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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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1,119 Dokumente

Machine Learning for Trading

Dieses Notebook erstellt Merkmale für bedingte Volatilität für eine Aktien- und Optionsstudie zum S&P 500 mithilfe eines GJR-GARCH-Modells. Anders als feste Regeln auf Basis früherer Preise hängen angepasste Merkmale vom Schätzfenster ab. Daher legt die…

AktienOptionenVolatilitätBacktesting
Machine Learning for Trading

Dieses Dokument veranschaulicht Feature-Store-Konzepte direkt anhand von Parquet-Daten aus einer Fallstudie. Eine Feature-Ansicht legt den Entitätsschlüssel, den Ereigniszeitstempel, die Gültigkeitsdauer und die Merkmalsspalten fest. Beim Modelltraining…

Maschinelles LernenBacktestingStatistikRisikomanagement
Machine Learning for Trading

Dieses Dokument beschreibt einen Benchmark für Datenbank-Engines zur Verarbeitung von Finanzzeitreihen. Verglichen werden Massenschreibvorgänge, vollständige Scans, Zeitbereichsabfragen, OHLCV-Aggregation und As-of-Verknüpfungen für Handels- und…

MarktmikrostrukturOrderausführungBacktestingStatistik
Machine Learning for Trading

Dieses Dokument stellt Methoden zur Bereinigung von Finanzdaten vor und erklärt, wie sich die Vorverarbeitung an Trainings- und Testaufteilung ausrichten lässt. Die zentrale Lehre: Transformationen wie Skalierung und Winsorisierung dürfen nur anhand von…

Maschinelles LernenStatistikAktienBacktesting
Machine Learning for Trading

Dieses Dokument beschreibt, wie sich große S&P-500-Optionsketten für Forschungszwecke in tägliche Datensätze je Symbol umwandeln lassen. Die Zusammenfassung der Optionsfläche wählt Optionen nahe den angestrebten absoluten Deltas innerhalb von Laufzeitgruppen…

OptionenVolatilitätBewertung von Derivaten
Machine Learning for Trading

Dieses Modul definiert eine monatliche ETF-Allokationsbaseline anhand eines risikoadjustierten Momentum-Scores: der kumulierten Rendite des Rückblickzeitraums geteilt durch die annualisierte realisierte Volatilität. Überschreitet die Steigung der Zinskurve…

AktienMulti-AssetMomentumVolatilität
Machine Learning for Trading

Diese Demonstration beschreibt den Betrieb einer kontinuierlich laufenden Krypto-Strategie, die mit einem USD-Spot-Broker verbunden ist. Sie überträgt ein größeres Universum aus einer Perpetual-Futures-Fallstudie auf die kleinere Auswahl verfügbarer…

KryptoPerpetual FuturesSpotmärkteMomentum
Machine Learning for Trading

Diese NASDAQ-100-Fallstudie untersucht, ob 15-Minuten-Mikrostruktursignale Handelskosten überstehen können. Der Ablauf bewertet Orderfluss, veraltete Quotierungen und relative Spreads und vergleicht dann eine Strategie für das gesamte Universum mit einer,…

AktienUS-MärkteMarktmikrostrukturOrderausführung
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook prüft, ob eine tägliche US-Aktien-Rankingstrategie vor dem Anpassen eines Modells über genügend nutzbare Daten für eine faire Bewertung verfügt. Es erklärt, wie sich mit historischen Indexmitgliedern ein zeitpunktbezogenes Universum bilden…

AktienUS-MärkteBacktestingOrderausführung
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook zeigt, wie eine Broker-Wrapper-Komponente unsichere Aufträge anhand von Größen- und Positionslimits, Auftragsratenbegrenzungen, Asset-Beschränkungen und einem dauerhaften Kill-Switch ablehnen kann. Ein synthetischer Broker macht die…

RisikomanagementPositionsgrößenbestimmungOrderausführung
Machine Learning for Trading

Diese explorative Analyse untersucht stündliche OHLCV-Daten für Krypto-Perpetual-Kontrakte zusammen mit einem achtstündigen Prämienindex. Sie betrachtet die Abdeckung von Symbolen und Daten, wechselnde Kontraktmitgliedschaften, Prämieneinheiten und…

KryptoPerpetual FuturesMarktmikrostrukturStatistik
Machine Learning for Trading

Das Dokument stellt NLinear vor, ein minimales Sequenzmodell zur Prognose von Aktienrenditen des NASDAQ-100 anhand intratägiger Merkmale. Es verwendet ein festes zurückliegendes Fenster, zieht die jüngste Beobachtung ab, damit das Modell mit Veränderungen…

AktienMaschinelles LernenStatistikBacktesting
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook vergleicht lineare Modelle mit ETF-Merkmalen, die aus überlappenden Renditefenstern und verwandten Momentum-, Volatilitäts- und Oszillatormessungen abgeleitet werden. Solche Prädiktoren sind kollinear, wodurch die Koeffizienten der…

Multi-AssetMaschinelles LernenStatistikBacktesting
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook bewertet Validierungsvorhersagen als reine Long-Aktienportfolios mit gleich gewichteter Top-K-Auswahl und einem Entscheidungsrhythmus, der durch die Frequenz der Labels bestimmt wird. Es prüft die zeitliche Reihenfolge von Schlusskurs und…

AktienOptionenBacktestingPortfolio-Konstruktion
Machine Learning for Trading

Diese Fallstudie filtert potenzielle Finanz- und modellbasierte Merkmale anhand künftiger Renditen für eine NASDAQ-100-Mikrostrukturstrategie. Sie berechnet im Zeitverlauf querschnittliche Rang-Informationskoeffizienten, passt die Inferenz an Abhängigkeiten…

AktienMarktmikrostrukturStatistikMaschinelles Lernen
Machine Learning for Trading

Das Dokument erläutert drei Regeln, um Positionen vor dem planmäßigen Rebalancing eines Portfolios zu schließen: einen festen Verlust-Stop, einen Trailing-Stop, gemessen vom besten Kurs der Position, und einen zeitbasierten Ausstieg nach einer festgelegten…

AktienRisikomanagementBacktestingPositionsgrößenbestimmung
Machine Learning for Trading

Dieses Dokument stellt öffentliche Datensätze mit Fama-French- und AQR-Faktorrenditen als Grundlage für Benchmarking, Risikoattribution und Faktorenforschung vor. Es beschreibt Markt-, Größen-, Value-, Profitabilitäts-, Investitions- und Momentumfaktoren aus…

FaktorinvestierenAktienStatistikBacktesting
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook erläutert, wie narrative Abschnitte aus 10-K- und 10-Q-Meldungen für spätere Textanalysen extrahiert werden. Es ordnet formularspezifische Abschnittsnummern zu, wandelt das HTML der Meldung um und erhält dabei Absatzgrenzen, bereinigt…

AktienMaschinelles LernenMarktstimmungEreignisgesteuert
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook zeigt die Abgrenzung zwischen einer Offline-Pipeline für maschinelles Lernen und der LEAN-Engine von QuantConnect. Es wählt über das ETF-Fallstudienregister eine Prognosemenge aus, prüft die Herkunft von Training und Prognosen und exportiert…

Maschinelles LernenOrderausführungBacktestingPortfolio-Konstruktion
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook prüft, ob Binance-Daten zu Perpetual-Futures eine Querschnittsstrategie unterstützen können, die Kontrakte nach Prämie ordnet und Long- sowie Short-Positionen eingeht. Es passt kein Modell an und erstellt keine Prognosen. Stattdessen prüft es…

KryptoPerpetual FuturesStatistikBacktesting
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook vergleicht die Auswirkungen angenommener Trading-Kosten auf Strategien aus mehreren Fallstudien. Es liest Backtests zur Kostensensitivität für jede eingesetzte Strategiekonfiguration ein, vergleicht den Brutto-Sharpe mit dem Netto-Sharpe bei…

BacktestingRisikomanagementOrderausführungStatistik