Wissensbibliothek

Dieses Notebook fragt Backtest-Register aus neun Fallstudien ab und erstellt vergleichbare Tabellen für nachgelagerte Analysen. Es ordnet Ergebnisse nach Anlageklasse und Datenfrequenz und erfasst die Performance über die Phasen Signal, Allokation, Kosten…

Dieses Notebook stellt eine Brücke für die Bereitstellung zwischen einer Offline-Pipeline für maschinelles Lernen und der Handels-Engine LEAN von QuantConnect vor. Es wählt reproduzierbar einen Modelllauf aus einer Registry aus, exportiert dessen…

Dieses Notebook bewertet vier aus Nachrichten abgeleitete Signale – gewichtete Überraschung, durchschnittliche Stimmung, Stimmungsänderung und Artikelabdeckung – anhand künftiger Aktienrenditen. Es berechnet täglich einen Spearman-Informationskoeffizienten…

Dieses Dokument beschreibt die Anpassung temporaler Faltungsnetze an Mikrostrukturmerkmale auf Minutenebene für NASDAQ 100. Kausale Faltungen verhindern, dass eine Prognose spätere Beobachtungen verwendet. Dilatation ermöglicht es aufeinanderfolgenden…

Diese Analyse prüft, ob tägliche Options- und Aktiendaten eine wöchentliche S&P-500-Strategie stützen können, die die Bestandteile nach der impliziten Volatilität am Geld mit einer Laufzeit von dreißig Tagen sortiert und die am höchsten eingestuften Aktien…

Dieses Dokument beschreibt einen einjährigen Out-of-Sample-Backtest von S&P-500-Options-Straddles. Verwendet werden Prognosen eines auf Daten vor dem Holdout erneut trainierten Modells sowie die zuvor ausgewählte Strategie, Allokation, Konzentration, der…

Dieses Notebook spezifiziert und führt eine Double-Machine-Learning-Analyse zum Effekt der Varianzrisikoprämie auf Renditen von Short-Optionen bis zum Verfall durch. Vor der Ausführung legt es Behandlung, Ergebnisgröße, Störfaktoren, Zeitablauf, Störmodell,…

Diese Analyse vergleicht Prognosen verschiedener Modellfamilien, die mit monatlichen Merkmalen von US-Aktien trainiert wurden, um Renditen für den Folgemonat vorherzusagen. Im Mittelpunkt steht der Informationskoeffizient im Querschnitt, der misst, wie gut…

Diese Fallstudie passt regularisierte lineare Modelle an Renditen von bis zum Verfall gehaltenen Short-At-the-Money-Straddles an. Der Trade vereinnahmt Call- und Put-Prämien. Dadurch ist der maximale Gewinn begrenzt, während bei starken Bewegungen des…

Das Dokument erläutert, wie ein Experimentregister ein Modell von seiner Trainingskonfiguration über Prognosen bis zu Backtestergebnissen nachverfolgen kann. Jede Phase erhält eine Kennung, die aus einer kanonisierten Spezifikation abgeleitet wird. So…

Dieses Notebook vergleicht Methoden zur Entdeckung von Beziehungen in einem Panel von ETF-Renditen: NOTEARS für zeitgleiche lineare gerichtete azyklische Graphen, VAR-LiNGAM für verzögerte und unmittelbare Strukturen, PCMCI für bedingte…

Dieses Notebook zeigt, wie sich LightGBM-Hyperparameter mit Optunas TPE-Sampler abstimmen lassen. Als Ziel dient der Informationskoeffizient im Querschnitt. Die Anzahl der Boosting-Runden wird per Early Stopping gewählt; ein benutzerdefinierter…

Dieses Kapitel beschreibt den Portfolioaufbau als Umwandlung von Renditeprognosen, Risikoschätzungen und Beschränkungen in Gewichtungen, Hebel und Rebalancing-Entscheidungen. Es skizziert einen Forschungsablauf, der Allokationsentscheidungen dokumentiert,…

Dieses Notebook erläutert, wie sich Ausstiege auf Positionsebene bewerten und mit portfolioweiten Kontrollen kombinieren lassen. Feste Stop-Loss-, Take-Profit- und zeitbasierte Ausstiege werden mit nachziehenden und enger werdenden Stops verglichen; ein…

Dieses Notebook untersucht, wie Ridge, Lasso und Elastic Net wirken, wenn eine Merkmalsmatrix für Krypto-Perpetuals eine ökonomische Größe – die Prämie – auf viele verschiedene Arten misst. Die Eingaben werden von Prämienniveaus, Änderungen, Volatilität,…

Dieses Dokument beschreibt den Datenzugriff und die Konventionen zur zeitlichen Ausrichtung für Krypto-Perpetual-Futures und zugehörige On-Chain-Reihen. Es erläutert, dass Premium-Index-Balken mit ihrem Eröffnungszeitpunkt als Zeitstempel versehen sind: Ein…

Diese Studie wandelt registrierte Modellprognosen in vergleichbare S&P-500-Optionsstrategien um. An wöchentlichen Entscheidungstagen ordnet sie prognostizierte Renditen, filtert nach einem liquiden Anlageuniversum und verkauft gleich gewichtete…

Dieses Notebook vereint fünf Ansätze mit latenten Faktoren zur Modellierung des Querschnitts der Aktienrenditen in der S&P 500-Optionsfallstudie. PCA schätzt gemeinsame Bewegungen allein anhand der Renditen; IPCA bildet Merkmale linear auf Exposures ab; ein…

Dieses Notebook zeigt das Rademacher-Anti-Serum-Protokoll, mit dem sich berücksichtigen lässt, dass aus einer Klasse getesteter Strategien ein Gewinner ausgewählt wird. Es schätzt die empirische Komplexität anhand der Performance-Pfade der Kandidaten und…

Dieses Notebook entwickelt eine Ausstiegsstrategie mit zwei Modellen für stündliche Krypto-Perpetuals. Ein Einstiegsklassifikator erkennt ungewöhnlich starke zukunftsgerichtete Renditen, während ein Ausstiegsklassifikator prognostiziert, ob die nächste…

Dieses Notebook führt die Ergebnisse aus neun Marktfallstudien in einem mehrstufigen Prüfprozess für Strategien zusammen. Es prüft nacheinander, ob ein Modell einen positiven Informationskoeffizienten aufweist, seine ausgewählte Konfiguration einen positiven…

Dieses Notebook untersucht, ob der Total Value Locked als Alternativdatensignal für Ether-Renditen dienen kann. TVL fasst den Dollarwert der in dezentralen Finanzprotokollen hinterlegten Kryptoanlagen zusammen. Da es sich um einen preisbewerteten Bestand und…

Dieses Notebook bewertet eine zuvor ausgewählte Optionskonfiguration für den S&P 500 in einem Holdout-Zeitraum. Es verwendet erneut die registrierten Modellprognosen und Strategieeinstellungen einschließlich Signalzeitplan, Allokation, Absicherungsregel und…

Dieses Notebook definiert Schlusskurs-zu-Schlusskurs-Renditen für zwei Handelshorizonte im Querschnitt von ETFs. Jeder Horizont wird vom bereinigten Schlusskurs bis zum Schlusskurs einer festgelegten Anzahl späterer Sitzungen gemessen. Es erklärt, warum…