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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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55 Dokumente

Machine Learning for Trading

Dieses Notebook vergleicht die Übereinstimmung von Backtrader, Zipline Reloaded und einem internen Trading-Framework anhand ausgewählter realer Strategien aus Fallstudien. Es umfasst ETF und US-Vergleiche mit US-Aktienpanels für beide externen Engines sowie…

BacktestingOrderausführungMarktmikrostrukturAktien
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook beschreibt, wie eine zuvor ausgewählte FX-Strategie anhand von Holdout-Prognosen bewertet wird. Es verwendet erneut die registrierte Backtest-Spezifikation der ausgewählten Konfiguration und hält Signal, Allokation, Risikokontrollen,…

DevisenhandelBacktestingRisikomanagementPositionsgrößenbestimmung
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook bewertet potenzielle Merkmale für 20 Währungspaare einzeln anhand zukünftiger Renditen. Es beschränkt die Analyse auf Walk-Forward-Validierungszeiträume, kennzeichnet jede Sitzung mit ihrem Fold und lässt vor dem Holdout eine Pufferlücke,…

DevisenhandelStatistikMaschinelles LernenBacktesting
Machine Learning for Trading

Diese Fallstudie erklärt, wie Forward-Return-Labels für eine querschnittliche Devisenstrategie erstellt werden, die Währungspaare ordnet und entsprechend ihrer relativen Platzierung kauft oder verkauft. Zunächst ordnet sie Vier-Stunden-Spot-Bars anhand der…

DevisenhandelSpotmärkteMomentumRückkehr zum Mittelwert
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook führt durch die Bereitstellung eines täglichen FX-Paarmodells, bei dem Interactive Brokers sowohl als Live-Datenquelle als auch als Ausführungsplatz dient. Es trainiert ein Ridge-Regressionsmodell auf einem historischen Panel, berechnet eine…

DevisenhandelMaschinelles LernenOrderausführungRisikomanagement
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook untersucht erhaltene Ergebnisse einer Prüfung realer Strategien, bei der die LEAN-Engine mit entsprechenden ML4T-Backtestprofilen verglichen wird. Es ermittelt, welche Workloads der Anlageklassen durch die eingefrorenen Eingaben unterstützt…

BacktestingOrderausführungAktienFutures