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Venture N: Options and Derivatives
Mastery

Options and Derivatives Mastery

Crafting Strategies for Market Dominance

Studienarbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich BWL - Rechnungswesen, Bilanzierung, Steuern, Note: 1,0, Ernst-Moritz-Arndt-Universität Greifswald (Rechts- und Staatswissenschaftlichen Fakultät), Veranstaltung: Seminar zu Portofolio- und Risikomanagement, Sprache: Deutsch, Abstract: Im Rahmen des modernen Risikomanagements ist die Verarbeitung vieler korrelierender Einzelrisiken von Bedeutung. Die Copula-Theorie beschäftigt sich mit diesem Problem und ist Hauptgegenstand der vorliegenden Arbeit. Zunächst werden in Kapitel 2 mathematische Grundannahmen und Definitionen aufgezeigt, die auf den Arbeiten von Sklar und Fréchet-Hoeffding basieren. Im darauffolgenden Kapitel 3 werden die fundamentalen Copulas beschrieben, welche die verschiedenen Abhängigkeitsstrukturen modellieren. Kapitel 4 behandelt die Tail-Abhängigkeiten, bei denen die Verhaltensweisen der Copula-Funktionen an den äußeren Rändern definiert werden. Kapitel 5 betrachtet besonders wichtige Copula-Funktionen und ordnet diese der elliptischen und archimedischen Klasse zu. Dabei werden die in den vorherigen Kapiteln definierten Regeln und Eigenschaften auf spezielle Fälle angewendet. Ab-schließend werden die Erkenntnisse der Arbeit im Fazit zusammengefasst, wobei auch Kritik an Copula-Modellen angeführt wird. Hauptziel dieser Arbeit ist es, ein generelles Verständnis über die Copula-Theorie zu erlangen.

Copula-Theorie und Tail-Dependence im modernen Risikomanagement. Grundlagen, Typen und Anwendungen

A First Course in Model Validation and Model Risk Management offers robust coverage for current and future financial engineers. Useful as part of a masters program, for self-study, or as a valuable reference, the textbook explains in step-by-step, practical terms how mathematical models owned by financial institutions are essential to their public activities, including sales, trading, risk management, and internal audits. Like a diverse fleet of cars maintained by a rental car location, a bank must make sure customers can "drive" any of its models for a specific financial product. The book covers both pricing and risk models. Chapters consider modeling basics, marked-to-market and marked-to-model asset classes, market risk, credit risk, portfolio risk, operational risk, capital model risk, and financial crime, along with machine learning/AI. To support course use and practical applications, the text provides examples in Python throughout, as well as an appendix containing homework problems for all chapters, further supported by an ftp site for data and sample code. Additional appendices cover global model risk management, and a refresher in statistics.

A First Course in Model Validation and Model Risk Management

Economics and Finance (R0)

&lt;p&gt;This book presents a high-quality contribution to the applications of modern financial algorithms for liquidity risk management and its practical uses and applications to investable portfolios and mutual funds. It brings together the latest thinking on the emerging topic of contemporary liquidity risk estimations and management and includes principles, reviews, examples, and concrete financial markets applications to trading and investment portfolios.&amp;nbsp;Furthermore, it explores research directions of liquidity risk management using modified Liquidity-Adjusted&amp;nbsp;Value-at-Risk (L-VaR) models with the application of machine learning optimization algorithms. The book presents specific self-contained use-cases throughout, showing practical applications of the concepts discussed and providing further directions for researchers and financial markets participants. The book draws practical insights from personal experiences and applies specific examples (with the use of real-world case studies and analysis) about how the modeling techniques and machine learning&amp;nbsp;optimization algorithms could address specific theoretical and practical issues of liquidity risk management and coherent asset allocation in trading and investment portfolios. It will be of interest to researchers, students, and practitioners of risk management, portfolio management, and machine learning.&lt;/p&gt;


Mazin A. M. Al Janabi

Navigating Trading and Investment Portfolios Frontiers with Machine Learning Algorithms

Liquidity Dynamics and Risk Modeling

&lt;p&gt;Cryptocurrencies and digital assets have continued to gain widespread acceptance from both retail and institutional investors. Alongside this rapid growth, the digital ecosystem remains plagued by bad actors who prey on the space. These range from state-sponsored North Korean hacker groups, Russian ransomware gangs, multinational organized criminal enterprises to lower-level Chinese gangsters and run of the mill romance scammers. These criminals indiscriminately target victims across all demographics. Furthermore, cryptocurrency-related scams continue to present increasingly significant threats to institutions and national security.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Since the publication of &lt;em&gt;The Cryptocurrency and Digital Asset Fraud Casebook&lt;/em&gt; volumes I and II, scammers have only intensified the sophistication and scope of their attacks. This evolving threat landscape, coupled with a rapidly changing regulatory environment, underscores the ongoing need for up-to-date information and analysis. &lt;em&gt;The Cryptocurrency and Digital Asset Fraud Casebook, Volume III: Exchange Hacks, Deepfakes, Social Media, and Artificial Intelligence Scams &lt;/em&gt;is essential reading for anyone seeking the latest insights into fraudulent activity within the cryptocurrency and digital asset space.&lt;/p&gt;

Jason Scharfman

Exchange Hacks, Deepfakes, Social Media, and Artificial Intelligence Scams

The Cryptocurrency and Digital Asset Fraud Casebook, Volume III

Intelligent Technologies and Robotics (R0)

Andrii Semenov

Iryna Yepifanova

Jana Kajanová

Modern Trends in Financial and Innovation Data Processes 2025. Volume 1

Data-Centric Business and Applications

Springer Texts in Business and Economics

This textbook rethinks derivatives in a structured manner. This is done from the perspective of financial modeling, whereby the central issues from the financial economy are holistically mapped and resolved with the help of Microsoft Excel. The guideline of the book is an integrated case study, which is divided into two parts. The first part deals with the basics and the valuation of options and futures. In the second part, the individual option strategies are examined step by step in separate course units. The analysis ends – figuratively speaking – in a cockpit of sorts, where the reader controls the possible strategies in Excel. The book is aimed at students of business administration with a focus on finance.

Options and Futures

Derivatives

Business and Economics (German Language)

&lt;p&gt;Dieses Buch erforscht umfassend die Bedeutung datenbasierter Finanzierungskonzepte für das Firmenkundengeschäft von Banken. Mithilfe präziser Daten aus dem „Industrial Internet of Things“ (IIoT) bieten mittelständische Unternehmen ihren Kunden bereits derartige zukunftsweisende Finanzierungsoptionen an. Diese auf Miet- oder Abonnementmodellen statt auf klassischen Kaufgeschäften basierenden Geschäftsmodellinnovation haben langfristig weitreichende Auswirkungen auf das Firmenkundengeschäft von Banken, ein Forschungsbereich welcher bis dato noch nicht umfassend betrachtet wird. Vor diesem Hintergrund stellt sich die konkrete Frage, welche Chancen und Risiken für Banken aus solchen Geschäftsmodellen erwachsen. Besonderes Augenmerk liegt auf deutschen Sparkassen und Genossenschaftsbanken, die als direkte Ansprechpartner für mittelständische Unternehmen agieren und besonders von den bevorstehenden Veränderungen betroffen sind. Das Buch untergliedert sich in 5 Kapitel. Kapitel 1 und 2 schaffen zunächst einen definitorischen und konzeptionellen Rahmen für die Problemstellung und geben einen Überblick sowohl über Ausprägungsformen nutzungsdatenbasierter Geschäftsmodelle als auch den (wissenschaftlichen) Stand der Diskussion zu dieser Frage. Kapitel 3 geht dann auf die Durchführung der Experteninterviews mit Vertreter/-innen aus unterschiedlichen Bereichen der Wirtschaft ein und generiert über eine kompakte Auswertung der vielschichtigen Expertenmeinungen Hypothesen, die leitend für die nachfolgenden Kapitel sind. Im Kapitel 4 geht es dann um das Konzept sowie die Befunde der durchgeführten Fragebogenstudie, die mit Blick auf die einbezogenen Kreditinstitute vergleichend angelegt ist. Die Studie schließt mit der Diskussion wichtiger Implikationen sowie einem Fazit und Ausblick.&lt;/p&gt;


Elmar Lukas

Sascha Mölls

Natalie Nowak

Vladlena Prysyazhna

Innovative Finanzdienstleistungen im Kontext von Industrie 4.0

Smart Finance und IIoT

Studienarbeit aus dem Jahr 2024 im Fachbereich BWL - Investition und Finanzierung, Note: 2,0, FernUniversität Hagen (Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre, insbesondere Bank- und Finanzwirtschaft), Veranstaltung: Financial Engineering, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Arbeit befasst sich mit Bonus-Zertifikaten, die mit einem Markvolumen von etwa 1,3 Milliarden Euro im Bereich der strukturierten Wertpapiere vertreten sind. Für Bonus-Zertifikate gibt es keine allgemeinen Bewertungsformeln, da diese häufig aus einem Zero-Strike-Call und einer Down-and-out-Put-Option gebildet werden. Demnach reicht es aus, diese einzelnen Elemente zu bewerten, um den Gesamtwert zu erhalten. Aus diesem Grund werden die Barrier-Optionen, welche unabdingbar für die Bewertung von Bonus-Zertifikaten sind, dargestellt, um anschließend  unter anderem anhand des Black-Scholes-Modells und der Monte-Carlo-Simulation die Bewertung eines fiktiven Bonus-Zertifikats vorzunehmen.

Ziel dieser Arbeit ist es demnach, das Finanzprodukt "Bonus-Zertifikat" und dessen Bewertung zu beschreiben und anhand einer Sensitivitätsanalyse zu erklären.

Florian Betz

Bewertung von Bonus-Zertifikaten. Monte-Carlo Simulation und Reiner-Rubinstein-Formeln

Valeriy Zakamulin

Javier Giner

Bringing Science into the Art of Trend Following

The Ultimate Moving Average Handbook

Marc Henrard

Foundations, Evolution, Transition, and Implementation

Interest Rate Modelling in the Multi-Curve Framework

This book is a short monograph on using mathematics in a basic financial model: cash flows. With cash flows, this book covers financial literacy topics including time value of money, interest rates, NPV and IRR, calculation of rate of return, and utility theory. The rest of the book covers financial engineering topics, including Asset-Back Securities, Mortgage-Back Securities, NPV and IRR for uncertain cash flows, valuation of financial instruments based on cash flows, hedging strategies for derivatives pricing, and optimization involving cash flows. Primarily suitable for self-learners, especially those with a strong quantitative background, to get into the finance field, this book includes all suggested solutions to problems, mainly arising from the practical area of finance.

Options and Derivatives Mastery

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