TY - RPRT A1 - Vogel, Peter T1 - Investing as Random Trial T2 - Trading N2 - We introduce an investment algorithm for a market of individual securities. The investment algorithm is derived from constraints depending on investment parameters in order to limit the risk and to take into account an individual investor. One constraint is devoted to trading costs. Purchased securities are selected randomly among securities that meet the buy condition, making trading a random trial. Simulations with historical price data are demonstrated for a simple example: The buy condition is evaluated on the basis of the price relationship for two subsequent trading days and the sales condition is defined by holding securities only for one day. A trading expert evaluates the expected return for the investment algorithm with respect to the random selection. Thus, the expert informs precisely on how many market players perform using the same investment algorithm. Its findings are for a parametrized set of buy conditions simultaneously, which makes a trading expert a valuable tool for theorists as well as for practitioners. In our example, the trading expert demonstrated clearly a significant mean reversion effect for a horizon of one day. T3 - Trading - 1 KW - investment constraints KW - investment algorithm KW - investing as random trial KW - trading expert KW - mean reversion Y1 - 2017 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-11118 UR - https://opus4.kobv.de/opus4-hs-duesseldorf/1501 SN - 2567-2347 IS - 1 EP - 1 PB - Hochschule Düsseldorf CY - Düsseldorf ER - TY - RPRT A1 - Lenffer, Lynn Nari A1 - Rakow, Thomas C. T1 - Entwicklung eines interaktiven Informations-Kiosks N2 - Der Informations-Kiosk bietet Studierenden Informationen über aktuelle und offene Projekte und Abschlussarbeiten, Veranstaltungen sowie Live-Daten zum Mensaangebot, Nahverkehr oder dem Wetter. Für diese Anwendung werden die Anforderungs- und die Risikoanalyse, die Gestaltung und die technische Realisierung gemäß den Phasen der Softwareentwicklung beschrieben. Der Kiosk wird mit einem CMS implementiert und durch einen Webserver im Labor zur Nutzung bereitgestellt. Es wird gezeigt, dass die Entwicklung alle Basis- und Leistungsanforderungen erfüllt und auf Grundlage der entwickelten Architektur des Continuous Software Development Entwicklung und Betrieb integriert. KW - interaktiver Informations-Kiosk KW - Hg_TCR KW - Continuous Software Development KW - semi-öffentlicher Raum KW - Online-Marketing Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-15801 PB - Hochschule Düsseldorf CY - Düsseldorf ER - TY - RPRT A1 - Marke, Ute T1 - Land of High Hopes N2 - We are living in the era of sophisticated, state-of-the-art technology, artificial intelligence, accelerating data sciences at ultimate speed and sheer unlimited possibilities. We are able to shoot unmanned rockets equipped with vehicles into the orbit. We can afford to spend fortunes on research and development. However, and that leaves me bloodcurdling and furious, we haven´t managed yet to settle at least some of the most pressing global humanitarian needs: access to food, water, electricity, education and healthcare. So how can we be proud of any achievements? What does make us proud anyway?! ... Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-17683 PB - Hochschule Düsseldorf CY - Düsseldorf ER - TY - RPRT A1 - Vogel, Peter T1 - Investieren unter Nebenbedingungen - Teil 2: Erweiterung der Statistik auf Haltefristen größer als ein Tag T2 - Trading N2 - Der zweite Teil der Schriftenreihe entwickelt die in Teil 1 begonnenen Überlegungen über das Investieren in Wertpapiere eines Marktes weiter. Es wendet sich an Fachleute der Finanzmathematik und besitzt Relevanz für Fondsmanager und Privatanleger. Alle Überlegungen basieren auf Nebenbedingungen zur Festlegung des Umfangs an Neuinvestitionen, welche von Investitionsparametern abhängen. Ein weiterer Investitionsparameter ist die Haltefrist, die angibt, wie lange eine eingegangene Investition "gehalten wird", bevor sie beendet wird. Die im zweiten Teil weiter entwickelte Theorie lässt sich wie folgt kennzeichnen: - Sie ist frei von Annahmen über den Kursverlauf der Wertpapiere. Es wird daher nicht versucht, ein realistisches Modell für Kursbewegungen aufzustellen. - Es wird eine endliche Menge von Wertpapieren gehandelt. - Die Investition in ein Wertpapier setzt voraus, dass eine Kaufbedingung erfüllt ist. Nach Ablauf der Haltefrist wird die Investition beendet. - Der Handelsverlauf wird durch elementare rekursive Gleichungen beschrieben, welche durch zwei exogene Größen "angeregt" werden: Die Anzahl der Wertpapiere an jedem Handelstag, für die die Kaufbedingung erfüllt ist und der Gewinn, der sich aus dem Verkauf der Wertpapiere nach Ablauf der Haltefrist ergibt. Die Auswertung dieser Gleichungen für den gesamten Handelszeitraum liefert den Handelserfolg am Ende des Handelns. - Das Investieren in Wertpapiere wird idealisiert, um den Handelserfolg in Abhängigkeit von den exogenen Größen und Investitionsparametern darstellen zu können, ohne die rekursiven Gleichungen auswerten zu müssen. Dies erfolgt durch das sogenannte ideale Handelssystem. Der Handelserfolg des idealen Handelssystems erweitert die statistische Beschreibung aus Teil 1 auf Haltefristen größer als ein Tag. Da durch die Idealisierung die Kausalität verletzt wird, kann das ideale Handelssystem für den Wertpapierhandel nicht implementiert werden. Es ist jedoch simulierbar und quantitativ leichter zugänglich. Die Auswirkung der Verletzung der Kausalität auf den Handelsverlauf und den Handelserfolg wird experimentell und theoretisch in Abhängigkeit von Investitionsparametern detailliert untersucht. T3 - Trading - 2 KW - Investieren unter Nebenbedingungen KW - Ideales Handelssystem KW - investing under constraints KW - ideal trading system KW - moving average KW - return continuation Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-11903 UR - https://opus4.kobv.de/opus4-hs-duesseldorf/1501 SN - 2567-2347 N1 - Zu dieser Publikation gehören Forschungsdaten - siehe Related URL IS - 2 PB - Hochschule Düsseldorf CY - Düsseldorf ER - TY - RPRT A1 - Schmidt, Holger A1 - Gondolf, Jeremy A1 - Haufs-Brusberg, Peter T1 - Studie zur Information Security Awareness in kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) T1 - Study on Information Security Awareness in Small and Medium-sized Enterprises (SMEs) N2 - Der Bereich der Informationssicherheit stellt große und insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU) vor erhebliche Herausforderungen. Zunehmende Angriffe auf IT-Systeme und Infrastrukturen haben die Informationssicherheit zum kritischen Erfolgsfaktor gemacht. Neben klassischen Zielen und Bereichen der Informationssicherheit hat vor allem die Security Awareness - das Sicherheitsbewusstsein aller Mitarbeiter eines Unternehmens - an Bedeutung gewonnen. Security Awareness bezieht sich auf jegliches Wissen und Handeln der Mitarbeiter eines Unternehmens und ist daher ein bedeutsamer Baustein zur ganzheitlichen Gewährleistung von Informationssicherheit. Die Motivation zur Entwicklung und Einführung von Informationssicherheit und insbesondere Security Awareness geht in großen Unternehmen vor allem von externen Faktoren, so z. B. der Regulierung von Branchen, aus und ist mittels globaler Standards, Normen und Frameworks implementiert. KMU sind grundsätzlich keinen geringeren Risiken als große Unternehmen ausgesetzt, verfügen jedoch nur selten über vergleichbare Schutzmaßnahmen hinsichtlich Informationssicherheit. Im Rahmen des Projekts wurden externe Anforderungen für große Unternehmen analysiert und hinsichtlich der Eignung als Grundlage für KMU bewertet. Das Projekt thematisiert weiterhin die Messbarkeit von Security Awareness sowie die in großen Unternehmen eingesetzten Maßnahmen zur Gewährleistung von Security Awareness besonders hinsichtlich ihrer Eignung für KMU. T3 - Berichte zu HSD-intern geförderten Forschungsprojekten - 1 KW - information security KW - awareness KW - sicherheit KW - KMU Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-11880 SN - 2625-3690 PB - Hochschule Düsseldorf CY - Düsseldorf ER - TY - RPRT A1 - Schmidt, Holger A1 - Jürjens, Jan T1 - UMLsec4UML2 - Adopting UMLsec to Support UML2 T2 - LS 14 Software Engineering mit dem Schwerpunkt Entwicklung evolutionsfähiger Software und Systeme N2 - In this paper, we present an approach to adopt UMLsec, which is defined for UML 1.5, to support the current UML version 2.3. The new profile UMLsec4UML2 is technically constructed as a UML profile diagram, which is equipped with a number of integrity conditions expressed using OCL. Consequently, the UMLsec4UML2-profile can be loaded in any Eclipse-based EMF- and MDT-compatible UML editing tool to develop and analyze different kinds of security models. The OCL constraints replace the static checks of the tool support for the old UMLsec defined for UML 1.5. Thus, the UMLsec4UML2-profile not only provides the whole expresiveness of UML2.3 for security modeling, it also brings considerably more freedom in selecting a basic UML editing tool, and it integrates modeling and analyzing security models. Since UML2.3 comprises new diagram types, as well as new model elements and new semantics of diagram types already contained in UML1.5, we consider a number of these changes in detail. More specifically, we consider composite structure and sequence diagrams with respect to modeling security properties according to the original version of UMLsec. The goal is to use UMLsec4UML2 to specify architectural security patterns. KW - UMLsec KW - UML2 KW - OCL KW - security architecture KW - security pattern Y1 - 2011 UR - https://eldorado.tu-dortmund.de/handle/2003/27602?locale=de U6 - https://doi.org/10.17877/DE290R-990 N1 - Der Bericht kann über die angebenen URL aufgerufen werden. PB - Technische Hochschule Dortmund CY - Dortmund ER - TY - RPRT A1 - Baur, Jonas A1 - Focken, Mareike ED - Rakow, Thomas T1 - Literaturrecherche zum Einsatz offener digitaler Lehr- und Lernmaterialien T1 - Literature research on the use of open digital teaching and learning materials N2 - In dieser Arbeit werden die definierenden Eigenschaften von Open Educational Resources (OER) recherchiert. Wie können die Anforderungen an Inhalten, Medien-wahl, didaktischen Konzept mit einem hohen Grad an Interaktivität erfüllt werden? – Die Literatur zu diesen Fragestellungen liefert den aktuellen Forschungsstand. N2 - In this work the defining properties of Open Educational Resources (OER) are researched. How can the requirements for content, media choice, didactic concept be met with a high degree of interactivity? - The literature on these questions provides the current state of research. KW - Open Educational Resource KW - Higher Education KW - Creative Commons KW - Metadaten KW - OEP KW - Open Educational Practices KW - Höhere Bildung KW - OER KW - Hg_TCR Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-33724 VL - Arbeitspapier des Lehrgebiets Datenbanken und E-Business, No. 3/2021 CY - Düsseldorf ER - TY - RPRT A1 - Vogel, Peter T1 - Investieren unter Nebenbedingungen - Teil 3: Erweiterung der Statistik N2 - Der dritte Teil der Schriftenreihe entwickelt die statistische Beschreibung für das Investieren in Wertpapiere weiter, welche in den ersten beiden Teilen begonnen wurde. Die dort eingeführten Statistikgrößen betreffen Gewinnfaktoren bzw. Renditen und den Investitionsgrad. Die neuen Statistikgrößen beinhalten ein Maß für Chance, Risiko, Volatilität sowie Handelskosten. Alle Statistikgrößen hängen von mehreren Investitionsparametern ab, u. a. der Haltefrist, die angibt, wie lange eine eingegangene Investition gehalten wird. Es wird wieder eine endliche Menge von Wertpapieren gehandelt und die Investition in ein Wertpapier setzt voraus, dass eine Kaufbedingung erfüllt ist. Experimentelle Ergebnisse für einen Markt mit historischen Kursdaten sowie für einen Markt mit Random Walks belegen die Stärke der erweiterten Statistik. N2 - In the third part of the series, the statistics in the first two parts for investing in securities is further developed. The statistical quantities introduced thus far are gain factors/returns and the investment degree. The new statistical quantities provide a measure of chance, risk, volatility, and trading costs. All statistical quantities depend on investment parameters including the holding period, defining how long a new investment will be hold. A finite set of securites is traded again and new investments in a security assumes a buy condition. Experimental results for a market with historical price data and for a market containing random walks demonstrate the very strength of the extended statistics. T3 - Trading - 3 KW - Chance KW - Risiko KW - Volatilität KW - Handelskosten KW - Momentum-Strategie KW - Mean-Reversion-Effekt KW - risk KW - volatility KW - trading costs KW - momentum strategy KW - mean reversion effect Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-20373 UR - https://opus4.kobv.de/opus4-hs-duesseldorf/1501 SN - 2567-2347 PB - Hochschule Düsseldorf CY - Düsseldorf ER - TY - RPRT A1 - Duckardt, Alina T1 - Anwendung von Learning Analytics in Schule und Hochschule KW - Hg_TCR KW - Ethik KW - Datenschutz KW - Höhere Bildung KW - Learning Analytics Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-36521 VL - Arbeitspapier des Lehrgebiets Datenbanken und E-Business, Nr. 1/2022 CY - Düsseldorf ER - TY - RPRT A1 - Vogel, Peter T1 - Investieren unter Nebenbedingungen - Teil 4: Ergänzung zu Teil 3 N2 - Der vierte Teil der Schriftenreihe "Trading" präsentiert eine statistische Auswertung von Kursdaten bei einer Haltefrist von einem Handelstag. Die Statistik beinhaltet Gewinnfaktor bzw. Rendite und Investitionsgrad aus Teil 1 sowie Volatilität, Chance, Risiko und Handelskosten, welche in Teil 3 eingeführt wurden. Kaufbedingungen werden wie in Teil 1 mit Hilfe des Kursverhältnisses an zwei aufeinander folgenden Handelstagen gebildet. Die Auswertung für den Markt FEBRDUSA_1 historischer Kursdaten liefert eine in sich schlüssige Beschreibung des Einflussfaktors Kaufbedingung auf die künftige Kursentwicklung. Den größten Gewinn liefert eine Mean Reversion-Strategie, bei der die Chance deutlich über dem Risiko liegt. Da die Statistik die Begrenzung eingegangener Neuinvestitionen berücksichtigt, werden Übertreibungen vermieden, die einer arithmetischen Mittelwertbildung anhaften. Die statische Auswertung für einen mit Random Walks gebildeten Markt bestätigt, dass für diesen Fall keine Abhängigkeit von der Kaufbedingung besteht. N2 - The fourth part of the series "Trading" presents experimental findings of price data statistics for a holding period of one day. The statistics include gain factor, return and investment ratio of part 1 as well as volatility, chance, risk and trading costs of part 3. Buy conditions are defined by means of the price relationship for two subsequent trading days, as in part 1. The experimental findings for the market FEBRDUSA_1 of historical price data provides a coherent description of the influence of the buy condition on future prices. The maximum return is provided by a buy condition describing a price slump. Since the statistics incorporates the limited amount of new investments, exaggeration due to arithmetic averaging is avoided. The experimental findings for a market of random walks confirm that there is no dependence on the buy condition in this case. T3 - Trading - 4 KW - Chance KW - Risiko KW - Volatilität KW - Mean-Reversion-Strategie KW - Random Walks KW - chance KW - risk KW - volatility KW - trading costs Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-21206 SN - 2567-2347 PB - Hochschule Düsseldorf CY - Düsseldorf ER -