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.
563 Dokumente
Dieses Dokument beschreibt eine tägliche Kandidatenmenge von ETF, die Aktien, festverzinsliche Wertpapiere, Rohstoffe und Währungen abdeckt. Es skizziert einen Ablauf zum Herunterladen und Laden von Marktdaten für Analysen, zur Prüfung der Abdeckung nach…
Dieses Notebook beschreibt einen schreibgeschützten Vergleich von Validierungsprognosen mehrerer Modellfamilien auf einem US-Aktienpanel. Es prüft zunächst, ob jeder vorab definierte Prognosesatz vollständig ist, bewertet dann die Querschnittsrangfolge…
Dieses Notebook erstellt univariate Prognosen der täglichen Schlusskurse von SPY mit PyTorch ohne Abstraktionsschicht, sktime und Darts. Es vergleicht die praktische Nutzung jeder Schnittstelle, einschließlich Implementierungsaufwand,…
Dieses Notebook erläutert eine Familie von ETF-Modellen, die Renditen anhand gemeinsamer latenter Richtungen darstellt und schätzt, wie Fondsmerkmale auf Exposures abgebildet werden. Es unterscheidet fünf Ansätze: unbedingte Hauptkomponenten, Instrumented…
Diese Analyse vergleicht Prognose-, Latent-Faktor- und Kausalmodelle für eine Querschnittsstrategie mit S&P-500-Aktien und wöchentlichen Vorwärtsrenditen. Der Merkmalsumfang kombiniert Momentum- und Volatilitätsmaße für Aktien mit Optionsdaten wie impliziter…
Dieses Notebook beschreibt die Rekonstruktion eines Limit-Orderbuchs für ein einzelnes Symbol und einen einzelnen Tag anhand von NASDAQ- und ITCH-Nachrichten. Es verarbeitet Nachrichten zum Hinzufügen, Ausführen, Stornieren, Löschen und Ersetzen und verfolgt…
Dieses Notebook analysiert einen Bestand von Jahresberichten, bevor er für die Finanzforschung indexiert wird. Es zeigt vier Datenprobleme auf, die weder Zeilenzahlen noch Prüfungen auf fehlende Werte erkennen lassen: den Abstand zwischen Geschäftsjahresende…
Diese schreibgeschützte Bewertung rekonstruiert die ausgewählte Strategie anhand konfigurierter Registry-Ergebnisse mit vollständiger Abdeckung. Sie folgt der Entwicklung von einer gleichgewichteten Baseline über Allokation, Risikokontrollen und Sensitivität…
Diese explorative Analyse erläutert, wie Minutenbalken aus Kursnotierungs- und Handelsdaten für NASDAQ-100-Bestandteile zu interpretieren sind. Sie ordnet die Felder in Gruppen zu Geld- und Briefkursen, Ausführungen, Spreads, Volumen, Handelspreisbuckets,…
Dieses Notebook untersucht ARIMA als Merkmalsgenerator für Modelle, die seine Ausgabe neben anderen Prognosevariablen verwenden können. Es erklärt, wie ACF- und PACF-Diagramme Modellordnungen nahelegen können, wie Informationskriterien Kandidatenordnungen…
Dieses Notebook wendet eine zuvor ausgewählte NASDAQ-100-Handelskonfiguration auf Prognosen für ein unangetastetes Holdout-Zeitfenster an. Strategie, Portfoliokonzentration, Allokationsmethode, Rebalancing-Zeitplan, Risiko-Overlay und Annahme zu…
Diese Referenz beschreibt akademische Faktor-Renditedatensätze aus der Fama-French-Bibliothek und von AQR für Strategieanalysen und Faktormodellierung. Zu den Daten von Fama-French gehören Reihen zu Markt, Größe, Value, Profitabilität, Investitionen und…
Dieses Dokument stellt ein gemeinsames Datensystem für quantitative Handelsforschung vor und katalogisiert Datensätze zu Aktien, Optionen, Futures, Krypto, Devisen, Faktoren, Makroökonomie, Unternehmensmeldungen, Positionierung, Nachrichten und…
Dieses Notebook untersucht Labels für überwachtes Lernen anhand von ETF-Kursdaten. Es behandelt Renditen über feste Horizonte für Regression oder Richtungsklassifikation, rollierende Zeitreihenperzentile, querschnittliche Perzentil-Labels,…
Dieses Notebook bewertet ETF-Merkmale einzeln, indem es für jedes Datum einen Rang-Informationskoeffizienten zwischen Merkmalswerten und nachfolgenden Monatsrenditen berechnet. Es prüft Finanz- und modellbasierte Merkmale über Walk-Forward-Validierungsdaten…
Dieses Notebook bewertet Kandidatenmerkmale zur Rangfolge von US-Aktien anhand nachfolgender Renditen. Es berechnet tägliche querschnittliche Informationskoeffizienten, fasst deren Mittelwert mit Unsicherheitsschätzungen unter Berücksichtigung serieller…
Dieses Notebook schätzt mithilfe von Double Machine Learning den bereinigten Effekt eines kontinuierlichen ETF-Momentummaßes auf zukünftige Renditen. Es vergleicht eine unbereinigte Regression mit DML-Schätzungen, die jüngere und längerfristige Volatilität,…
Dieser Leitfaden beschreibt einen täglichen Datensatz für US Aktien von NASDAQ Data Link Wiki Prices mit angepassten OHLCV-Daten und einer Abdeckung von 1962 bis März 2018. Er erklärt, wie Sie das Archiv mit einem API-Schlüssel abrufen, laden, nach Symbol…
Dieses Notebook erläutert, wie ein bedingter Autoencoder die instrumentierte Hauptkomponentenanalyse (IPCA) erweitert: Er behält die zweistufige Struktur bei, in der Fondsmerkmale auf latente Faktorbelastungen abgebildet und diese mit Faktorrenditen…
Diese Analyse vergleicht Prognosemodelle zur Rangordnung von NASDAQ-100-Aktien anhand ihrer Rendite in den nächsten 15 Minuten. Verwendet werden Intraday-Mikrostrukturmerkmale wie Spreads, Ungleichgewicht der Markttiefe, vorzeichenbehaftetes Volumen und…
Dieses Notebook vergleicht sklearn HistGradientBoosting, XGBoost, LightGBM und CatBoost zur Prognose zukünftiger ETF-Renditen. Es misst den querschnittlichen Information Coefficient, die Trainingszeit und den Speicherverbrauch für verschiedene…
Dieses Notebook erläutert, wie sich IEX-DEEP-Nachrichten auslesen und aggregierte Limit-Orderbücher für jede Preisebene führen lassen. Es extrahiert Aktualisierungen der Preisebenen, beste Geld- und Briefkurse sowie Handelsmeldungen und verwendet die daraus…
Dieses Notebook prüft, ob eine Standard-Portfolioallokation eine NASDAQ-100-Handelsstrategie verbessern kann, die bei jedem Balken handelt und bereits durch Transaktionskosten belastet ist. Es wählt Prognosen anhand der Validierungsperformance im…
Dieses Notebook wendet positionsbezogene Risikokontrollen auf führende ETF-Allokationskombinationen an und hält dabei jede zugrunde liegende Prognose, Konzentration und Allokationsmethode konstant. Es vergleicht Stop-Losses, Trailing Stops und zeitbasierte…