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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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100 Dokumente

Machine Learning for Trading

Dieses Notebook entwickelt Merkmale für eine querschnittliche Hypothese: Ungewöhnlich teure Long-Positionen in Perpetual Futures könnten einer relativen Schwäche vorausgehen, wenn sich überfüllte Trades auflösen. Es wandelt Funding-Raten und…

KryptoPerpetual FuturesCarryBacktesting
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook implementiert eine ausschließlich long ausgerichtete RSI-Mean-Reversion-Regel für unbefristete BTC/USDT-Kontrakte auf Basis eines ereignisgesteuerten Backtesting-Systems. Es fasst untertägige Beobachtungen zu täglichen UTC-Balken zusammen,…

KryptoPerpetual FuturesRückkehr zum MittelwertTechnische Indikatoren
Machine Learning for Trading

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…

KryptoPerpetual FuturesMarktmikrostruktur
Machine Learning for Trading

Diese explorative Analyse untersucht stündliche OHLCV-Daten für Binance-Perpetual-Kontrakte zusammen mit einem achtstündigen Premiumindex. Sie prüft die Datenabdeckung, wechselnde Kontraktzugehörigkeit, Einheiten, fehlende Werte und die Konsistenz der…

KryptoPerpetual FuturesMarktmikrostrukturStatistik