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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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…
Der Code berechnet standardisierte Performance-Kennzahlen aus Out-of-Sample-Prognosetabellen, getrennt nach Fold und als übergreifende Gesamtwerte. Er unterstützt Regression und Klassifikation, darunter Informationskoeffizient, Fehlermaße,…
Dieser Datensatz hält einen LangGraph-Prognoselauf dazu fest, ob die Federal Reserve ihren Leitzins im Jahr 2026 anheben würde. Drei Agenten gaben Wahrscheinlichkeiten aus; anschließend folgten eine Debatte und eine Aktualisierung durch die Aufsicht. Die…
Dieses Notebook nutzt Double Machine Learning, um zu prüfen, ob der Zusammenhang zwischen der Differenz aus impliziter und realisierter Volatilität und künftigen Aktienrenditen nach Anpassung um beobachtete Störfaktoren bestehen bleibt. Es vergleicht den…
Dieses Notebook stellt einen Research-Agenten zusammen, der nach Belegen sucht und eine strukturierte Wahrscheinlichkeit für eine binäre Frage ausgibt. Es beschreibt die Analyse und Validierung von Aktionen, ein Rundenlimit und ein gespeichertes…
Dieses Notebook erklärt PCA als latente Faktoren-Baseline ohne Merkmale zur Prognose von ETF-Renditen. Es zerlegt die Renditematrix des Trainingszeitraums für jedes Label und erstellt Prognosen anhand einer Ladung für jeden Fonds sowie geschätzter…
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…
Dieses Notebook stellt ein neuronales Modell des stochastischen Diskontfaktors für ein Panel von CME-Futures vor. Das Modell verwendet sowohl Produktrenditen als auch beobachtbare Merkmale wie Carry, Momentum und Volatilität, um latente Faktoren zu…
Dieses Dienstprogramm beschreibt einen Ablauf, um öffentliche SEC-10-Q-, 10-K- und 8-K-Meldungen zu erfassen und in einen einheitlichen tabellarischen Datensatz für nachgelagerte Forschung umzuwandeln. Die Textextraktion richtet sich nach dem…
Dieses Notebook erklärt die Konstruktion von Merkmalen anhand von Daten, die über die Kurshistorie eines einzelnen Vermögenswerts hinausgehen. Es leitet die annualisierte Futures-Rollrendite aus gleichzeitigen Kursen naher und späterer Kontrakte ab und…
Diese Studie bewertet führende Kombinationen aus ETF-Allokation und Risikokontrolle anhand zweier Kostenraster neu, während jede registrierte Strategiekonfiguration unverändert bleibt. Ein Raster verwendet Basispunkte pro Trade; das andere die festgelegte…
Dieses Modul beschreibt zwei Komponenten einer Multi-Agenten-Pipeline für Prognosen. Ein Debattenagent wechselt zwischen bullischen und bärischen Argumenten. Jede Seite muss auf die Behauptungen der anderen eingehen und eine Wahrscheinlichkeitsschätzung mit…
Dieses Notebook vergleicht sechs Long-only-Portfolioallokationen für ein Multi-Asset-ETF-Universum. Es verwendet die Kovarianz-Shrinkage nach Ledoit-Wolf, um Stichprobenvariationen zu verringern, die Optimierungen destabilisieren können, und vergleicht…
Dieses Notebook zeigt, wie PCMCI verzögerte Beziehungen zwischen Renditen von ETF und Volatilitätsrenditen untersucht, ohne vorab einen Kausalgraphen festzulegen. Es vergleicht bedingte Unabhängigkeitstests auf Paneldaten mit paarweisen Granger-Tests, die…
Diese Konfiguration definiert ein wöchentliches Futures-Anlageuniversum aus Aktienindizes, Staatsanleihen, Energie, Metallen, Währungen, Agrarrohstoffen und Vieh. Als Entscheidungszeitpunkt wird der Freitagsschluss festgelegt, als Ausführungszeitpunkt die…
Dieses Experiment untersucht, wie stark ein ausgewähltes monatliches US-Long-Short-Aktiensignal von Small-Cap-Aktien abhängt. Ein verzögerter Filter nach Marktkapitalisierung entfernt das kleinste Quartil aus den Validierungsprognosen; anschließend werden…
Dieses Notebook erklärt, wie PatchTST anhand gleich langer Abschnitte sequenzieller Marktmerkmale NASDAQ-100-Zielwerte prognostiziert. Die Attention verknüpft Abschnitte über eine rückwärtsgerichtete Stunde hinweg und verkürzt die Sequenz im Vergleich zu…
Dieses Dokument beschreibt ein CME-Futures-Experiment mit TabM, einem parametereffizienten neuronalen Ensemble, anhand derselben konstruierten Merkmalszeilen und Walk-Forward-Folds wie bei linearen Modellen und Gradient-Boosting-Modellen. TabM teilt die…
Dieses Material erklärt, wie eine anhand von Validierungsdaten ausgewählte Strategie mit Prognosen aus einem separaten 2021-Holdout bewertet wird. Die gewählte Allokation, Konzentration, Risikokontrollen, der Handelsplan und die Kosten bleiben unverändert;…
Das Dokument beschreibt eine Pipeline, die SEC 8-Meldungen in strukturierte Unternehmensereignisse umwandelt. Ein Sprachmodell extrahiert Ereignisbeziehungen; explizite Schema-Prüfungen validieren Entitätsnamen, Beziehungstypen, Kategorien und Daten. Durch…
Dieses Modul beschreibt die Migration eines Registers, nachdem eine Bibliothek die Nummerierung der Walk-Forward-Folds geändert hatte, während deren Datumsfenster und angepasste Werte unverändert blieben. Da Fold-IDs in Trainingsspezifikationen,…
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…
Dieses Notebook beschreibt die Erstellung von Prognosen für den Holdout-Zeitraum einer US-Aktienstudie, nachdem eine Konfiguration anhand von Validierungs-Folds ausgewählt wurde. Es löst die ausgewählte Konfiguration auf, behält die Wahl des Checkpoints bei…
Dieses Notebook erklärt, wie verborgene Markow-Modelle unbeobachtete Marktphasen anhand von Renditen und jüngster Volatilität erschließen. Zunächst werden einfache Vergleichsregeln festgelegt: ein Schwellenwert eines Volatilitätsindex für Stress und der Kurs…