Dietmar Maringer ist Professor für Computational Economics and Finance an der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät (WWZ) der Universität Basel. Er beschäftigt sich mit der Kombination von Finanzwirtschaft und Computerverfahren der Künstlichen Intelligenz und Datenanalyse. Dazu zählen etwa Risikomanagement, Portfoliooptimierung, Algo-Trading, Hochfrequenzhandel, Finanznetzwerke, komplexe adaptive Systeme und Marktsimulationen. Er studierte Wirtschaftsinformatik und Finance in Wien und Cambridge, UK, und habilitierte am Lehrstuhl für Ökonometrie der Universität Erfurt.

Bevor er 2008 nach Basel kam, war er u.a. Director of Research and PhD Programmes am Centre for Computational Finance and Economic Agents der University of Essex, UK. Er hat zahlreiche Fachartikel, Bücher und Konferenzbeiträge veröffentlicht und mehrere best-paper-Preise gewonnen. Er war unter anderem 2008-2018 Vorsitzender der Sektion für Portfoliooptimerung des IEEE Computational Economics and Finance Technical Committee, und engagiert sich häufig in Organisations- und Programmkommittees von internationalen Konferenzen.

Gruppen

• IEEE Computational Economics and Finance TC
• Computational Optimisation Methods in Statistics, Econometrics and Finance (COMISEF)
• European Research Consortium for Informatics and Mathematics (ERCIM)
• centre for innovative finance
• European Financial Management Association

Ausgewählte Publikationen

• Manfred Gilli, Dietmar Maringer, and Enrico Schumann. Numerical Methods and Optimization in Finance. 2nd ed., Academic Press, 2019.

• Dietmar Maringer. Portfolio Management with Heuristic Optimization. Advances in Computational Management Science. Springer, Boston, MA, 2005.

• Christian Oesch and Dietmar Maringer. Portfolio Optimization under Market Impact Costs. In: 2013 IEEE Congress on Evolutionary Computation. 2013, pp. 1–7.

• Dietmar Maringer and Sebastian H. M. Deininger. Selecting and Estimating Interest Rate Models with Evolutionary Methods. In: Evolutionary Intelligence 9.4 (2016),  pp.  137–151.

• Dietmar Maringer and Tikesh Ramtohul. Regime-Switching Recurrent Reinforcement Learning for Investment Decision Making. In: Computational Management Science 9.1 (2012), pp. 89–107.

• XiaoHua Chen and Dietmar Maringer. Detecting Time-Variation in Corporate Bond Index Returns: A Smooth Transition Regression Model. In: Journal of Banking & Finance 35.1 (2011), pp. 95–103. .

• Qingfu Zhang, Hui Li, Dietmar Maringer, and Edward Tsang. MOEA/D with NBI-style Tchebycheff Approach for Portfolio Management. In: IEEE Congress on Evolutionary Computation. 2010, pp. 1–8. 

• Philip Saks and Dietmar Maringer. Statistical Arbitrage with Genetic Programming. In: Natural Computing in Computational Finance: Volume 2. Ed. by Anthony Brabazon and Michael O’Neill. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg,  2009,  pp.  9–29.  .

• Kai-Tai Fang, Dietmar Maringer, Yu Tang, and Peter Winker. Lower Bounds and Stochastic Optimization Algorithms for Uniform Designs with Turee or Four Levels. In: Mathematics of Computation 75 (Apr. 2006), pp. 859–878

• Peter Winker and Dietmar Maringer. The Hidden Risks of Optimizing Bond Portfolios under VaR. In: Journal of Risk 9.4 (July 2005), pp. 1–19. 

• Peter Winker and Dietmar Maringer. Optimal Lag Structure Selection in VEC-Models. In: New Directions in Macromodelling. Vol. 269. Contributions to Economic Analysis. Elsevier, 2004, pp. 213–234.

• Dietmar Maringer and Hans Kellerer. Optimization of Cardinality Constrained Portfolios with a Hybrid Local Search Algorithm. In: OR Spectrum 25.4 (2003), pp. 481–495.

Ausgewählte weitere Publikationen finden Sie auf der "Forschungs"-Seite.