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.
837 Dokumente
Das Dokument erläutert, wie vier Markteinflussmodelle die nachteilige Kursbewegung pro Aktie für eine Order schätzen: kein Einfluss, linearer Einfluss, Einfluss proportional zur Quadratwurzel und ein konfigurierbares Potenzgesetz. Es erklärt die…
Dieses Notebook vergleicht Portfolioallokationen von PyPortfolioOpt, Riskfolio-Lib und skfolio anhand desselben ETF-Renditepanels. Es passt Allokatoren auf einem Trainingszeitraum an, prüft, ob gleichwertige Zielfunktionen und ausgerichtete Gewichte…
Dieses Notebook erstellt ein Evaluierungsgerüst für finanzielle Retrieval-Augmented-Generation-Systeme mit getrennten Kennzahlen für Suchabdeckung, Antworttreue, angemessene Nichtbeantwortung und Sicherheitsverhalten. Es verwendet sechs handgeschriebene…
Dieses Notebook vergleicht zwei Verfahren zur Schätzung von Geld-Brief-Spannen, wenn historische Daten tägliche Eröffnungs-, Höchst-, Tiefst- und Schlusskurse sowie Volumen, aber keine Quotes enthalten. Corwin-Schultz trennt Spread und Volatilität, indem es…
Dieses Notebook überträgt ein adversariales Design stochastischer Diskontfaktoren auf tägliche US-Aktien. Ein Netzwerk für Portfoliogewichte bildet aus Überschussrenditen des nächsten Tages einen Faktor, während ein konkurrierendes Momentnetzwerk beim…
Dieses Notebook wandelt einen realen Lieferketten-Wissensgraphen und institutionelle 13F-Beteiligungen in Merkmale für maschinelles Lernen um. Es leitet Netzwerkmaße wie Zentralität und Abhängigkeitsindikatoren ab, schätzt die Lieferantenkonzentration und…
Dieses Tutorial erstellt einen monatlichen ETF-Rotationssimulator mit einem nachlaufenden risikobereinigten Momentum-Ranking und einem Regimefilter anhand der Treasury-Zinskurve. Zum Monatsende stuft die Regel zehn Fonds anhand ihrer jüngsten Kursentwicklung…
Dieses Notebook zeigt einen operativen Zyklus für eine ETF-Prognosestrategie: Marktdaten aktualisieren, Finanzmerkmale neu berechnen, ein Ridge-Modell neu trainieren, Betriebsartefakte speichern, aktuelle Querschnittsprognosen erstellen, sie durch eine…
Dieses Notebook entwickelt einen Rahmen, um Marktaktivität in modellierte Handelskosten und Strategiekapazität zu übersetzen. Es stellt das Wurzelmodell für Markteinfluss vor, benennt Volatilität und durchschnittliches Tagesvolumen als wichtige Eingaben und…
Das Notebook erläutert den Value at Risk als Verlustquantil und den Conditional Value at Risk, auch Expected Shortfall genannt, als durchschnittlichen Verlust jenseits dieser Schwelle. Es schätzt das eintägige Tail-Risiko für einen breit aufgestellten…
Dieses Notebook bewertet eine ausgewählte Aktien- und Optionsstrategie für den S&P 500, indem es ihre Validierungskonfiguration aus registrierten Kandidaten mit vollständiger Abdeckung rekonstruiert. Es verfolgt den Auswahlprozess von einer gleichgewichteten…
Dieses Notebook erläutert Hierarchical Risk Parity als Alternative zur Mean-Varianz-Allokation, wenn Kovarianzschätzungen verrauscht sind. HRP clustert Vermögenswerte anhand von Korrelationsdistanzen, ordnet sie gemäß der Hierarchie und teilt die geordnete…
Das Dokument erläutert, wie sich Marktregime identifizieren lassen, indem Renditen in überlappende Fenster unterteilt und die Fenster jeweils als empirische Verteilung behandelt werden. Der Abstand zwischen Fenstern wird anhand einander zugeordneter,…
Dieses Notebook bewertet eine wöchentliche S&P-500-Options-Straddle-Strategie anhand registrierter Backtests und eines festen Auswahlverfahrens. Es ruft die ausgewählte Konfiguration nach Anwendung einer Liquiditätsbeschränkung für das Anlageuniversum aus…
Dieses Dokument erklärt, wie sich Prognosen für einen reservierten NASDAQ-100-Mikrostruktur-Holdout-Zeitraum mit einer anhand von Validierungsdaten ausgewählten Konfiguration erstellen lassen. Es trainiert das ausgewählte Modell mit einer Historie neu, die…
Diese Fallstudie trainiert regularisierte lineare Modelle auf den Renditen von Short-At-the-Money-Straddles, die bis zum Verfall gehalten werden. Da die Prämieneinnahmen den Gewinn begrenzen, während Verluste unbegrenzt wachsen können, dominieren einige…
Dieses Notebook verwendet reale ETF-Daten, um zu prüfen, ob ein Momentum-Signal bei angemessenen Änderungen des Rückblickzeitraums, der Marktphase und der Umsetzung nützlich bleibt. Es berechnet querschnittliche Information Coefficients zwischen Momentum und…
Dieses Dokument stellt einen strukturierten Zustandsdatensatz für Forschungsagenten vor, der getrennt vom Gesprächsprotokoll geführt wird. Der Datensatz enthält die Frage und den Stichtag, gesammelte Belege, offene Fragen, den Verlauf der Werkzeugaufrufe,…
Dieses Dokument untersucht positionsbezogene Ausstiege, die einer bestehenden Krypto-Perpetual-Strategie hinzugefügt werden: feste Stop-Losses, Trailing-Stops und zeitbasierte Ausstiege. Es erklärt, dass diese Kontrollen nur Positionen schließen, die von der…
Dieses Modul beschreibt Prüfungen dazu, ob Prognose- und Backtest-Eingaben die in einer Studie festgelegten Handelssitzungen und Folds abdecken. Relative Prüfungen vergleichen Kandidatenmodelle miteinander und können daher ein gemeinsames Problem übersehen:…
Diese Machbarkeitsanalyse prüft, ob sich eine monatliche Long-Short-Strategie auf Basis von US-Unternehmensmerkmalen mit dem verfügbaren Panel auswerten lässt. Sie verifiziert, dass die Merkmale als Ränge kodiert sind, beschreibt, wie lange Unternehmen…
Dieses Notebook unterscheidet die Prognose von Renditen von der Behauptung, Momentum verursache sie. Als Behandlung dient die Rendite einer Aktie im Vorjahr ohne den jüngsten Monat; die Zielgröße ist die künftige Rendite. Jüngste Volatilität, Rang der…
Dieses Hilfsprogramm beschreibt einen Diagnoseablauf für Datenartefakte aus quantitativen Forschungspipelines. Es erstellt Profile numerischer Spalten mit Kennzahlen zu fehlenden Werten, nicht endlichen Werten, Nullen, der Anzahl unterschiedlicher Werte,…
Das Notebook erstellt mit einem Split-Conformal-Verfahren Prognoseintervalle um Gradient-Boosting-Prognosen. Es passt ein Modell an einem früheren Trainingsabschnitt an, misst absolute Residuen in einem späteren Kalibrierungsabschnitt und legt die…