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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.
This essay looks at the potentials and limitations of user research for studies on the practice of drama education. To date, this field has been dominated by impact studies. After illustrating the blind spots that are created by taking this research approach to the practice of drama education, we will present the user research perspective and look at the opportunities that it provides to generate new, differentiated knowledge. User research makes it possible to illuminate the processes of acquiring and using knowledge in terms of its delivery. It also provides a potential framework of analysis for placing these processes in the delivery context, which includes subjective learning types, relevance and institutional and social conditions. This expanded perspective will make it possible to identify the factors that foster and limit benefits and reflect them in practice.
Die Sicherheit von Softwareprojekten ist ein zentraler Faktor für ihren Erfolg, der oft nicht ausreichend gewährleistet wird. Aus diesem Grund werden in der vorliegenden Arbeit neue Ansätze entwickelt, um dem Entwickler bei der Durchsetzung der Softwaresicherheit zu helfen. Dafür wird untersucht, welche neuen Ansätze für die Unterstützung bei der Vermeidung ausgewählter Fehler hilfreich sein können, sowie welche konzeptionellen Vor- und Nachteile sie aufweisen.
Zunächst wird ein Überblick über die nötigen Grundlagen für die Entwicklung der neuen Ansätze geschaffen. Elementar ist dabei das Secure Coding Prinzip, nach dem verschiedenste sicherheitsrelevante Implementierungsfehler bereits früh in dem Lebenszyklus eines Softwareprojekts, während seiner Implementierung zu vermeiden sind. Ein Mittel für diesen Zweck sind die sogenannten Secure Coding Richtlinien, die typische Fehler beschreiben und konkrete Vorgehensweisen für ihre Vermeidung und Behebung definieren, aber oft nicht eingehalten werden. Werkzeuge zur statischen Code-Analyse können hierbei Abhilfe schaffen, da sie verschiedenste Fehler automatisiert erkennen und den Entwickler über sie informieren.
Auf der Basis dieser Grundlagen werden Verbesserungsmöglichkeiten untersucht, um den Entwickler anhand von statischer Code-Analyse besser bei der Einhaltung relevanter Secure Coding Richtlinien zu unterstützen. Der Fokus dieser Arbeit liegt dabei auf der Vermeidung von Fehlern bei der Validierung von Eingaben, da diese Fehlerform besonders weit verbreitet und schwerwiegend ist.
Um eine entsprechende Hilfestellung gewährleisten zu können, werden drei Ansätze zur Unterstützung bei der Anwendung von Richtlinien für die Programmiersprache Java näher betrachtet. Diese Ansätze helfen dem Entwickler komplementär zu der Funktionalität herkömmliche Werkzeuge zur statischen Code-Analyse für das Auffinden von Fehlern auch bei der Vermeidung und Behebung dieser Fehler. Die neuen Ansätze basieren auf der Verwendung von textuellen Annotationen für die Umsetzung des Validierungsprozesses einer Eingabe, dem Einsatz einer API zur Validierung einer Eingabe und der Nutzung eines IDE-Plugins, um den nötigen Quellcode für den Validierungsprozess automatisiert zu generieren. Die nähere Betrachtung und Evaluierung dieser Ansätze zeigt, dass der annotationsbasierte Ansatz sich nicht für diesen Zweck eignet, während sowohl der API-basierte Ansatz, als auch der Ansatz für das Generieren des Quellcodes eine effektive und effiziente Ergänzung herkömmlicher Werkzeuge zur statischen Code-Analyse darstellen und dementsprechend in der weiteren Forschung aufgegriffen werden sollten.