Wissensbibliothek

Dieses Notebook wendet SHAP auf Tokenebene auf ein festgelegtes FinBERT-Modell an, das Finanztexte als negativ, neutral oder positiv klassifiziert. Es kapselt die Modellinferenz, um die Label-Reihenfolge des Checkpoints beizubehalten, und erklärt…

Dieses Notebook erläutert, warum die beobachtete Sharpe-Ratio einer Strategie angepasst werden muss, wenn sie aus vielen Tests ausgewählt wurde. Es stellt die Deflated Sharpe Ratio (DSR) vor, die das ausgewählte Ergebnis mit einem Referenzwert vergleicht,…

Dieses Notebook erläutert, wie ein Transformer für die finanzielle Named-Entity-Erkennung feinabgestimmt wird, die Textstellen wie Organisationen, Personen, Beträge, Daten und Prozentangaben identifiziert. Es konzentriert sich auf BIO-Grenzlabels und das…

Dieses Notebook passt einen überwachten Autoencoder an tägliche US-Aktien an. Das Modell rekonstruiert rangtransformierte Preis- und Volumenmerkmale, während zusätzliche und zentrale Klassifikationsköpfe gemeinsam eine latente Darstellung trainieren, um über…

Dieses Notebook zeigt einen Workflow zur Datenqualität für tägliche US-Aktien-OHLCV-Daten. Strukturelle Prüfungen umfassen Nullwerte, Duplikate, chronologische Reihenfolge, Preiskonsistenz, negative Werte, veraltete Kurse und extreme Renditen. Anschließend…

Dieses Notebook stellt einen Arbeitsablauf vor, der eine große Menge von ETF-Merkmalen auf Kandidaten für spätere Modellierung reduziert. Es ordnet Merkmale anhand querschnittlicher Spearman-Informationskoeffizienten gegenüber künftigen Renditen, berechnet…

Dieses Notebook erläutert, wie ein stochastischer Diskontfaktor (SDF) einen Querschnitt von Aktienoptionssignalen bewertet. Anders als Faktormodelle, die Expositionen und Faktorrenditen schätzen, schätzt der SDF-Ansatz eine Zufallsvariable, die konsistente…

Dieses Dokument stellt latente Faktoren als gemeinsame Renditemuster von Aktien vor; die Ladung jeder Aktie beschreibt ihre Exposition gegenüber einem Muster. Es stellt die Hauptkomponentenanalyse, die Faktoren und Aktienladungen allein aus dem Renditepanel…

Dieses Dokument erläutert, wie sich Labels für künftige Renditen und Richtungen für die NASDAQ-100-Intraday-Forschung konstruieren lassen. Es definiert die Rendite anhand einer expliziten Ausführungskonvention: einen Balkenschluss beobachten, beim nächsten…

Dieses Notebook untersucht TabM, ein neuronales Netzwerkdesign für tabellarische Daten, anhand monatlicher Unternehmensmerkmale. Es vergleicht drei Voreinstellungen, die die verborgene Breite und die Ensemblegröße erhöhen, während die übrigen…

Dieses Kapitel beschreibt die Governance nach der Bereitstellung von Trading-Systemen auf Basis maschinellen Lernens. Es unterscheidet technische Fehler, bei denen identische Eingaben unterschiedliche Ausgaben erzeugen, von statistischem Leistungsabfall, bei…

Dieser Index stellt latente Faktoren als gemeinsame Muster vor, die aus gleichgerichteten Aktienrenditen abgeleitet werden; die Ladung jeder Aktie gibt ihre Exposition gegenüber einem Muster an. Er stellt die Hauptkomponentenanalyse, die Faktoren und…

Diese Analyse erläutert, wie Informationskoeffizienten für einen Katalog von CME-Futures-Prognosemodellen zu interpretieren sind. Sie definiert den IC jedes Datums als Rangkorrelation zwischen prognostizierten und realisierten Renditen über Produkte hinweg…

Dieses Notebook führt drei ansonsten identische Rechercheagenten zu einer Rezessionsfrage aus, entweder durch Wiedergeben einer gespeicherten Aufzeichnung oder durch parallele Ausführung von Live-Modellen und Suche. Es erfasst die Wahrscheinlichkeit, das…

Dieses Notebook führt die registrierten Backtests einer ETF-Fallstudie zu einer Strategieauswertung zusammen, die Unsicherheit berücksichtigt. Es wertet Performancekennzahlen mit Block-Bootstrap-Konfidenzintervallen aus und nutzt gepaarte Bootstraps, um…

Dieses Notebook erläutert, wie ein Makrodatensatz, dessen Zeitstempel den gemessenen Zeitraum angibt, in einem Trading-Backtest Informationen aus der Zukunft einfließen lassen kann. Es schätzt Veröffentlichungsdaten, indem es die Periodenlänge zum…

Dieses Notebook nutzt TreeSHAP, um LightGBM-Renditeprognosen zu erklären, mit globaler Merkmalswichtigkeit, Erklärungen einzelner Prognosen, Abhängigkeitsdiagrammen und paarweisen Interaktionswerten. Es vergleicht SHAP-Rangfolgen mit Permutationswichtigkeit…

Das Notebook demonstriert eine Pipeline, die Lieferanten-, Kunden- und Wettbewerberbeziehungen aus regulatorischen Jahresberichten von Unternehmen extrahiert und als Wissensgraph speichert. Ein lokales Sprachmodell erzeugt aus Texten regulatorischer…

Das Dokument erläutert die Erstellung von Merkmalen für Währungspaare anhand dreier geschätzter Zeitreihenmodelle: eines Zustandsraumfilters zur Schätzung eines langsam veränderlichen Preisniveaus, eines zweizuständigen Hidden-Markov-Modells für…

Dieses Notebook untersucht, ob Sequenzmodelle handgefertigte Zusammenfassungen der Funding-Prämienhistorie bei Perpetual Futures verbessern können. Es vergleicht NLinear, ein einfaches lineares Modell, das ein geordnetes Fenster verarbeitet, mit einem…

Dieses Dokument erläutert, warum Stop-Losses, Trailing-Stops und zeitbasierte Ausstiege in einer Fallstudie nicht bewertet werden können, deren Backtest Gewichte über einen Monat hält und nur die realisierte monatliche Vorwärtsrendite beobachtet. Solche…

Dieses Dokument beschreibt ein Bewertungsverfahren für registrierte NASDAQ-100-Mikrostruktur-Backtests. Es liest bestehende Durchläufe ein, statt Modelle zu trainieren oder Backtests erneut auszuführen, verfolgt Herkunfts- und Abstammungsketten ausgewählter…

Dieses Dokument stellt eine schrittweise Methode vor, um Unternehmensnamen aus alternativen Daten, regulatorischen Einreichungen, Nachrichten und Kursquellen Wertpapieren zuzuordnen. Zunächst werden verfügbare Kennungen in einer festgelegten…

Dieses Dokument beschreibt den Aufbau einer querschnittlichen Merkmalsmatrix für S&P-500-Aktien aus bereinigten Aktienkursverläufen und zusammengefassten optionsimpliziten Volatilitätsflächen. Es ordnet Merkmale nach Rolle, Eingabe, Rückblickszeitraum und…