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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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…
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,…
Dieses Notebook richtet einen Prognoselauf mit LSTM für eine Fallstudie zu FX-Paaren ein. Das Modell trägt einen verborgenen Zustand durch eine Rückblicksequenz weiter. Architektur- und Trainingseinstellungen werden mithilfe gemeinsamer Konfigurations- und…
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…
Dieses Notebook erläutert, wie der Marktimpact mit der Auftragsgröße wächst, und nutzt das Wurzelmodell der Partizipation zur Einordnung der Strategiekapazität. Es unterscheidet Eingaben aus Marktdaten wie Volatilität und durchschnittlichem Tagesvolumen vom…
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…
Dieses Notebook sammelt registrierte Schätzungen aus dem Double Machine Learning mehrerer Trading-Fallstudien und vergleicht ihre Unsicherheit und Diagnosen. Es lädt aktuelle Zeilen aus dem Register jeder Studie, prüft die Registerintegrität und die…
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…
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…
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…
Dieses Notebook prüft mögliche Merkmale für eine CME-Futures-Fallstudie anhand künftiger Renditen. Für jedes Merkmal berechnet es querschnittliche Rangkorrelationen zwischen Merkmalswerten und nachfolgenden Renditen, fasst die Korrelation über Zeitpunkte…
Dieses Notizbuch clustert monatliche makroökonomische Indikatoren, um Marktbedingungen unabhängig von Aktienrenditen zu beschreiben. Es ordnet FRED-Reihen den Monatsendständen zu, standardisiert Arbeitslosigkeit, den Leitzins der US-Notenbank, den…
Dieses Notebook passt Diffusion-TS an, um synthetische tägliche ETF-Renditereihen zu erzeugen. Der Denoiser prognostiziert die ursprüngliche Reihe und zerlegt diese Prognose in einen polynomialen Trend, ausgewählte Fourier-Komponenten und einen Rest. Eine…
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-…
Dieses Notebook erläutert, wie Ridge-Regressionsprognosen für ein ETF-Panel mit SHAP interpretiert werden. Bei einem linearen Modell entspricht der Beitrag jedes Merkmals seinem Koeffizienten multipliziert mit der Abweichung des Merkmals vom…
Dieses Notebook beschreibt einen Arbeitsablauf, der jährliche und vierteljährliche SEC-Meldungen in strukturierten Text für spätere Sentiment-, Themen- und Embedding-Analysen umwandelt. Gewünschte Abschnitte werden den jeweiligen Formularen zugeordneten…
Dieses Notebook erklärt, wie ein bedingter Autoencoder ein instrumentiertes Hauptkomponentenmodell erweitert: Ein neuronales Netz ordnet Aktienmerkmalen Faktor-Exposures zu, während das Modell dieselbe Struktur aus Exposure mal Faktorrendite beibehält. Es…
Diese Studie prüft finanzielle und GJR-GARCH-Volatilitätsmerkmale anhand zukünftiger Aktienrenditen. Für jede Sitzung berechnet sie die Rangkorrelation zwischen einem Merkmal und den nachfolgenden Renditen über Aktien hinweg. Anschließend bewertet sie den…
Diese Referenz beschreibt zwei Korpora mit Finanznachrichten für Sentimentanalysen, die Entwicklung von Textmerkmalen und Experimente zum Zusammenhang zwischen Nachrichten und Renditen. FNSPID verknüpft Schlagzeilen mit Aktientickern und deckt einen langen…
Das Dokument leitet nach Black-Scholes Preise für europäische Calls und Puts her, prüft ihre Beziehung anhand der Put-Call-Parität und berechnet die implizite Volatilität durch numerische Lösung der Volatilität, die zu einem beobachteten Optionspreis passt.…
Dieses Modul legt fest, wie ein Holdout-Auswahlfeld über Validierungsstufen und Strategielabels hinweg zusammengestellt wird. Es behandelt Abweichungen, durch die eingefrorene Kandidatensätze und die Rekonstruktion im Live-Betrieb unterschiedliche…
Dieses Notebook zeigt, wie sich prüfen lässt, ob vier Strategien für verwaltete Portfolios nach Kontrolle der durch zehn Hauptkomponenten erfassten breiten Bewegungen zusätzliche Erklärungskraft für SPY-Renditen liefern. Die Kandidatenportfolios ordnen ETFs…
Dieses Dokument beschreibt einen Arbeitsablauf, um vierteljährliche SEC 13F-Bulkmeldungen in ein Panel institutioneller Beteiligungen umzuwandeln. Pro Vermögensverwalter wird anhand des Meldedatums die jüngste Meldung ausgewählt. Zur Identifizierung von…
Das Dokument erklärt die instrumentierte Hauptkomponentenanalyse zur Modellierung von ETF-Renditen. Anders als die gewöhnliche PCA, die jedem Fonds feste Faktor-Exposures zuweist, modelliert IPCA die Exposures jedes Fonds als gemeinsame lineare Funktion…