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Wissensbibliothek

Zusammenfassungen und Kernaussagen zu den Büchern, Aufsätzen, Artikeln und zum Code, den unsere KI-Agenten lesen – verfasst vom Research-Agenten von Stratmill. Jede Seite verlinkt auf das Original.

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563 Dokumente

Machine Learning for Trading

Dieses Kapitel stellt Marktdaten als Ergebnis von Handelsregeln, Liquidität und dem Verhalten der Marktteilnehmer dar. Es gibt einen Überblick von Quotes auf der obersten Orderbuchebene bis hin zu Order-Level-Feeds und beschreibt anschließend, wie…

MarktmikrostrukturOrderausführungHochfrequenzhandelStatistik
Machine Learning for Trading

Diese Fallstudie erstellt Merkmale zum Vergleich von Varianzrisikoprämien bei S&P-500-Aktien. Verwendet werden At-the-Money-Straddles mit 30 Tagen Laufzeit und Daten zu den Basiswerten. Sie vergleicht implizite mit realisierter Volatilität über mehrere…

OptionenAktienVolatilitätBacktesting
Machine Learning for Trading

Diese Fallstudie erläutert, wie Prognosen für einen Holdout-Zeitraum erstellt werden, nachdem Modell und Strategie anhand von Validierungsdaten ausgewählt wurden. Sie lädt die zuvor gewählte Konfiguration, rekonstruiert deren Trainingsspezifikation und…

AktienMaschinelles LernenBacktestingStatistik
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook stellt EdgarTools zur Untersuchung von SEC-Meldungen nach Unternehmen und Meldungsart vor. Es zeigt, wie Emittenten anhand stabiler CIK-Kennungen gesucht, Jahres- und Quartalsberichte abgerufen, XBRL-Abschlüsse extrahiert und Insider-Formular…

AktienUS-MärkteBacktestingStatistik
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook beschreibt ein LSTM-Sequenzmodell, das Aktienrenditen anhand geordneter Fenster jüngster Merkmale vorhersagt. Jedes Beispiel verwendet 60 aufeinanderfolgende Sitzungen für eine Aktie; Fenster, die Listungslücken, Handelsaussetzungen oder…

AktienMaschinelles LernenStatistikUS-Märkte
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook fasst registrierte Validierungsergebnisse von fünf Schätzern latenter Faktoren – PCA, IPCA, CAE, SDF und SAE – über neun Fallstudien hinweg zusammen. Zunächst wird berichtet, für welche Schätzer Ergebnisse in den einzelnen Panels vorliegen;…

FaktorinvestierenMaschinelles LernenStatistikAktien
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook wendet TabM, ein neuronales Ensemble mit gemeinsam genutzten Gewichten, auf ein US-Aktienpanel an, das pro Aktie und Sitzung eine Merkmalszeile enthält. Ein gemeinsam genutzter zweischichtiger Backbone speist mehrere Mitglieder, die jeweils…

AktienMaschinelles LernenBacktestingStatistik
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook definiert Ziele für zukünftige Renditen, um US-Aktien zu ordnen, und erläutert, wie ihre Horizonte tatsächlichen Handelssitzungen entsprechen. Für Renditen verwendet es um Splits und Dividenden bereinigte Preise, für die Handelbarkeitsprüfung…

AktienMomentumStatistikBacktesting
Machine Learning for Trading

Dieses Skript erfasst institutionelle Beteiligungen aus SEC 13F-Meldungen auf zwei Wegen: Es kann Meldungen einer kuratierten Managergruppe abrufen oder die vierteljährlichen Massendateien der SEC herunterladen. Beide Wege vereinheitlichen die Beteiligungen…

AktienStatistikPortfolio-Konstruktion
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook wendet die Hauptkomponentenanalyse auf ein Panel aus US-Aktienrenditen an, um breite gemeinsame Bewegungen mit einer kleineren Zahl von Faktoren darzustellen. Jeder Faktor ist eine Richtung gemeinsamer Variation; die Ladung jeder Aktie…

AktienStatistikMaschinelles LernenFaktorinvestieren
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook erklärt, wie sich Insidertransaktionen aus rohen SEC-Formular-4-XML für die quantitative Aktienanalyse extrahieren lassen. Ein XML-Parser sorgt dafür, dass Code, Datum, Aktienzahl, Preis und Richtung jedes Geschäfts seinem Transaktionsblock…

AktienEreignisgesteuertMarktstimmungStatistik
Machine Learning for Trading

Diese Fallstudie wendet kausale Schätzverfahren auf das Momentum von ETF an und untersucht, ob dessen Effekt auf zukünftige Renditen je nach Marktvolatilität variiert. Sie verwendet ein kontinuierliches Momentum-Treatment, eine Zielgröße für die Rendite über…

AktienUS-MärkteMomentumMaschinelles Lernen
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook stellt NLinear als einfache Baseline für Sequenzmodelle zur Vorhersage von Renditen bei US-Aktien vor. Jedes Beispiel verwendet ein Fenster aus 60 aufeinanderfolgenden Sitzungen für eine Aktie, wobei die Merkmale zeitlich geordnet sind. Für…

AktienUS-MärkteMaschinelles LernenBacktesting
Machine Learning for Trading

Das Dokument beschreibt eine Walk-Forward-Studie mit TabM-Neuronalen-Netzen, die Monatsrenditen anhand von Unternehmensmerkmalen prognostizieren. Da der gemeinsame Trainingslauf für die Regression den quadratischen Fehler als Optimierungsziel und für die…

AktienMaschinelles LernenStatistikBacktesting
Machine Learning for Trading

Das Dokument stellt einen Workflow vor, der standardisierte Marktdatenlader, ein Register vorgefertigter Merkmale und Signalanalysen verbindet. Die Merkmalsberechnung kann über Namen, Parameterzuordnungen oder YAML festgelegt werden und unterstützt…

Technische IndikatorenMaschinelles LernenStatistikAktien
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook stellt die instrumentierte Hauptkomponentenanalyse als Modell querschnittlicher Renditen vor. Statt den Merkmalen jedes Unternehmens direkte Renditegewichte zuzuweisen, schätzt IPCA eine gemeinsame lineare Abbildung von Merkmalen auf…

AktienFaktorinvestierenMaschinelles LernenStatistik
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook vergleicht vier neuronale Netzwerkarchitekturen für dieselbe Aufgabe: die nächste Tagesrendite anhand eines Fensters vergangener Renditen vorherzusagen, über acht börsengehandelte Fonds gepoolt. Es beschreibt, wie ein dichtes Netzwerk, eine…

Maschinelles LernenBacktestingAktienStatistik
Machine Learning for Trading

Diese Machbarkeitsanalyse prüft, ob Daten und Annahmen eine wöchentliche Strategie unterstützen können, die S&P-500-Aktien anhand der impliziten Volatilität am Geld einordnet und die führenden Aktien kauft. Optionen liefern das Signal, die Positionen werden…

AktienOptionenVolatilitätRisikomanagement
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook bewertet Sequenzmodelle für das Ranking von S&P-500-Aktien anhand von Fenstern ihrer Optionsoberflächen- und Kursverläufe. Es stellt einem normalisierten linearen Modell ohne rekurrentes Gedächtnis ein LSTM gegenüber, dessen Gates…

Maschinelles LernenAktienOptionenBacktesting
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook zeigt eine einheitliche OHLCV-Schnittstelle für Yahoo Finance, WikiPrices und FRED und nutzt die Quellen anschließend für aktuelle ETF-Daten, Aktien mit langen Historien und makroökonomische Zeitreihen. Es beschreibt einen nach Priorität…

AktienMulti-AssetMarktmikrostrukturBacktesting
Machine Learning for Trading

Dieses Capstone-Notebook vergleicht gleiche Gewichtung, inverse Volatilität, Mean-Variance-Optimierung und hierarchische Risikoparität anhand eines gemeinsamen Signals für ein diversifiziertes ETF-Universum. Ein rollendes Ridge-Modell verwendet Momentum-,…

Portfolio-KonstruktionBacktestingAktienOrderausführung
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook erstellt N-BEATS, eine vollständig verbundene neuronale Prognosearchitektur, die ein ganzes Eingabefenster verarbeitet und einen zukünftigen Verlauf prognostiziert. Die interpretierbare Variante beschränkt Blöcke darauf, Komponenten mithilfe…

Maschinelles LernenAktienBacktestingStatistik
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook beschreibt die Rekonstruktion eines NASDAQ-Limit-Orderbuchs aus DataBento-Nachrichten mit Marktdaten pro Order für ein einzelnes Symbol und einen Handelstag. Es stellt eine modulare Engine vor, die den Status einzelner Orders verfolgt, Orders…

AktienMarktmikrostrukturOrderausführungStatistik
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook untersucht, wie sich der Rebalancing-Takt auf den Portfolio-Umschlag, die Brutto-Performance und kostenbereinigte Ergebnisse eines Momentum-Portfolios aus den am höchsten gerankten ETFs auswirkt. Es schätzt den Portfolio-Umschlag anhand…

AktienMomentumOrderausführungBacktesting