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 behandelt die Sharpe Ratio als Schätzwert mit Stichprobenunsicherheit. Es entwickelt Konfidenzintervalle und probabilistische Sharpe-Berechnungen, die Stichprobenlänge, Schiefe und Kurtosis berücksichtigen. Anschließend werden anhand der…
Dieses Notebook vergleicht PyPortfolioOpt, Riskfolio-Lib und skfolio. Dazu passt es Portfolioallokatoren auf einem gemeinsamen ETF-Renditepanel an und wertet ihre eingefrorenen Gewichte anhand späterer Beobachtungen aus. Es umfasst Mean-Risk-, Tail-Risk-,…
Dieses Notebook vergleicht drei Verfahren, um Finanznachrichtensätze als positiv, neutral oder negativ zu klassifizieren: TF-IDF-Wort- und Wortpaarmerkmale mit logistischer Regression, gemittelte vortrainierte GloVe-Vektoren mit logistischer Regression und…
Dieses gemeinsame Allokationsmodul wandelt querschnittliche Prognosen in Portfoliogewichte um. Es ordnet Vermögenswerte nach ihrem Score, um Long-Positionen oder die oberen und unteren Körbe eines Long-Short-Portfolios auszuwählen. Die Positionsgewichte…
Dieses Notebook erstellt Merkmale aus minutengenauen NASDAQ-100-Daten mit drei Verfahren: einer rollierenden heterogenen autoregressiven Regression für kurzfristige Varianzprognosen, einer Fourier-Transformation zur Beschreibung periodischer Strukturen in…
Diese Analyse verwendet NASDAQ-TotalView-ITCH-Nachrichten, um die Aktivität am Handelsplatz zu beschreiben und eine Tabelle mit Trades und den zugehörigen Ticker-, Seiten- und Ordermerkmalen zu erstellen. Sie zählt Nachrichtentypen, vergleicht Trades mit den…
Dieser Datensatzleitfaden beschreibt einen Ablauf zum Abruf von FRED-Zeitreihen, zur Zuordnung der Beobachtungen zu einem Tageskalender und zum Laden ausgewählter Indikatoren für die Analyse. Zu den Beispielen gehören Treasury-Renditen, der Spread zwischen…
Dieses Dokument modelliert die Orderverarbeitung bei Brokern und Börsen als endlichen Zustandsautomaten. Es definiert eindeutige Zustände für Übermittlung, Bestätigung, Annahme, Teilausführung, Stornierung, Ablehnung, Verfall und Aussetzung und ordnet…
Dieses Notebook prüft, ob sich eine monatliche Long-Short-Strategie auf Grundlage von Firmenmerkmalen mit einem veröffentlichten US-Unternehmenspanel untersuchen lässt. Es überprüft die Datencodierung, die zeitlichen Veränderungen des verfügbaren…
Dieses Notebook entwickelt die Lösung von Almgren–Chriss für die Liquidation einer Position, bei der der Markteinfluss gegen das Risiko abgewogen wird, Preisbewegungen ausgesetzt zu bleiben. Es verwendet den Implementation Shortfall relativ zum…
Dieses Notebook zeigt, wie sich ein Finanzereignisgraph analysieren lässt, ohne den Zeitpunkt des Ereignisses, seine Veröffentlichung und seine Extraktion durch die Graph-Pipeline zu verwechseln. Es lädt mit Zeitstempeln versehene Beziehungen aus…
Das Dokument erläutert, wie sich handelsbasierte Mikrostrukturmerkmale aus zu Intraday-Balken aggregierten NASDAQ-Transaktionsdaten konstruieren lassen. Behandelt werden Kyle-Lambda, Amihud-Illiquidität, der Roll-Spread-Schätzer, Handelsintensität und das…
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…
Das Dokument beschreibt, wie Validierungsprognosen linearer Modelle, Gradient Boosting, tabellarischen Deep Learnings und Sequenzmodellen für S&P-500-Optionen verglichen werden. Vor der Berichterstattung von Diagnosen wird geprüft, ob jede registrierte…
Das Dokument erläutert, wie Double Machine Learning (DML) schätzt, ob der Anteil des von Käufern initiierten Volumens künftige Renditen beeinflusst, nachdem Spread, kurzfristige Volatilität und zurückliegende Renditen berücksichtigt wurden. Mit Cross-Fitting…
Dieses Notebook erstellt aus registrierten NASDAQ-100-Mikrostruktur-Backtests eine Strategiebewertung, ohne Modelle zu trainieren oder Backtests erneut auszuführen. Es liest Kennzahlen und Provenienz aus der Registry, erstellt bei Bedarf abgeleitete…
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 zeigt, wie sich NASDAQ-TotalView-ITCH-Nachrichten mit Einzelauftragsdaten aus dem Binärformat in strukturierte Datensätze dekodieren lassen. Es erläutert den Nachrichtenaufbau und die layoutspezifischen Felder, zeigt das Entpacken der Felder…
Dieses Notebook erläutert, wie Feature Stores Trainingsdaten und Live-Modelleingaben aufeinander abstimmen. Es beschreibt Feature Views anhand ihres Entitätsschlüssels, Ereigniszeitpunkts, ihrer Gültigkeitsdauer und ihrer Merkmalsdaten und stellt…
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 setzt eine monatliche ETF-Momentum- und Zinskurven-Regimestrategie auf zwei Arten um: mit vektorisierter Renditeberechnung und einer sequenziellen Kontosimulation. Beide verwenden dieselben Zielgewichte, Anlagen, Daten und gesamten…
Dieses Dokument erläutert ein Verfahren mit fünf Schwellen zur Bewertung von neun Trading-Fallstudien: von der Signalqualität über Validierung und Transaktionskosten bis zu Holdout-Performance und Evidenzqualität. Die Schwellen bauen aufeinander auf; eine…
Dieses Notebook führt eine Einsatzprobe für ein Modell zur Prognose der Richtung von Krypto-Funding-Raten durch. Es trainiert ein dreiklassiges LightGBM-Modell mit historischen, von Binance abgeleiteten Perpetual-Daten, ruft anschließend Live-Stundenbalken…
Dieses Notebook beschreibt das Training eines Long-Short-Term-Memory-Netzes mit einminütigen NASDAQ-100-Mikrostrukturmerkmalen, um Renditen über mehrere Horizonte vorherzusagen. Das Modell verarbeitet eine zurückliegende Sequenz Schritt für Schritt und…