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Positive Expected Feedback Trading Gain for all Essentially Linearly Representable Prices

Titelangaben

Baumann, Michael Heinrich ; Grüne, Lars:
Positive Expected Feedback Trading Gain for all Essentially Linearly Representable Prices.
University of Bayreuth, Department of Mathematics
Bayreuth , 2015 . - 5 S.

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Angaben zu Projekten

Projekttitel:
Offizieller Projekttitel
Projekt-ID
Promotionsstipendium
Ohne Angabe

Projektfinanzierung: Bundesministerium für Bildung und Forschung
Hanns-Seidel-Stiftung

Abstract

We study the simultaneous long short (SLS) feedback trading strategy. This strategy is known to yield expected positive gain for zero start investment if the underlying stock returns are governed by a geometric Brownian motion or by Merton’s jump diffusion model. In this paper, we generalize these results to a set of price models called essentially linearly representable prices. Particularly, we show that the SLS trader’s expected gain does not depend on the chosen price model but only on the risk-free interest rate and that it is always positive.

Weitere Angaben

Publikationsform: Preprint, Postprint
Keywords: feedback-based trading strategy; essentially linearly representable price; robust positive expectation property; simultaneous long short trading rule; Merton's jump diffusion model; geometric Brownian motion; stochastic differential equation
Institutionen der Universität: Fakultäten
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Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Mathematisches Institut > Lehrstuhl Mathematik V (Angewandte Mathematik) > Lehrstuhl Mathematik V (Angewandte Mathematik) - Univ.-Prof. Dr. Lars Grüne
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Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Fachgruppe Volkswirtschaftslehre
Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Fachgruppe Volkswirtschaftslehre > Lehrstuhl Volkswirtschaftslehre I (Geld und Internationale Wirtschaft)
Profilfelder
Profilfelder > Advanced Fields
Profilfelder > Advanced Fields > Nichtlineare Dynamik
Titel an der UBT entstanden: Ja
Themengebiete aus DDC: 300 Sozialwissenschaften > 330 Wirtschaft
500 Naturwissenschaften und Mathematik > 510 Mathematik
Eingestellt am: 14 Nov 2015 22:00
Letzte Änderung: 02 Feb 2016 09:26
URI: https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/22592

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