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.
87 Dokumente
Dieses Notebook nutzt die maximale günstige Kursbewegung (MFE) und die maximale ungünstige Kursbewegung (MAE), um die Breite der Triple-Barrier-Labels an beobachteten Kursverläufen auszurichten. Für eine Position, die zum Balkenschluss eröffnet wird, misst…
Diese Fallstudie vergleicht alternative Methoden zur Positionsgrößenbestimmung für CME-Futures mit einer Gleichgewichtung als Basis. Sie erläutert, wie die inverse Volatilitätsgewichtung die Volatilität jedes Kontrakts nutzt, während kovarianzbasierte…
Dieses Notebook erläutert, wie sich aus einzelnen auslaufenden Kontrakten eine kontinuierliche Futures-Preishistorie erstellen lässt. Es ermittelt den Frontmonat anhand des Handelsvolumens, wendet eine Regel gegen Rückwechsel an, um unbegründete Wechsel zu…
Dieses Prüfskript erprobt einen reduzierten CME-Futures-Research-Ablauf – von Modellprognosen über Portfoliogewichte bis zum Backtesting. Es prüft, ob die Prognosen genau die erwarteten Produkt-, Zeitstempel- und Fold-Schlüssel abdecken, ob trainierte…
Dieses Notebook legt eine Baseline auf Signalebene fest, um Modellvorhersagen für CME-Futures auszuwerten. Bei jeder wöchentlichen Entscheidung werden Produkte nach prognostizierter Rendite geordnet, die oberste Gruppe gekauft, die unterste leerverkauft und…
Das Dokument erläutert, wie Forward-Return-Labels für eine querschnittliche Futures-Strategie erstellt werden, die Produkte nach ihrer Terminkurve ordnet. Es unterscheidet rollbereinigte Preise, die für Renditen über Kontraktwechsel hinweg geeignet sind, von…
Das Dokument beschreibt drei modellbasierte Merkmale aus dem Carry von Futures: eine ARIMA-Prognose des Carry der nächsten Sitzung, rollierende Fourier-Maße ausgewählter Zykluslängen und ein Hidden-Markov-Modell mit zwei Zuständen, das das Marktregime anhand…
Dieses Dokument erläutert eine Validierungsbaseline für Modellprognosen zu CME-Futures. Bei jeder wöchentlichen Entscheidung werden die Produkte nach prognostizierter Rendite geordnet; die oberste Gruppe wird long und die unterste short gehalten, wobei beide…
Diese Analyse vergleicht registrierte kausale Behandlungseffekte, die mit Double Machine Learning geschätzt wurden, aus neun Trading-Fallstudien. Sie lädt die aktuellen Ergebnisse aus dem Register jeder Studie, prüft die Registerintegrität und doppelte…
Dieses Notebook führt anhand eines Long-Short-Momentum-Beispiels über mehrere Anlageklassen in die Mechanik des Backtestings von Futures ein. Es erklärt, wie Kontraktspezifikationen mithilfe von Multiplikatoren Kursbewegungen in Gewinne und Verluste in…
Dieses Dokument beschreibt einen Datensatz und Ablauf zur Untersuchung von Kryptowährungs-Perpetual-Futures zusammen mit ihrem Prämienindex. Es umfasst stündliche OHLCV-Beobachtungen und Prämienmessungen im Acht-Stunden-Takt für ein festgelegtes Universum…
Dieses Notebook untersucht, wie sich Transaktionskosten auf eine feste CME-Futureskonfiguration auswirken, die an anderer Stelle im Forschungsprozess ausgewählt wurde. Es wendet ein Raster von Gesamtkosten an, wobei jede Stufe gleichmäßig auf Kommissionen…
Dieses Dokument beschreibt einen CME-Futuresdatensatz mit Stunden- und Tagesbalken, fortlaufenden Frontmonat-Kontrakten sowie zwei späteren Laufzeiten über mehrere Produktgruppen hinweg. Es erläutert die Abdeckung und Felder des Datensatzes,…
Das Dokument stellt latente Faktoren als gemeinsame Renditetreiber vor, die aus der gemeinsamen Bewegung von Futures abgeleitet und nicht als benannte Prädiktoren vorgegeben werden. Es vergleicht zwei Verfahren, die jeweils innerhalb eines Trainings-Folds…
Dieses Notebook wendet eine zuvor ausgewählte CME-Futures-Konfiguration auf Holdout-Prognosen an. Dabei nutzt es den festgelegten Allokator, den Rebalancing-Zeitplan, die Konzentrationsregeln und die Transaktionskostenannahmen. Der zentrale methodische Punkt…
Dieses Notebook beschreibt, wie eine Konfiguration für eine CME-Futures-Fallstudie anhand registrierter Validierungs-Backtests ausgewählt wird. Kandidaten aus den Stufen für Signal, Allokation und Risikomanagement werden zusammengeführt; anschließend wird…
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…
Diese Fallstudie bewertet TabM, ein parameter-effizientes neuronales Ensemble, anhand derselben zeitpunktbezogenen CME-Futures-Merkmalszeilen und Walk-Forward-Folds wie andere Modellfamilien. Sie stellt TabM als Möglichkeit vor, über Modellvariationen zu…
Dieses Notebook erstellt eine wiederverwendbare Diagnoseübersicht für Finanzdatensätze vor dem Preprocessing oder der Merkmalsentwicklung. Es prüft den Datentyp des Zeitindex, fehlende Zeitstempel, Reihenfolge und Eindeutigkeit, findet exakte und…
Diese Merkmalsbewertung prüft finanzielle und modellbasierte Kandidaten anhand von Forward-Renditen für CME-Futures. Für jedes Merkmal prüft sie Datenabdeckung und Aktualität, misst die tägliche querschnittliche Rangkorrelation zwischen Merkmalswerten und…
Dieses Notebook untersucht, wie sich Regularisierung auf ein CME-Futures-Modell mit korrelierten Merkmalsfamilien auswirkt, darunter Carry, gleitende Sharpe Ratio, Momentum und Volatilitätskennzahlen. Es vergleicht Ridge, Lasso und ElasticNet: Ridge…
Dieses Notebook wendet konfigurierte Stop-Loss-, Trailing-Stop- und zeitbasierte Ausstiegsregeln auf das stärkste nach Validierung gereihte Signal oder die stärkste Allokationsstrategie für jeden Futures-Renditehorizont an. Jede Regel wird für sich auf ihrer…
Dieses Notebook entwickelt ein einheitensensitives Framework zur Schätzung von Handelskosten bei Aktien, ETFs, Futures, Devisen und Krypto-Perpetuals. Zunächst unterscheidet es gehandeltes Volumen von Aktivitätsmaßen, die sich nicht in den Dollar-Umsatz…
Dieses Notebook bewertet LSTM- und NLinear-Sequenzmodelle für Futures-Prognosen. Anders als Modelle mit einer Merkmalszeile je Entscheidungszeitpunkt verarbeiten Sequenzmodelle geordnete Fenster vergangener Beobachtungen und können dadurch möglicherweise…