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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 Notebook untersucht, ob historische ETF-Daten eine monatliche Rangstrategie unterstützen können, bevor ein Modell oder eine Prognose erstellt wird. Es prüft die zeitpunktbezogene Eignung anhand der Liquidität des Vorjahres, zählt verfügbare Fonds an…

AktienBacktestingOrderausführungStatistik
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook prüft potenzielle Merkmale für eine Strategie, die auf dieselbe Aktie Call- und Put-Optionen am Geld mit identischem Verfallsdatum verkauft und den Straddle bis zum Verfall hält. Für jedes Merkmal wird gemessen, ob es die verfügbaren Titel in…

OptionenAktienStatistikRisikomanagement
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook vergleicht die BM25-Schlüsselwortsuche, dichte Einbettungen, Reciprocal Rank Fusion (RRF) und das Reranking durch Cross-Encoder anhand von Passagen aus 10-K-Meldungen von Unternehmen. Es erstellt jeden Suchansatz und bewertet die Rangfolge…

Maschinelles LernenStatistikAktien
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook vergleicht LightGBM-Modelle in einem Panel mit US-Aktien über drei Renditehorizonte. Das Raster variiert die Anzahl der Baumblätter und die Verlustfunktionen; anschließend bewertet es jede Konfiguration bei mehreren Baumzahl-Prüfpunkten. Die…

AktienMaschinelles LernenStatistikBacktesting
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook verarbeitet die vierteljährlichen Massendaten zu 13F-Beständen der SEC, um institutionelle Beteiligungen, Manager-Rangfolgen und Netzwerke gemeinsamer Beteiligungen zu untersuchen. Es wählt für jeden Manager anhand der Meldedaten die jüngste…

AktienUS-MärkteStatistikMarktmikrostruktur
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook nutzt aus NASDAQ ITCH abgeleitete Trades und Auftragsmeldungen, um Muster der Markt-Mikrostruktur zu veranschaulichen. Es untersucht eine negative Autokorrelation erster Ordnung bei Renditen aus Tick-Handelspreisen und erläutert, wie…

AktienMarktmikrostrukturOrderausführungStatistik
Machine Learning for Trading

Dieses Hilfsmodul stellt statistische Funktionen zur Diagnose von Panels mit Trading-Daten bereit. Seine Autokorrelationsmethode berechnet die Kurve zunächst für jede Einheit einzeln und bündelt die Ergebnisse erst danach, um eine scheinbare Abhängigkeit…

StatistikBacktestingMarktmikrostrukturAktien
Machine Learning for Trading

Diese Fallstudie zu US-Aktien unterscheidet zwischen der Prognose künftiger Renditen und der Behauptung, Momentum verursache diese Renditen. Als Behandlung verwendet sie die Rendite einer Aktie im Vorjahr ohne den jüngsten Monat, als Ergebnis die…

AktienMomentumMaschinelles LernenStatistik
Machine Learning for Trading

Dieses Lehr-Notebook vergleicht Methoden zur Erstellung von Ziel-Labels für überwachte Trading-Modelle anhand von ETF-Daten. Es behandelt Renditen und Richtungs-Labels mit festem Horizont, rollierende Zeitreihen-Perzentile, querschnittliche Perzentile,…

Maschinelles LernenStatistikBacktestingRisikomanagement
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook zeigt Prüfungen auf Lookahead-Bias anhand von ETF-Kursen und makroökonomischen Zeitreihen. Es zeigt, dass ein zentrierter gleitender Durchschnitt zukünftige Beobachtungen einschließt, Kurswendepunkte zu genau nachzeichnen kann und am jüngsten…

AktienStatistikBacktestingRisikomanagement
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook vergleicht drei Möglichkeiten, Marktregime für Prognosen zu nutzen: ein Basismodell ohne Regimeeingabe, ein einzelnes Modell mit der gefilterten Wahrscheinlichkeit eines volatilen Zustands und separate Modelle, die innerhalb fest zugeordneter…

AktienMaschinelles LernenStatistikVolatilität
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook schätzt, ob der Anteil des vorzeichenbehafteten, käuferinitiierten Volumens mit künftigen 15-Minuten-Renditen zusammenhängt, nachdem relativer Spread, jüngste realisierte Volatilität und die Rendite des Vormonats berücksichtigt wurden. Double…

AktienMarktmikrostrukturMaschinelles LernenStatistik
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook verwendet Double Machine Learning (DML), um den adjustierten Effekt eines kontinuierlichen ETF-Momentummaßes auf nachfolgende Renditen zu schätzen. Dabei kontrolliert es für jüngere und längerfristige Volatilität, Marktregime und die Steigung…

Maschinelles LernenStatistikAktienMomentum
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook erläutert die hierarchische Risikoparität (HRP), eine Portfolioaufbaumethode, die die Empfindlichkeit gegenüber verrauschten Kovarianzschätzungen begrenzen soll. Es beschreibt drei Schritte: Vermögenswerte anhand ihrer Korrelationsdistanz…

Portfolio-KonstruktionRisikomanagementBacktestingMulti-Asset
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook bewertet registrierte ETF-Backtests entlang der Strategiepipeline, von Signalen und Allokation bis zu Kosten und Risikoüberlagerungen. Es liest bestehende Prognosen und Backtests aus, statt Modelle anzupassen oder neue Backtests hinzuzufügen,…

Multi-AssetAktienPortfolio-KonstruktionBacktesting
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook verwendet aus NASDAQ ITCH abgeleitete Handelsdatensätze, um die Intraday-Handelsaktivität zu untersuchen. Es fasst einzelne Trades in Zeitbalken zusammen und vergleicht Aktienvolumen, Handelszahlen, letzte Kurse und volumengewichtete Kurse…

AktienMarktmikrostrukturOrderausführungStatistik
Machine Learning for Trading

Dieser Leitfaden stellt zwei Quellen für US-Tickdaten zu US-Aktienorderbüchern für die Mikrostrukturforschung vor: Databento-Market-by-Order-Ereignisse und NASDAQ-TotalView-ITCH-Nachrichten. Er beschreibt ihre Formate, Abdeckung, ungefähren Datenmengen und…

AktienMarktmikrostrukturOrderausführungUS-Märkte
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook untersucht, wie Renditeprognosen für ETFs Unsicherheit ausdrücken können, und vergleicht Monte-Carlo-Dropout mit tiefen Ensembles. Dropout bleibt bei wiederholten Inferenzdurchläufen aktiv, während ein Ensemble die Abweichungen zwischen…

AktienMaschinelles LernenStatistikRisikomanagement
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook vergleicht sechs Methoden zur Gewichtung von ETF-Portfolios, die anhand derselben prognostizierten Rangfolge ausgewählt wurden: gleiche Gewichtung, Score-Gewichtung, inverse Volatilität, Risikoparität, Mean-Variance-Optimierung und…

AktienPortfolio-KonstruktionBacktestingRisikomanagement
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook passt ein festgelegtes LSTM-Modell für Prognosen in einer S&P-500-Optionsstudie an. Das Netzwerk erhält chronologische Zeitfenster der Historie jedes Symbols und verwendet einen gesteuerten rekurrenten Zustand, um Informationen über mehrere…

AktienOptionenMaschinelles LernenBacktesting
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook vergleicht drei Verfahren zur Klassifizierung von Sätzen aus Finanznachrichten als positiv, neutral oder negativ: TF-IDF-Wort- und Phrasenmerkmale mit logistischer Regression, gemittelte statische Wortvektoren mit einem Klassifikator und ein…

Maschinelles LernenMarktstimmungAktienStatistik
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook bewertet bilanz- und preisbasierte Merkmale als eigenständige Prognosefaktoren für die Renditen von US-Aktien im Folgemonat. Es berechnet monatliche querschnittliche Rangkorrelationen zwischen jedem Merkmal und dem Rendite-Label und fasst sie…

AktienFaktorinvestierenStatistikMaschinelles Lernen
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook stellt einen diagnostischen Rahmen für einen ETF-Allokations-Backtest vor. Es berechnet Risiko- und Renditemaße wie Sharpe, Sortino, Calmar, Volatilität, Value at Risk und maximalen Drawdown, verfolgt die rollierende Wertentwicklung und die…

Portfolio-KonstruktionRisikomanagementBacktestingAktien
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook erstellt einen Überwachungsablauf für ein eingesetztes Finanzmodell anhand realer Holdout-Artefakte. Bevor Drift gemessen wird, prüft es, ob eingehende Merkmalsdaten ausgefüllt und strukturell gültig sind; anschließend vergleicht es Referenz-…

Maschinelles LernenStatistikRisikomanagementAktien