Wissensbibliothek

Dieses Notebook erläutert einen überwachten Autoencoder zur Prognose der Richtung zukünftiger US-Aktienrenditen über mehrere Horizonte. Sein Encoder speist einen Rekonstruktionsdecoder, einen zusätzlichen Klassifikator und einen Hauptklassifikator. Das…

Dieses Notebook entwickelt einen Portfolio-Allocator, der einem Variablenauswahl-Netzwerk im Stil eines Temporal Fusion Transformer einen LSTM-Encoder vorschaltet. Das Auswahl-Netzwerk bettet jedes Eingabemerkmal separat ein und weist ihm Softmax-Gewichte…

Dieses Notebook vergleicht pandas und Polars anhand von Operationen in Finanzdaten-Pipelines, darunter rollierende Berechnungen, gruppierte OHLCV-Zusammenfassungen, Fensterstatistiken, Filter, Joins, verzögerte Datei-Scans, Speicherbedarf und…

Dieses Notebook beschreibt einen TabM-Workflow für Modelle zu Währungspaaren. TabM wendet ein kleines neuronales Netz auf jede Entscheidungszeile an, statt die Beobachtungen als Sequenz zu behandeln. Das Notebook übernimmt Architektur und…

Dieses Notebook entwickelt eine Finanz-Feature-Matrix für eine marktübergreifende ETF-Momentum-Hypothese: Assets mit einer stärkeren relativen Performance könnten im folgenden Monat weiterhin besser abschneiden. Es kombiniert nachlaufende Renditen über…

Dieses Dokument beschreibt, wie die in früheren Validierungsphasen ausgewählte Konfiguration anhand aller geeigneten Daten aus der Zeit vor -2021 neu angepasst und anschließend Prognosen für den Holdout 2021 erstellt werden. Es leitet das Trainingsintervall…

Dieses Notebook prüft, ob Gradient-Boosted Trees die Querschnittsrangfolge von Währungspaaren gegenüber einem regularisierten linearen Modell verbessern. Das FX-Universum umfasst Paare mit gemeinsamen Währungen, daher sind die Beobachtungen abhängig: Eine…

Dieses Hilfsmodul unterstützt Deep-Learning-Workflows für Finanzzeitreihen mit mehreren Assets. Es löst Dataset-Aliase auf und lädt kanonische Fallstudiendaten. Anschließend erstellt es gleitende Fenstersequenzen für jedes Symbol separat. Die…

Dieses Notebook vergleicht zwei lokal ausgeführte Embedding-Modelle mit offenen Gewichten anhand von Passagen aus aktuellen 10-K-Berichten und einer festen Auswahl von Finanzrecherchefragen. Es erstellt jeweils Passagen aus zwei Sätzen, bettet dieselben…

Dieses Notebook erstellt preisbasierte Features für ein breites US-Aktienuniversum, darunter Momentum, gleitende Durchschnitte und Volatilitätsmaße. Die Aktien werden anhand dieser Features gegeneinander gerankt. Dafür werden ihre Handelbarkeit geprüft und…

Dieses Notebook vergleicht drei Möglichkeiten, einen vierphasigen Prognose-Workflow zu orchestrieren: die direkte Komposition in Python, eine CrewAI-Version mit rollenbasierten Prompts und eine LangGraph-Version, die dieselben Fachklassen wie die native…

Dieses Notebook erstellt minütliche Features aus NASDAQ-100-Kursnotierungen und Handelsdaten, um kurzfristigen Kursdruck zu untersuchen. Es behandelt die normalisierte Orderflow-Imbalance als wichtigsten Signalkandidaten und nutzt Spread, Markttiefe,…

Dieses Dokument beschreibt ein Nebenbuch zur Verbuchung von Funding-Zahlungsströmen für Positionen in Perpetual Futures während eines Backtests. Zu jedem Funding-Zeitstempel berechnet es anhand der vorzeichenbehafteten Positionsmenge, des aktuellen…

Dieses Notebook prüft, ob vierstündige Spot-FX-Daten eine tägliche Querschnittsstrategie unterstützen können, die Währungspaare nach Momentum und Carry ordnet. Es testet, ob für die deklarierten Instrumente zu jedem Entscheidungszeitpunkt Kurse vorliegen, ob…

Dieses Notebook bewertet Stop-Loss-, Trailing-Stop- und Exits mit fester Laufzeit als Overlays für CME-Futures-Strategien. Für jeden Prognosehorizont wendet es konfigurierte Regeln auf die anhand vorheriger Signal- und Allokationsergebnisse ausgewählte…

Dieses Notebook prüft, ob Finanz- und modellbasierte Merkmale Aktien nach Zukunftsrenditen ordnen können. Es berechnet täglich querschnittliche Information Coefficients, schätzt Unsicherheit unter Berücksichtigung serieller Abhängigkeiten, korrigiert die…

Dieses Notebook vergleicht drei lineare Prognosemodelle, einen Transformer-Encoder und zwei parameterfreie Prognosen für tägliche SPY-Renditen. Lineare Modelle übertragen ein historisches Fenster auf eine Mehrtagesprognose; Varianten trennen zunächst eine…

Dieses Notebook konfiguriert einen NLinear-Prognoselauf für FX-Paare. Das Modell verwendet ein festes, lückenlos aufeinanderfolgendes Rückblickfenster und zieht den zuletzt beobachteten Wert ab, sodass es auf Veränderungen in diesem Fenster ausgerichtet…

Dieser Leitfaden erläutert, wie stündliche kontinuierliche Futures-Daten in Tagesbalken umgewandelt werden, die an CME-Handelssitzungen ausgerichtet sind. Da eine Sitzung um 4 PM Central Time endet, gehören Balken vom Sonntagabend zur Montagssitzung. Balken…

Dieser Code definiert Schutzmaßnahmen für reproduzierbare Kreuzvalidierung, die Nachverfolgung der Eignung und zeitlich auf Folds begrenzte Merkmale. Er normalisiert Fold-Grenzen, vergleicht angeforderte Folds mit den Grenzen, die zur Erstellung zeitlicher…

Dieses Notebook fasst die Prognose von 21-Sitzungs-ETF-Zukunftsrenditen als binäre Aufgabe: Positive Renditen werden als steigend und alle übrigen als fallend klassifiziert. Es passt eine logistische Regression mit L2- und L1-Regularisierung anhand…

Dieses Notebook prüft, ob ein LSTM zeitliche Strukturen aus ETF-Merkmalshistorien extrahieren kann, die flache Merkmalsmodelle möglicherweise übersehen. Vor dem Fitten gleicht es die definierte Sequenzpopulation mit verfügbaren Merkmalen, Labels, Entitäten…

Dieses Tutorial leitet den Kelly-Anteil für eine binäre Wette her, indem es das erwartete logarithmische Vermögenswachstum maximiert, und erweitert das Konzept anschließend auf stetige Renditen und ein Mehrwertpapierportfolio. Es verwendet symbolische…

Dieses Notebook bewertet vier aus Nachrichtentext abgeleitete Signale: gewichtete Überraschung, durchschnittliche Stimmung, Stimmungsdynamik und Artikelabdeckung. Es verwendet zukünftige Renditen, die in einem früheren Schritt zur Merkmalsbildung vorbereitet…