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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 beschreibt einen Weg von der Forschung zur Live-Ausführung, bei dem dieselbe Strategielogik im Backtest, im Paper Trading und im Live-Trading laufen kann. Es behandelt Broker- und Plattformintegrationen, Bereitstellungsschleifen, Prüfungen auf…

OrderausführungRisikomanagementBacktestingMarktmikrostruktur
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook beschreibt ein LSTM-Modell, das Renditen anhand geordneter Zeitfenster von Aktienmerkmalen in einem US-Aktienpanel prognostiziert. Anders als ein flaches Tabellenmodell verarbeitet das LSTM die Sitzungen sequenziell und führt in jedem Fenster…

Maschinelles LernenAktienUS-MärkteBacktesting
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook stellt TimeGAN vor, ein rekurrentes generatives adversariales Modell zur Erzeugung synthetischer Finanzzeitreihen. Seine fünf Module lernen eine Einbettung und Rekonstruktion, prognostizieren aufeinanderfolgende latente Zustände, erzeugen…

Maschinelles LernenAktienStatistikBacktesting
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook wendet zwei sequentielle Detektoren auf echte Validierungsprognosefehler aus zwei US-Aktienkonfigurationen mit linearen Modellen über ein Kalenderjahr an. Ein Zwei-Fenster-Detektor für Mittelwertverschiebungen sucht nach Veränderungen der…

Maschinelles LernenStatistikRisikomanagementAktien
Machine Learning for Trading

Dieses Dokument erläutert, wie TWAP und VWAP eine große Parent-Order über eine Handelssitzung in Child-Orders aufteilen. TWAP teilt jedem Zeitintervall gleich große Anteile zu; VWAP weist Anteile proportional zu einer Prognose des Intervallvolumens zu. Das…

OrderausführungMarktmikrostrukturBacktestingAktien
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook stellt einen überwachten Autoencoder zur Prognose zukünftiger ETF-Renditen vor. Das Netzwerk komprimiert die Merkmalszeile eines Fonds in eine niedrigdimensionale Darstellung und prognostiziert Renditen direkt daraus. Anders als bedingte…

Maschinelles LernenAktienStatistikBacktesting
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook erläutert, wie sich prüfen lässt, ob Ereignisse wie Trading-Signale oder Ankündigungen Renditen über eine Marktbenchmark hinaus prognostizieren. Der Arbeitsablauf wird anhand von Momentum-Ausbrüchen bei liquiden ETFs demonstriert: Zunächst…

StatistikBacktestingMomentumAusbruch
Machine Learning for Trading

Diese Machbarkeitsanalyse prüft, ob Kursnotierungen eine marktneutrale Querschnittsstrategie unterstützen können, die NASDAQ-100-Bestandteile im Fünfzehn-Minuten-Takt einordnet und Positionen an beiden Enden der Rangliste hält. Sie prüft, ob genügend…

AktienMarktmikrostrukturOrderausführungBacktesting
Machine Learning for Trading

Dieses Dokument beschreibt einen täglichen ETF-Datensatz, der als Kandidatenpool für Momentum- und marktübergreifende Forschung dient. Er umfasst neun Kategorien, darunter US und internationale Aktien, festverzinsliche Wertpapiere, Rohstoffe, Spezialfonds…

Multi-AssetMomentumAktienFestverzinsliche Wertpapiere
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook erläutert, wie sich Insidertransaktionen für die Aktienforschung aus Rohmeldungen des SEC-Formulars 4 XML extrahieren lassen. Es behandelt jeden Transaktionsblock als Einheit der Verarbeitung und erhält die Zuordnung zwischen…

AktienUS-MärkteEreignisgesteuertStatistik
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook vergleicht Stop-Loss-, Trailing-Stop- und Zeitausstiegs-Overlay-Strategien auf festen NASDAQ-100-Mikrostruktur-Backtests. Die Strategie trifft alle fünfzehn Minuten Entscheidungen, während Risikoregeln die Kurse minütlich überwachen. Dadurch…

RisikomanagementBacktestingPositionsgrößenbestimmungAktien
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook beschreibt langsam veränderliche Kontextmerkmale für tägliche Handelsentscheidungen: Bilanzkennzahlen, makroökonomische Bedingungen und Kalenderkodierungen. Es skizziert Value- und Qualitätskennzahlen wie Gewinnrendite, Rentabilität,…

AktienFaktorinvestierenStatistikTechnische Indikatoren
Machine Learning for Trading

Dieses Dokument erläutert, wie sich tägliche Labels für künftige ETF-Renditen anhand bereinigter Schlusskurse zum Beobachtungszeitpunkt und einer späteren Handelssitzung erstellen lassen. Es erzeugt ein primäres Label mit monatlichem Horizont und eine…

AktienMaschinelles LernenStatistikMomentum
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook vergleicht Split-Conformal-Prognosen, konforme Quantilsregression und adaptive konforme Inferenz zur Prognose künftiger Renditen von ETF. In Walk-Forward-Folds trainiert es auf einer Teilmenge, kalibriert Intervallfehler auf einer anderen und…

AktienMaschinelles LernenStatistikRisikomanagement
Machine Learning for Trading

Das Notebook untersucht, ob Orderbuchaktivität kurzfristige Renditen für NVDA vorhersagt. Es erstellt ein nach Distanz gewichtetes Maß für den Orderbuchdruck anhand von Hinzufügungen, Stornierungen und Ausführungen auf Market-by-Order-Ebene und glättet dann…

AktienMarktmikrostrukturOrderausführungStatistik
Machine Learning for Trading

Diese Fallstudie vergleicht Sequenzmodelle auf einem Merkmals-Panel aus Aktien und Optionen des S&P 500. Sie stellt ein LSTM, das einen gesteuerten Zustand über ein Rückblickfenster hinweg trägt, einer N-Linear-Baseline gegenüber, die das jüngste Niveau…

AktienOptionenMaschinelles LernenBacktesting
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook erläutert die fünfteilige Architektur von TimeGAN: Einbettungs- und Wiederherstellungsnetzwerk bilden zwischen Rohbeobachtungen und latentem Raum ab, ein Supervisor lernt zeitliche Übergänge, und Generator sowie Diskriminator werden…

Maschinelles LernenAktienStatistikBacktesting
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook zeigt, wie sich eine gemeinsame ETF-Momentumstrategie-Schnittstelle mit Alpaca verbinden lässt. Standardmäßig steht ein simulierter Offlinepfad zur Verfügung. Broker- und Marktdatenadapter können ausgetauscht werden, während Strategie,…

AktienMomentumOrderausführungRisikomanagement
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook wandelt rollierende ETF-Renditefenster in Zweikanalbilder für ein faltendes neuronales Netz um. Das Gramian Angular Summation Field skaliert Werte innerhalb jedes Fensters neu, bildet sie auf Winkel ab und erfasst trigonometrische Beziehungen…

Maschinelles LernenStatistikAktienBacktesting
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook misst, wie sich die Validierungsperformance einer ausgewählten US-Unternehmensmerkmalsstrategie bei unterschiedlichen angenommenen Kommissionen und Slippage verändert. Es führt dieselbe Konfiguration über ein festgelegtes Kostenraster erneut…

AktienBacktestingOrderausführungRisikomanagement
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook beschreibt, wie nach der Auswahl einer Konfiguration anhand von Validierungsdaten Prognosen für einen unberührten Holdout-Zeitraum erstellt werden. Es löst die ausgewählte Konfiguration auf, erstellt ihre Trainingsspezifikation für den…

AktienMaschinelles LernenBacktestingStatistik
Machine Learning for Trading

Diese Konfiguration beschreibt eine Intraday-Studie zu Order-Flow-Signalen in einem zeitpunktbezogenen NASDAQ-100-Universum. Sie definiert anhand von Liquiditätsdaten, die vor jedem Auswertungszeitraum verfügbar sind, eine nach Kosten gefilterte Teilmenge.…

AktienUS-MärkteMarktmikrostrukturMaschinelles Lernen
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook zur Merkmalsentwicklung erläutert, wie langsam verfügbare Informationen Handelssignale mit höherer Frequenz ergänzen können: durch Fundamentaldaten, makroökonomische Daten und Kalenderkontext. Es beschreibt Bewertungskennzahlen wie Buchwert…

FaktorinvestierenAktienStatistikMaschinelles Lernen
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook beschreibt, wie Holdout-Prognosen für eine ausgewählte NASDAQ-100-Mikrostrukturkonfiguration erstellt werden, nachdem Modell und Strategie anhand von Validierungs-Folds ausgewählt wurden. Es rekonstruiert die ausgewählte…

AktienMarktmikrostrukturMaschinelles LernenBacktesting