Wissensbibliothek

Dieses Notebook vergleicht gleiche Gewichtung mit zwei Allokationsregeln für Strategien mit US-Unternehmensmerkmalen: Bei der Score-Gewichtung wird Prognosen mit höheren Modellwerten mehr Kapital zugewiesen, während die Conformal-Gewichtung das Kapital für…

Diese Analyse vergleicht gelernte Signale für monatliche Querschnittsrenditen von US-Aktien anhand von Bilanz- und Marktmerkmalen; Zielgröße ist die Rendite des Folgemonats. Sie untersucht lineare Modelle, Boosted Trees, tiefe Tabular-Methoden, Schätzer…

Dieses Kapitel stellt agentische Arbeitsabläufe für Finanzrecherchen vor, bei denen das Sammeln, Filtern und Zusammenführen uneinheitlicher Evidenz die zentrale Herausforderung ist. Es vergleicht diese Abläufe mit herkömmlichen Modellen, die sich für…

Dieses Audit vergleicht Backtrader und Zipline mit ML4T anhand realer Strategiefälle. Dabei werden nur Kombinationen aus Assets und Kontrakten berücksichtigt, die beide Engines und das eingefrorene Datenpaket nativ abbilden können. Untersucht werden die…

Dieses Notebook definiert und validiert monatliche Rendite-Labels für eine Querschnittsstudie zu Unternehmensmerkmalen aus US. Es prüft, wie der Datenanbieter die Merkmale jeder Zeile dem Renditeergebnis zuordnet, und betont, dass das Panel bereits…

Dieses Notebook erstellt einen durchgängigen Portfolioallokator, der ein Variablenauswahl-Netzwerk im Stil eines Temporal Fusion Transformers vor einen LSTM schaltet. Separate gated Residual Networks bilden einzelne Merkmale ab, und gelernte weiche Gewichte…

Dieses Notebook erklärt, wie Finanzmodelle bewertet werden können, ohne dass Informationen, die zum Entscheidungszeitpunkt nicht verfügbar waren, in das Training oder die Modellauswahl einfließen. Es unterscheidet zwischen Trainings-, Validierungs- und…

Dieses Notebook vergleicht vier Methoden zur Erkennung von Beziehungen in einem Panel aus ETF-Renditen: NOTEARS für zeitgleiche lineare DAGs, VAR-LiNGAM für verzögerte und unmittelbare Strukturen, PCMCI für Tests auf bedingte Unabhängigkeit und Granger-Tests…

Dieses Notebook untersucht, wie sich Ridge-Regularisierung auf die Performance des Informationskoeffizienten (IC) auswirkt und wie die Hyperparametersuche berichtete Validierungsergebnisse verzerren kann. Zunächst wird ein breites Alpha-Raster mit…

Dieses Notebook stellt Tail-GAN vor, einen generativen adversarialen Ansatz zur Reproduktion des Tail-Risikos finanzieller Szenarien, insbesondere des Value at Risk (VaR) und des Expected Shortfall (ES). Es verwendet differenzierbares Sortieren, damit…

Dieses Notebook untersucht, wie sich mehrere Wahrscheinlichkeitsprognosen kombinieren lassen. Es stellt einfache Mittelwertbildung als Ausgangspunkt vor und erläutert die Neyman-Extremisierung, die den Panelmittelwert abhängig von der Zahl der Prognostiker…

Dieses Notebook vergleicht tägliches, wöchentliches, zweiwöchentliches und monatliches Rebalancing für ein Momentum-Portfolio mit den höchsten Rangwerten, das aus einem festen ETF-Universum zusammengestellt wird. Es misst den Portfolioumschlag und die…

Dieses Notebook wandelt Futures-Carry – die Preisdifferenz zwischen nahen Fälligkeiten – in modellbasierte Features um. Es beschreibt Ein-Schritt-ARIMA-Prognosen je Produkt, rollierende Fourier-Maße für die Stärke saisonaler Zyklen und ein…

Dieses Konfigurationsmodul beschreibt ein Framework zur Festlegung von Einstellungen für Backtest-Sweeps je Fallstudie. Es liest Einstiegsschemata, Allokationsmethoden, Handelskostenraster und Risikokontrollen aus Setup-Dateien und gibt klare Fehler aus,…

Diese Übersicht erläutert eine Modellfamilie zur Prognose von Renditen anhand von Unternehmensmerkmalen. Statt jedes Merkmal als direkten Renditeprädiktor zu behandeln, nehmen die Modelle an, dass Renditen von einer kleinen Zahl unbeobachteter gemeinsamer…

Das Notebook stellt eine Berichtsmethode für eine Long-only-RSI-Mean-Reversion-Strategie auf BTC vor. Es vergleicht Brutto- und Nettoperformance und misst die Strategie anschließend an Buy-and-Hold mit denselben Handelstagen, demselben Exposure, derselben…

Dieses Setup-Dokument definiert eine wöchentliche Forschungs-Pipeline für 500-Aktien, die Optionsmarkt-Features mit preisbasierten Signalen kombiniert. Es legt das zulässige Universum, Entscheidungs- und Ausführungszeitpunkte sowie unterschiedliche…

Dieses Dokument stellt ein didaktisches selektives Zustandsraummodell im Mamba-Stil vor, das ETF-Renditen anhand von Sequenzen aus Momentum-Features prognostiziert. Anders als Attention und dichte zeitliche Mischung führt ein Zustandsraummodell einen Zustand…

Dieses Dokument beschreibt einen bedingten Autoencoder, der Unternehmens-Exposures gegenüber latenten Renditefaktoren als nichtlineare Funktion von Unternehmensmerkmalen modelliert. Wie IPCA schätzt er eine Faktorstruktur, in der prognostizierte Renditen…

Dieses Dokument erläutert ein TabM-neuronales Netz, das ETFs anhand tabellarischer Features einordnet. Ein gemeinsamer zweischichtiger Backbone versorgt mehrere Mitglieder, die jeweils über einen erlernten Skalierungsvektor und eine Ausgabeschicht verfügen.…

Dieses Notebook erläutert, wie Beteiligungslimits den Anteil des Marktvolumens begrenzen, den eine Order je Intervall beanspruchen darf. Überschreitet eine übergeordnete Order den zulässigen Betrag, führt der Broker einen Teil aus und verschiebt den Rest auf…

Diese Kapitelübersicht erläutert, wie Gradient-Boosted Trees für Finanzprognosen mit Tabellendaten auf Entscheidungsbäumen und Random Forests aufbauen. Beim Boosting werden Lernende nacheinander hinzugefügt, um frühere Fehler zu korrigieren. So lassen sich…

Dieses Notebook untersucht, wie sich der Markteinfluss bei Aktien mit unterschiedlicher Liquidität auf die Backtest-Ergebnisse einer Momentum-Strategie auswirkt. Es hält Ordergröße und Strategie konstant, schätzt Liquidität und Volatilität anhand eines…

Dieses Notebook bewertet Sicherheitskontrollen für ein Frage-Antwort-System zu Finanzdokumenten anhand von sechs manuell erstellten Fällen. Die Fälle stellen indirekte Prompt-Injections, erfundene Daten in nicht vertrauenswürdigem Material, versuchte…