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Algorithmic Trading
(2011)
Die Elektronisierung der Finanzmärkte ist in den letzten Jahren weit vorangeschritten. Praktisch jede Börse verfügt über ein elektronisches Handelssystem. In diesem Kontext beschreibt der Begriff Algorithmic Trading ein Phänomen, bei dem Computerprogramme den Menschen im Wertpapierhandel ersetzen. Sie helfen dabei Investmententscheidungen zu treffen oder Transaktionen durchzuführen. Algorithmic Trading selbst ist dabei nur eine unter vielen Innovationen, welche die Entwicklung des Börsenhandels geprägt haben. Hier sind z.B. die Erfindung der Telegraphie, des Telefons, des FAX oder der elektronische Wertpapierabwicklung zu nennen. Die Frage ist heute nicht mehr, ob Computerprogramme im Börsenhandel eingesetzt werden. Sondern die Frage ist, wo die Grenze zwischen vollautomatischem Börsenhandel (durch Computer) und manuellem Börsenhandel (von Menschen) verläuft. Bei der Erforschung von Algorithmic Trading wird die Wissenschaft mit dem Problem konfrontiert, dass keinerlei Informationen über diese Computerprogramme zugänglich sind. Die Idee dieser Dissertation bestand darin, dieses Problem zu umgehen und Informationen über Algorithmic Trading indirekt aus der Analyse von (Fonds-)Renditen zu extrahieren. Johannes Gomolka untersucht daher die Forschungsfrage, ob sich Aussagen über computergesteuerten Wertpapierhandel (kurz: Algorithmic Trading) aus der Analyse von (Fonds-)Renditen ziehen lassen. Zur Beantwortung dieser Forschungsfrage formuliert der Autor eine neue Definition von Algorithmic Trading und unterscheidet mit Buy-Side und Sell-Side Algorithmic Trading zwei grundlegende Funktionen der Computerprogramme (die Entscheidungs- und die Transaktionsunterstützung). Für seine empirische Untersuchung greift Gomolka auf das Multifaktorenmodell zur Style-Analyse von Fung und Hsieh (1997) zurück. Mit Hilfe dieses Modells ist es möglich, die Zeitreihen von Fondsrenditen in interpretierbare Grundbestandteile zu zerlegen und den einzelnen Regressionsfaktoren eine inhaltliche Bedeutung zuzuordnen. Die Ergebnisse dieser Dissertation zeigen, dass man mit Hilfe der Style-Analyse Aussagen über Algorithmic Trading aus der Analyse von (Fonds-)Renditen machen kann. Die Aussagen sind jedoch keiner technischen Natur, sondern auf die Analyse von Handelsstrategien (Investment-Styles) begrenzt.
Processes driving the production, transformation and transport of methane (CH4) in wetland ecosystems are highly complex. We present a simple calculation algorithm to separate open-water CH4 fluxes measured with automatic chambers into diffusion- and ebullition-derived components. This helps to reveal underlying dynamics, to identify potential environmental drivers and, thus, to calculate reliable CH4 emission estimates. The flux separation is based on identification of ebullition-related sudden concentration changes during single measurements. Therefore, a variable ebullition filter is applied, using the lower and upper quartile and the interquartile range (IQR). Automation of data processing is achieved by using an established R script, adjusted for the purpose of CH4 flux calculation. The algorithm was validated by performing a laboratory experiment and tested using flux measurement data (July to September 2013) from a former fen grassland site, which converted into a shallow lake as a result of rewetting. Ebullition and diffusion contributed equally (46 and 55 %) to total CH4 emissions, which is comparable to ratios given in the literature. Moreover, the separation algorithm revealed a concealed shift in the diurnal trend of diffusive fluxes throughout the measurement period. The water temperature gradient was identified as one of the major drivers of diffusive CH4 emissions, whereas no significant driver was found in the case of erratic CH4 ebullition events.
Arctic tundra ecosystems have experienced unprecedented change associated with climate warming over recent decades. Across the Pan-Arctic, vegetation productivity and surface greenness have trended positively over the period of satellite observation. However, since 2011 these trends have slowed considerably, showing signs of browning in many regions. It is unclear what factors are driving this change and which regions/landforms will be most sensitive to future browning. Here we provide evidence linking decadal patterns in arctic greening and browning with regional climate change and local permafrost-driven landscape heterogeneity. We analyzed the spatial variability of decadal-scale trends in surface greenness across the Arctic Coastal Plain of northern Alaska (similar to 60,000 km(2)) using the Landsat archive (1999-2014), in combination with novel 30 m classifications of polygonal tundra and regional watersheds, finding landscape heterogeneity and regional climate change to be the most important factors controlling historical greenness trends. Browning was linked to increased temperature and precipitation, with the exception of young landforms (developed following lake drainage), which will likely continue to green. Spatiotemporal model forecasting suggests carbon uptake potential to be reduced in response to warmer and/or wetter climatic conditions, potentially increasing the net loss of carbon to the atmosphere, at a greater degree than previously expected.
A Co(II)–imidazolate-4-amide-5-imidate based MOF, IFP-5, is synthesized by using an imidazolate anion-based novel ionic liquid as a linker precursor under solvothermal conditions. IFP-5 shows significant amounts of gas (N2, CO2, CH4 and H2) uptake capacities. IFP-5 exhibits an independent high spin Co(II) centre and antiferromagnetic coupling.