Die vorliegende Dissertation beschäftigt sich mit der schwingungsspektroskopischen Charakterisierung der molekularen Erkennung von Tetrapeptiden durch künstliche Rezeptoren. Die Peptidrezeptoren zeichnen sich durch hohe Bindungskonstanten in Wasser und ausgeprägte Selektivitäten gegenüber bestimmten Tetrapeptiden aus. In der vorliegenden Arbeit wurde untersucht, wie über schwingungsspektroskopische Techniken in Kombination mit multivariaten und computerchemischen Methoden sowohl Bindungskonstanten als auch strukturelle Informationen über den Peptid-Rezeptor-Komplex gewonnen werden können. Dabei wurden die Infrarot-Spektroskopie zur globalen Abfrage des Gesamtkomplexes und die UV-Resonanz-Raman-Spektroskopie zur selektiven Abfrage der Bindungstasche des Rezeptors eingesetzt. Zur Auswertung der schwingungsspektroskopischen Bindungsstudien wurde eine Matrixfaktorisierung eingesetzt, die es erlaubt, das Reinspektrum des Komplexes (Infrarot-Spektroskopie) bzw. der komplexierten Bindungstasche (Resonanz-Raman-Spektroskopie) zu bestimmen. Darüber hinaus können über die Matrixfaktorisierung Komplexkonzentrationen ermittelt werden, die wiederum die Bestimmung von Bindungskonstanten erlauben. Im zweiten Teil der Arbeit wurden computerchemische Methoden verwendet, um die im ersten Teil der Arbeit beobachteten spektralen Änderungen unter Komplexierung erklären zu können. Zunächst wurden über Kraftfeld-Konformationssuchen energiearme Komplexstrukturen ermittelt, um danach mit Dichtefunktionaltheorie Schwingungsspektren zu berechnen. Zusätzliche Kraftfeld- und Dichtefunktionalrechnungen wurden durchgeführt, um den Einfluss von expliziten Wassermolekülen auf die berechneten Schwingungsspektren zu untersuchen. Im Zuge dieser Arbeit konnte gezeigt werden, wie über schwingungsspektroskopische Bindungsstudien die molekulare Erkennung von Peptiden durch künstliche Rezeptoren markierungsfrei untersucht werden kann. Die in dieser Arbeit vorgestellte Kombination von schwingungsspektroskopischen Methoden mit computerchemischen Rechnungen erlaubt die Übertragung dieses Vorgehens auf andere Systeme, wie z.B. biologische Rezeptoren.

Die Dissertation untersucht das Potenzial von Machine-Learning-Methoden zur Verwaltung von Schwanzrisiken in nicht-stationären und hochdimensionalen Umgebungen. Dazu vergleichen wir auf robuste Weise datenabhängige Ansätze aus parametrischer oder nicht-parametrischer Statistik mit datenadaptiven Methoden. Da datengetriebene Methoden reproduzierbar sein müssen, um Vertrauen und Transparenz zu gewährleisten, schlagen wir zunächst eine neue Plattform namens Quantinar vor, die einen neuen Standard für wissenschaftliche Veröffentlichungen setzen soll. Im zweiten Kapitel werden parametrische, lokale parametrische und nicht-parametrische Methoden verglichen, um eine dynamische Handelsstrategie für den Schutz vor Schwanzrisiken in Bitcoin zu entwickeln. Das dritte Kapitel präsentiert die Portfolio-Allokationsmethode NMFRB, die durch eine Dimensionsreduktionstechnik hohe Dimensionen bewältigt. Im Vergleich zu klassischen Machine-Learning-Methoden zeigt NMFRB in zwei Universen überlegene risikobereinigte Renditen. Das letzte Kapitel kombiniert bisherige Ansätze zu einer Schwanzrisikoschutzstrategie für Portfolios. Die erweiterte NMFRB berücksichtigt Schwanzrisikomaße, behandelt nicht-lineare Beziehungen zwischen Vermögenswerten während Schwanzereignissen und entwickelt eine dynamische Schwanzrisikoschutzstrategie unter Berücksichtigung der Nicht-Stationarität der Vermögensrenditen. Die vorgestellte Strategie reduziert erfolgreich große Drawdowns und übertrifft andere moderne Schwanzrisikoschutzstrategien wie die Value-at-Risk-Spread-Strategie. Die Ergebnisse werden durch verschiedene Data-Snooping-Tests überprüft. / This dissertation shows the potential of machine learning methods for managing tail risk in a non-stationary and high-dimensional setting. For this, we compare in a robust manner data-dependent approaches from parametric or non-parametric statistics with data-adaptive methods. As these methods need to be reproducible to ensure trust and transparency, we start by proposing a new platform called Quantinar, which aims to set a new standard for academic publications. In the second chapter, we dive into the core subject of this thesis which compares various parametric, local parametric, and non-parametric methods to create a dynamic trading strategy that protects against tail risk in Bitcoin cryptocurrency. In the third chapter, we propose a new portfolio allocation method, called NMFRB, that deals with high dimensions thanks to a dimension reduction technique, convex Non-negative Matrix Factorization. This technique allows us to find latent interpretable portfolios that are diversified out-of-sample. We show in two universes that the proposed method outperforms other classical machine learning-based methods such as Hierarchical Risk Parity (HRP) concerning risk-adjusted returns. We also test the robustness of our results via Monte Carlo simulation. Finally, the last chapter combines our previous approaches to develop a tail-risk protection strategy for portfolios: we extend the NMFRB to tail-risk measures, we address the non-linear relationships between assets during tail events by developing a specific non-linear latent factor model, finally, we develop a dynamic tail risk protection strategy that deals with the non-stationarity of asset returns using classical econometrics models. We show that our strategy is successful at reducing large drawdowns and outperforms other modern tail-risk protection strategies such as the Value-at-Risk-spread strategy. We verify our findings by performing various data snooping tests.