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 zeigt, wie sich eine gemeinsame ETF-Momentumstrategie-Schnittstelle mit Alpaca verbinden lässt. Standardmäßig steht ein simulierter Offlinepfad zur Verfügung. Broker- und Marktdatenadapter können ausgetauscht werden, während Strategie,…
Dieses Notebook vergleicht Brutto- und Netto-Sharpe-Ratios über Kostenraster von Strategie-Backtests aus Fallstudien hinweg. Für jede eingesetzte Strategiekonfiguration liest es angenommene Kosten pro Orderseite und Rebalancing-Rhythmus aus gespeicherten…
Dieser Datensatz dokumentiert einen Multi-Agent-Forschungslauf zur Frage, ob die Vereinigten Staaten bis Ende 2026 in eine Rezession eintreten würden. Als festgelegte Auflösungsregel gelten entweder aufeinanderfolgende Rückgänge des vierteljährlichen GDP…
Dieses Notebook wandelt rollierende ETF-Renditefenster in Zweikanalbilder für ein faltendes neuronales Netz um. Das Gramian Angular Summation Field skaliert Werte innerhalb jedes Fensters neu, bildet sie auf Winkel ab und erfasst trigonometrische Beziehungen…
Dieses Notebook erläutert, warum ein allgemeines Risiko-Overlay mit Zielgewichten für die beschriebene S&P-500-Short-Straddle-Strategie ungeeignet ist. Die Strategie weist wöchentlichen Kohorten feste Kapitalanteile zu und normalisiert die Gewichte innerhalb…
Dieses Dokument entwickelt Merkmale, um zu untersuchen, ob überfüllte Positionierungen in Krypto-Perpetual-Futures relative Renditen prognostizieren. Es erläutert die Richtung der Funding-Zahlung, die Rolle des Premium-Index und warum rohe Funding- oder…
Risk-Premium-PCA verändert die Kovarianzmatrix, indem ein gewichtetes äußeres Produkt des mittleren Renditevektors aus den Trainingsdaten hinzugefügt wird. Die führenden Eigenvektoren definieren statische Faktorportfolios: Bei Gewicht null ergibt sich die…
Dieses Notebook misst, wie sich die Validierungsperformance einer ausgewählten US-Unternehmensmerkmalsstrategie bei unterschiedlichen angenommenen Kommissionen und Slippage verändert. Es führt dieselbe Konfiguration über ein festgelegtes Kostenraster erneut…
Dieses Notebook beschreibt, wie nach der Auswahl einer Konfiguration anhand von Validierungsdaten Prognosen für einen unberührten Holdout-Zeitraum erstellt werden. Es löst die ausgewählte Konfiguration auf, erstellt ihre Trainingsspezifikation für den…
Diese Konfiguration beschreibt eine Intraday-Studie zu Order-Flow-Signalen in einem zeitpunktbezogenen NASDAQ-100-Universum. Sie definiert anhand von Liquiditätsdaten, die vor jedem Auswertungszeitraum verfügbar sind, eine nach Kosten gefilterte Teilmenge.…
Dieses Notebook verwendet ein Gaußsches Mischungsmodell, um Monate anhand des gemeinsamen Verhaltens von neun Faktor- und Anlageklassen-Renditereihen zu gruppieren. Es standardisiert monatliche Beobachtungen, entfernt Monate mit fehlenden Werten und…
Dieses Notebook erstellt einen Prognose-KI-Agenten, der in einem ReAct-Loop zwischen Schlussfolgerungen und Aktionen wechselt. Sein Aktionsraum ist bewusst klein: Der Agent kann nach Belegen suchen oder eine Wahrscheinlichkeitsprognose abgeben. Eine…
Dieses Notebook untersucht die Herausforderung zur kausalen Entdeckung von ADIA Lab als Benchmark für das Erlernen von Mustern innerhalb einer bekannten Simulatorfamilie. Die Aufgabe umfasst zahlreiche synthetische Datensätze mit bekannten gerichteten…
Dieses Notebook beschreibt, wie Holdout-Prognosen für eine ausgewählte Konfiguration eines CME-Futures-Modells erstellt werden. Die Konfiguration wird anhand von Validierungsergebnissen ausgewählt und anschließend mit Daten neu angepasst, deren Zeitraum vor…
Dieses Notebook erläutert Tail-GAN, einen generativen adversariellen Ansatz zur Erzeugung finanzieller Renditeszenarien mit Fokus auf Value at Risk (VaR) und Expected Shortfall (ES). Differenzierbares Sortieren ermöglicht den Gradientenfluss durch…
Dieses Notebook zur Merkmalsentwicklung erläutert, wie langsam verfügbare Informationen Handelssignale mit höherer Frequenz ergänzen können: durch Fundamentaldaten, makroökonomische Daten und Kalenderkontext. Es beschreibt Bewertungskennzahlen wie Buchwert…
Dieses Notebook beschreibt, wie Holdout-Prognosen für eine ausgewählte NASDAQ-100-Mikrostrukturkonfiguration erstellt werden, nachdem Modell und Strategie anhand von Validierungs-Folds ausgewählt wurden. Es rekonstruiert die ausgewählte…
Dieser Leitfaden stellt die öffentlichen CFTC-Commitment-of-Traders-Berichte als Quelle wöchentlicher Positionsdaten zu Futures vor. Er unterscheidet den Bericht Traders in Financial Futures, der Teilnehmer wie Händler, Vermögensverwalter und gehebelte…
Dieses Python-Modul beschreibt Methoden, um die Unsicherheit von Strategie-Backtests anhand täglicher Renditen außerhalb der Stichprobe zu quantifizieren. Es kombiniert Intervalle aus einem stationären Block-Bootstrap für Renditestatistiken, einen um…
Dieses Notebook fasst registrierte Validierungsergebnisse für fünf Schätzer latenter Faktoren über mehrere Fallstudien hinweg zusammen. Zunächst zeigt es, für welche Panels Ergebnisse der einzelnen Schätzer vorliegen. Anschließend bestimmt es den führenden…
Dieses Notebook erläutert, wie eine Volumenbeteiligungsgrenze die Menge einer übergeordneten Order beschränkt, die in jedem Marktintervall ausgeführt werden kann. Ein Broker berechnet den zulässigen Teil anhand des beobachteten Handelsvolumens und überträgt…
Dieses Notebook demonstriert die Bewertung einzelner Faktoren anhand realer ETF-Daten und eines aus Kursen abgeleiteten Momentum-Beispiels. Es misst querschnittliche Spearman-Informationskoeffizienten gegenüber zukünftigen Renditen, vergleicht Horizonte und…
Dieses Kapitel stellt Retrieval-Augmented Generation als Möglichkeit vor, Sprachmodelle für offene Finanzforschung nützlicher zu machen, bei der unbelegte Aussagen und Halluzinationen kostspielig sein können. Es führt durch das System – von der Aufnahme von…
Dieses Notebook wählt eine Fallstudie zu CME-Futures aus registrierten Validierungs-Backtests zu Signalregeln, Allokation und Risiko-Overlays aus. Es vergleicht Kandidaten über beide Renditehorizonte hinweg und wählt die Konfiguration mit der höchsten Sharpe…