004 Datenverarbeitung; Informatik
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Marktdaten
(2018)
Die in der Schriftenreihe Trading verwendeten Forschungsdaten beinhalten historische Kursdaten, geliefert von Lenz+Partner AG (Deutschland), für eine Auswahl an Aktien. Die Datei „FEBRDUSA_1“ zeigt diese Auswahl in Form der deutschen Wertpapierkennnummer (Spalte „Titel“), des Handelszeitraums (Spalten „Beginn“ und „Ende“) und des Aktiennamens. Kursdaten sind in dieser Datei nicht enthalten, sondern liegen in einer umfangreichen Datenbank vor.
Die Marktdaten umfassen 867 Aktien und sind das Ergebnis eines im Jahr 2015 durchgeführten Auswahlprozesses mit dem Ziel, Datenqualität und Handelbarkeit der Aktien zu verbessern. Es wurden folgende Bedingungen gefordert:
- Die Aktien werden an der Frankfurter Börse gehandelt.
- Sie sind in einem der deutschen Aktienindizes DAX, MDAX, TECDAX, SDAX, HDAX, CDAX, Technology All Share, Prime All Share und GEX oder in den amerikanischen Aktienindizes S&P 500 oder Nasdaq 100 gelistet.
- Die Kursdaten der in Frankfurt gehandelten Aktien enden nicht vor dem Jahr 2014.
- Der (unbereinigte) Eröffnungskurs Ende 2013 beträgt mindestens 1 EUR. Diese Bedingung soll dazu beitragen, das Handeln von „penny stocks“ zu verhindern.
Die vorliegende Marktdefinition resultierte in 867 Aktien, die frühestens am 11. Dezember 2014 enden, sodass eine Auswertung der Marktdaten mit vollständigen Kurswerten bis zu diesem Zeitpunkt möglich ist. Der Markt ist groß genug, um interessante Kaufbedingungen mit einer ausreichend großen Anzahl an Kaufkandidaten zu untersuchen.
Berührungslose Interaktion gewinnt für moderne Anwendungen immer mehr an Bedeutung und ermöglicht eine intuitivere Bedienung von Computersystemen. Im Rahmen dieser Arbeit wird daher ein Erkennungs- und Tracking-Verfahren auf seine Vorteile hin untersucht. Dieses Verfahren wird schließlich in eine Robotersteuerung integriert, sodass es möglich ist, einen kleinen fahrbaren, Roboter beispielsweise durch einen Parcours zu lenken.
Für moderne interaktive Anwendungen wird es immer wichtiger, einen Benutzer durch zusätzlichen Ballast so wenig wie möglich einzuschränken. Daher bietet sich eine kamerabasierte Interaktionserkennung an. Viele existierende Verfahren benötigen dazu aber einen weitestgehend statischen Hintergrund. In der gegebenen Anwendung allerdings befindet sich im Sichtbereich der Kameras eine Projektion bewegter Inhalte, mit denen ein Benutzer interagieren kann. Im Rahmen dieser Arbeit sollte ein bestehendes, auf Infrarotlicht basierendes System verbessert werden, das sich bisher als beleuchtungsabhängig erwiesen hat. Dazu wurden zunächst mehrere Verfahren zur Trennung von Vorder- und Hintergrund auf ihre Tauglichkeit untersucht. Das favorisierte Verfahren sollte anschließend durch stereoskopische Bildaufnahme - und damit tiefenbasierte Trennung - so verbessert werden, dass der bewegte Hintergrund sicher unterdrückt wird. Dies erwies sich für die gewünschten Anwendungen zwar als nicht praktikabel, dennoch wurden mögliche andere Anwendungsbereiche gefunden. Auch die Untersuchung der einzelnen Trennungsverfahren lieferte ein Ergebnis, das - mit weiteren Tests - zur Verbesserung der bestehenden Installation beitragen kann.
This article describes the possibilities and problems that occur using the SteamVR tracking 2.0 system as a camera tracking system in a virtual studio and explains an approach for implementation and calibration within a professional studio environment. The tracking system allows for cost effective deployment. Relevant application fields are also mixed reality recording and streaming of AR and VR experiences.