Themenvorschläge

An dieser Stelle werden Themengebiete der betreuenden wissenschaftlichen Mitarbeiter veröffentlicht.
Bitte informieren Sie sich hier, wie die Themenvergabe für Bachelorarbeiten an unserem Lehrstuhl organisiert wird.
Um einen Überblick über bereits bearbeitete Themen zu erhalten, informieren Sie sich bitte hier.

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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