Design, Electronic Markets Engineering, Auction Theory
  • Interaktion von Mensch und Informationssystemen: Human Behavior, Decision Making, Decision Support Systems

 

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?
  • Robo-Advisory: wie verändern neue kostengünstige und digitale Beratungsangebote für Finanzprodukte die Investmentlandschaft und die Asset-Allokationen von und für die Sparer/Retail-Kunden?

 

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