Wissensbibliothek

Dieses Notebook stellt ein veröffentlichtes Panel für die Machine-Learning-Forschung zu US-Aktien vor. Es enthält monatliche Beobachtungen mit 46 Unternehmensmerkmalen und Überschussrenditen des Folgemonats über mehrere Jahrzehnte. Die Merkmale werden nach…

Dieses Kapitel erläutert den Aufbau und Einsatz finanzieller Wissensgraphen für Fragen, bei denen Beziehungen wie Eigentumsverhältnisse, Lieferketten oder Ansteckungseffekte eine Rolle spielen. Es behandelt die Identität von Entitäten, typisierte…

Dieses Notebook vergleicht zwei Transformer-Architekturen zur Prognose von 21-Tagesrenditen von ETF anhand von acht Momentum-Features aus zurückliegenden Zeiträumen. PatchTST gruppiert aufeinanderfolgende Tage zu Patches, wodurch die Zahl der…

Dieses Notebook analysiert ein Portfolio aus Aktien-ETFs mithilfe von CAPM- und Fama-French-Faktorregressionen und erweitert die Analyse anschließend um rollierende Exposures, Renditeattribution und residuale Abhängigkeiten. Es verwendet abgeglichene…

Dieses Dokument erläutert Fractional Differencing als Methode, eine Kursreihe stationärer zu machen und dabei einen Teil ihrer Niveauinformation zu erhalten. Es leitet die Lag-Gewichte aus der Binomialentwicklung einer fraktionalen Differenz ab und zeigt,…

Dieses Notebook prüft, ob Spot-FX-Daten im Vierstundentakt eine tägliche querschnittliche Strategie unterstützen können, die Währungspaare anhand von Momentum und Carry einordnet, die stärksten kauft und die schwächsten verkauft. Es passt kein Modell an und…

Diese Demonstration führt dieselbe Strategie mit doppeltem gleitendem Durchschnitt und Crossover sowohl durch eine historische Backtest-Engine als auch durch eine Live-Engine, die dieselben täglichen ETF-Balken wiedergibt. Strategie, Eingaben, Parameter und…

Dieses Notebook vergleicht quadratischen Fehler, absoluten Fehler und Huber-Verlust für Gradient-Boosting-Modelle, die Renditen von Short-ATM-Straddles prognostizieren. Das Ziel hat einen begrenzten Gewinn, aber potenziell schwere Verluste. Daher kann der…

Dieses Notebook wandelt stündliche Daten kontinuierlicher Futures in tägliche OHLCV-Balken um, die an CME-Globex-Sitzungen ausgerichtet sind. Zeitstempel werden der Sitzung zugeordnet, die um 4 PM Central Time endet. Daher zählt der Handel am Sonntagabend…

Dieses Notebook erklärt ein Modell mit stochastischem Diskontfaktor (SDF) zur Bewertung der Querschnittsrenditen von US-Unternehmen. Es lernt Gewichte, mit denen diskontierte Asset-Renditen No-Arbitrage-Momentbedingungen erfüllen, statt einen Verlust für die…

Diese Implementierung beschreibt ein neuronales Modell mit stochastischem Diskontfaktor sowie ein adversariales Momentennetzwerk zur Prüfung von Beziehungen in der Asset-Bewertung. Das SDF-Netzwerk bildet Asset-Merkmale, optional kombiniert mit einer…

Dieser Modelladapter verwendet PatchTST, eine Transformer-Architektur für langfristige Zeitreihenprognosen, für skalare Regression. Er akzeptiert nach Zeit und Merkmal angeordnete Sequenzen, ordnet sie für das Grundmodell um und verdichtet die Ausgaben je…

Das Dokument beschreibt eine Ablationsstudie zur Frage, ob gelernte Graph-Einbettungen die Prognose von Aktienrenditen über gewöhnliche Tabellenmerkmale hinaus verbessern. Es erstellt ein Netzwerk aus historischen Korrelationen von Aktienrenditen, berechnet…

Diese Konfiguration beschreibt eine tägliche Long-Short-Strategie über 20 FX-Paare. Sie legt einen Entscheidungszeitpunkt zum New Yorker Börsenschluss, Ausführung am nächsten Balken, gleich gewichtete Positionsgrößen und Rangfolgesignale auf Basis von…

Dieses Dokument beschreibt ein Verfahren für gepaarte Performancevergleiche zwischen Stufen der Strategieauswahl. Es vergleicht Signalauswahlen mit gleich gewichteten Referenzen, Holdout- mit Validierungsauswahlen und Übergänge bei Allokation,…

Dieses Notebook vergleicht Random-Forest-Bagging mit XGBoost, LightGBM und CatBoost bei der Prognose von Aktienrenditen anhand anonymisierter Unternehmensmerkmale. Es verwendet vorab festgelegte zeitliche Trainings-, Validierungs- und Testaufteilungen, misst…

Dieses Tutorial erklärt, wie sich Marktdaten über einmalige Downloads hinaus organisieren lassen. Es stellt eine einheitliche Verwaltung zum Abruf einzelner Symbole oder ganzer Gruppen, vordefinierter und eigener Symboluniversen sowie zur…

Dieses Notebook prüft Risiko-Overlays auf Positions- und Portfolioebene für führende ETF-Allokationskombinationen einer Monatsstrategie. Es hält jede registrierte Prognose, Konzentration und jeden Allokator fest und vergleicht die Ergebnisse mit…

Das Notebook behandelt jedes Renditefenster als empirische Verteilung und clustert Fenster anhand der eindimensionalen Wasserstein-Distanz. Bei gleich großen Stichproben ergibt das Sortieren die optimale Zuordnung der Quantile. Die Distanz bildet daher…

Diese Kapitelübersicht ordnet die Forschungsschritte zwischen validierten Marktdaten und der Modellevaluation. Sie behandelt eine an Datensplits angepasste Vorverarbeitung, Kodierung und Entscheidungen zum Umgang mit fehlenden Daten sowie die ausführungsnahe…

Dieses Notebook erklärt ein didaktisches, auf Mamba basierendes selektives Zustandsraummodell und evaluiert es für die Prognose von ETF-Renditen. Anders als ein Zustandsraummodell mit festen Parametern leitet es den Eingabe-Zustands-Term, den…

Dieses Hilfsprogramm erstellt aus Asset-Gruppen und optionalen Verknüpfungen zwischen Gruppen eine boolesche Adjazenzmatrix. Assets derselben Makrogruppe werden miteinander verbunden. Jede angegebene gruppenübergreifende Kante verbindet alle Assets der…

Dieses Notebook stellt eine Frage-Antwort-Anwendung für einen Neo4j-Graphen mit institutionellen 13F-Beteiligungen vor. Es leitet Fragen an eine von drei festgeschriebenen Cypher-Vorlagen weiter, statt aus der Frage eine Abfrage zu erzeugen, und verwendet…

Dieses Notebook erstellt eine Abrufpipeline für Auszüge aus Unternehmensberichten nach 10-K. Es lädt einen stabilen Satz von Berichten, teilt den Text in Satzfenster auf, erstellt lokale Einbettungen und indiziert die Abschnitte in einer Vektordatenbank. Der…