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 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…
Diese explorative Analyse beschreibt ein Vier-Stunden-OANDA-Panel mit 20 Währungspaaren und erläutert die Interpretation der Daten. Sie unterscheidet direkte, indirekte und Kreuzkurse anhand der Position des Dollars und zeigt, warum direkte Notierungen…
Dieses gemeinsame Modellierungsmodul unterstützt quantitative Forschungsabläufe, indem es Merkmale, Labels, Zeitdaten und Konfigurationen lädt und anschließend Walk-Forward-Cross-Validation-Folds vorbereitet. Das Design legt Wert auf Reproduzierbarkeit und…
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…
Dieses Notebook erweitert eine Merkmalsbewertung für ETF von einem einzelnen Renditehorizont auf eine Untersuchung von zehn Merkmalen und drei Horizonten und korrigiert für Mehrfachtests. Anschließend wendet es mechanismusbasierte Diagnosen auf Momentum mit…
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…
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 erläutert die hierarchische Risikoparität (HRP), eine Portfolioaufbaumethode, die die Empfindlichkeit gegenüber verrauschten Kovarianzschätzungen begrenzen soll. Es beschreibt drei Schritte: Vermögenswerte anhand ihrer Korrelationsdistanz…
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…
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…
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 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…
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 trainiert einen PPO-Agenten, um einen übergeordneten Verkaufsauftrag über stündliche Perpetual-Futures-Balken zu verteilen. Es ergänzt Preis- und Volumenhistorie um den Perpetual-Aufschlag und die Zeit bis zur nächsten Funding-Abrechnung und…
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 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…
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…