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.

Tino Cestonaro

Marktmikrostruktur:

• Inwiefern beeinflussen Marktorganisation, Marktstruktur und das Verhalten verschiedener Marktteilnehmer die Preisbildung oder die Liquidität eines Wertpapiers?
• Welchen Informationsgehalt bieten Limitorderbücher?
• Was ist der beste Schätzer für den wahren Wert eines Wertpapiers? 

Machine Learning in Finanzmärkten:

• 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)

• Einfluss von Marktstrukturen und technologischen Innovationen auf Liquidität, Preiseffizienz und Handelsvolumen in Wertpapiermärkten
• Auswirkungen regulatorischer Änderungen und neuer Vorschriften auf Wertpapiermärkte
• Analysen rund um den wachsenden Retail-Handel und der auf Privatanleger spezialisierten Handelsmöglichkeiten

Krypto-Assets

• Untersuchung von Betrugsfällen im Bereich Krypto-Assets, deren Strafverfolgung und den Marktfolgen
• Marktintegrität und Marktmanipulationen in Krypto-Märkten
• Einfluss zunehmender Regulierung und Professionalisierung auf Liquidität, Volatilität und Preisfindung im Krypto-Handel

Florian Ewald

• Machine Learning und Deep Learning in Finance
• Algorithmischer Handel und Hochfrequenzhandel
• Marktmikrostruktur von Finanzmärkten

Julian Schmidt

Überblick über die wissenschaftliche Literatur zu Dark Pools bzgl. Marktstruktur, Preisfindung und Liquidität, Auswirkungen auf Marktqualität, etc. Einordnung dieser Erkenntnisse vor dem Hintergrund aktueller und neuer Regulierungen (z. B. MiFID II/MiFIR-Überarbeitung in der EU, Reg NMS-Änderungen in den USA). Herausarbeiten, ob die bisherige Forschung mit den regulatorischen Trends im Einklang steht oder Lücken aufweist.

Überblick über wissenschaftliche Literatur, wie Künstliche Intelligenz (KI)-Methoden im Wertpapierhandel eingesetzt werden mit Fokus auf Marktmikrostruktur-Aspekte wie Order Routing, Preisprognosen, Liquidity Provisioning, Anomalieerkennung / Market Surveillance, Analyse, welche Auswirkungen KI auf Marktqualität, Effizienz und Fairness hat. Optional: Bezug zu aktuellen Regulierungsdiskussionen (z. B. MiFID II, EU AI Act, SEC Surveillance).

Niklas Trimpe

Marktmikrostruktur - Welchen Einfluss haben (technologische) Veränderungen am Design von Handelsplätzen auf die Effizienz von Märkten?

Marktmikrostruktur – Empirische Analyse zu manuell aufgelösten Handelsunterbrechungen (extended Volatility Interruptions). In welchen Marktsituationen treten diese auf? Wie schnell werden diese aufgelöst? Kann man unterschiedliche Arten unter diesen identifizieren (unnötig ausgelöste Unterbrechungen vs. sinnvolle)?