Due to the increasing demand of institutional investors for sustainable investing opportunities many providers of environmental, social, and governance (ESG) data exist nowadays. The work at hand should provide an overview of available ESG data providers and compare their metrics.

Inhalt:

1. Umfassender Review von bestehenden Optimierungsmethoden für Handelsstrategien
2. Erstellung und Simulation einer Handelsstrategie anhand realer Intraday-Strommarktdaten
3. Anwendung der Optimierungsmethoden auf die Handelsstrategie
4. Auswertung und Vergleich der Methoden hinsichtlich Effizienz des Verfahrens sowie Stabilität und Übertragbarkeit der Ergebnisse

Voraussetzungen:

1. Vorkenntnisse über Strommärkte und starkes Interesse am Intradayhandel
2. Programmierkenntnisse, Erfahrung im Umgang mit Data Science Paketen (z.B. Python)
3. Praxiserfahrung in Energie- oder Finanzmärkten von Vorteil

Erstellung und Betreuung in Kooperation mit enspired GmbH (www.enspired-trading.com).

Am Lehrstuhl sind zwei vergleichbare Datensätze mit Auftragsbuchdaten für den gleichen Zeitraum verfügbar. Zunächst sollen die Datensätze miteinander verglichen werden. Im Anschluss können z.B. Auswirkungen der Unterschiede auf eine Handelsstrategie untersucht werden.

Die Frage nach dem Marktdesign für den Intraday Strommarkt wird schon länger diskutiert, siehe z.B. https://www.diw.de/documents/publikationen/73/diw_01.c.525734.de/dp1544.pdf

Ende 2018 hat die Deutsche Börse eine kontinuierliche Auktion vorgeschlagen, siehe https://www.deutsche-boerse.com/resource/blob/1458710/717470c265afd9428f43a60cd5e27791/data/7markets-m7-proposal-power-market-model_de.pdf

Das Konzept soll mit dem des kontinuierlichen Handels verglichen werden. Im Anschluss soll versucht werden, mit vorliegenden Auftragsbuchdaten für den Intraday Strommarkt eine kontinuierliche Auktion zu simulieren. Nach Möglichkeit sollen die Marktergebnisse miteinander verglichen werden.

Literaturüberblick und Diskussion hinsichtlich der Wirkung von Kryptowährungen in klassischen Anlageportfolios (Aktien-, Rohstoff-, Währungsportfolios).

Masterarbeit im Bereich "Finanzmathematik".

Im Rahmen der Masterarbeit soll eine Methodik entwickelt werden, die die
Bewertung der Location Spreads an der Strombörse EEX ermöglicht. Hierfür ist
ein Modell des europäischen Strommarktes aufzustellen, welches sowohl die
Eigenschaften der einzelnen Länder, als auch deren Korrelation ausreichend
berücksichtigt. Prinzipiell geeignet sind hierfür Fundamentalmodelle oder
Faktormodelle. In beiden Fällen ist eine Analyse der zu modellierenden Märkte
erforderlich, entweder mit dem Fokus auf die physischen Marktstruktur oder
mit Hilfe statistischer Methoden wie der Hauptkomponentenanalyse. In einem
nächsten Schritt muss das Modell an Marktdaten kalibriert werden um die
Stabilität der Parameterschätzung zu beurteilen. In dem kalibrierten Modell
erfolgt die Bewertung der Spread-Optionen mit Monte Carlo Methoden oder
einer zuvor aus dem Modell abgeleiteten geschlossenen Formel sowie der
Vergleich mit dem Standard-Ansatz von Margrabe.

Flankiert wird der Kern der Arbeit von einer Beschreibung des europäischen
Strommarktgefüges, einer statistischen Auswertung der relevanten Märkte
sowie der Implementierung der entwickelten Modelle und Methoden in Matlab
oder R. Die Ergebnisse der Arbeit sollen für die Publikation in einer
Fachzeitschrift geeignet aufbereitet werden.

Spezifisches Profil der Abteilung
Die Abteilung Finanzmathematik am Fraunhofer ITWM beschäftigt sich unter
anderem mit der Modellierung und Simulation von Finanzmärkten und der
Bewertung von Derivaten. Im Rahmen des Schwerpunktes „Finanzmathematik
für die Energiewirtschaft“ werden aktuelle und zukunftsweisende
finanzmathematische Themen mit Bezug zur Energiewirtschaft adressiert.

Kontakt
Dr. Andreas Wagner
Abteilungsleiter Finanzmathematik/Fraunhofer ITWM
Telefon: 0631 31600 4571
E-Mail: andreas.wagner (at) itwm.fraunhofer.de

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Masterarbeit im Bereich "Finanzmathematik".

Zur Sicherstellung der Frequenz im Stromsystem wird von den Stromnetzbetreibern sogenannte Sekundärregelleistung vermarktet In Forschungsarbeiten der Abteilung wurde ein finanzmathematisches Modell für diesen Markt entwickelt.

Im Rahmen der Masterarbeit soll darauf aufbauend eine Methodik entwickelt werden, die die Gebotsabgabe für eine Teilnahme am Sekundärregelleistungsmarkt optimiert. Dabei sind verschiedene Zielfunktionen und ggf. deren Interaktionen zu untersuchen. Die Arbeit baut auf das o. g. stochastisches Modell zur Generierung von Preisszenarien auf. Das Optimierungsmodell soll anhand einer Überprüfung von Optimalitätskriterien validiert und ausführlich beschrieben werden. Flankiert wird der Kern der Arbeit von einer Beschreibung der wesentlichen Aspekte der Sekundärregelleistung und einer Darstellung des deutschen und österreichischen Regelleistungsmarktes. Alle Modelle und Methoden sind in Python oder R zu implementieren. Die Ergebnisse der Arbeit sollen für die Publikation in einer deutsch- oder englischsprachigen Fachzeitschrift geeignet aufbereitet werden.

Spezifisches Profil der Abteilung
Die Abteilung Finanzmathematik am Fraunhofer ITWM beschäftigt sich unter anderem mit der Modellierung und Simulation von Finanzmärkten und der Bewertung von Derivaten. Im Rahmen des Schwerpunktes „Finanzmathematik für die Energiewirtschaft“ werden aktuelle und zukunftsweisende finanzmathematische Themen mit Bezug zur Energiewirtschaft adressiert.

Kontakt
Dr. Andreas Wagner
Abteilungsleiter Finanzmathematik/Fraunhofer ITWM
Telefon: 0631 31600 4571
E-Mail: andreas.wagner@itwm.fraunhofer.de

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Literaturübersicht hinsichtlich verschiedener Modelle.

Literature. papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm

Literature: papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm

Literature: MSCI, Beyond Divestment: Using low carbon indexes.

www.msci.com/www/research-paper/beyond-divestment-using-low/0150895153

Development and valuation of the green bond market.

Literature: OECD, Green Finance and Investment: Mobilising Bond Markets for a Low-Carbon Transistion

Diskussion liquiditätsadjustierter Risikomaße.

Literatur:

- Liquidity-adjusted Market Risk Measures with Stochastic Holding Period. Brigo, Damiano and Nordio, Claudio. October, 2010.

Abrufbar unter:  Cornell University

Diskussion der Anwendbarkeit der Modellierungsansätze auf Commodity-Märkten.

Literatur: