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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Dieses Kapitel versteht Strategieforschung als Entwurf und Evaluierung eines ausführbaren Entscheidungsprozesses – von der ersten ökonomischen Idee über Positionsgrößen, Beschränkungen und Kosten bis hin zu Tests unter liveähnlichen Bedingungen. Es…
Dieses Notebook demonstriert Prüfungen auf Merkmalsdrift bei ETF-Momentum- und technischen Merkmalen in ruhigen und angespannten Marktphasen sowie bei Krypto-Perpetuals mit Premiumindexdaten über verschiedene Marktregime hinweg. Es vergleicht den Population…
Dieses Notebook erläutert, wie Sie die Kontrakte zum US-Leitzins von Kalshi interpretieren und ihre Preise für quantitative Forschung aufbereiten. Der Preis eines binären Kontrakts entspricht einer impliziten Ereigniswahrscheinlichkeit; der Datenfeed enthält…
Diese Umgebung modelliert einen Market Maker, der Quote-Mittelpunkt und Spread abhängig von Inventar, Volatilität und einer diskreten Aktionswahl anpasst. Synthetische Preise verwenden eine bedingte Volatilität, die mit einem GARCH-Prozess erzeugt wird; der…
Dieses Notebook entwickelt einen einheitenbewussten Rahmen zur Schätzung von Handelskosten für Aktien, Krypto-Perpetuals, Futures, ETFs und Devisen. Es unterscheidet zwischen Aktienvolumen, Kontraktvolumen, Basiswertvolumen und Preisaktualisierungen.…
Dieses Notebook vergleicht Referenz-ETF-Portfolios anhand historischer Krisen, manuell festgelegter gleichzeitiger Anlageschocks und Monte-Carlo-Verlustszenarien. Zu den historischen Zeiträumen zählen starke Aktien- und zinsbedingte Kursverluste; die…
Dieses Notebook passt TSMixer an, um künftige ETF-Renditen anhand historischer Momentum-Merkmale vorherzusagen. Die Architektur wechselt zwischen einer gemeinsamen linearen Transformation entlang der Zeitachse und einem Merkmals-MLP, das an jedem Datum…
Dieser Datensatz dokumentiert eine Multi-Agenten-Pipeline, die schätzt, ob die Vereinigten Staaten bis Ende 2026 in eine Rezession eintreten. Agenten suchen nach Wirtschaftsindikatoren und Prognosen, bilden individuelle Wahrscheinlichkeiten, vergleichen ihre…
Das Dokument beschreibt eine gemeinsame Zustandsmaschine für automatisierte Handelsstopps mit den Zuständen geschlossen, offen und halboffen. Dieser Ablauf wird auf vier Bedingungen angewandt: Portfolio-Drawdown, Tagesverlust, aufeinanderfolgende…
Diese Ereignisstudie verwendet bayessche strukturelle Zeitreihenmodelle, um die Auswirkungen von Ankündigungen der Federal Reserve auf einen Anleihe-ETF zu schätzen. Während eines Zeitfensters vor dem Ereignis wird der Zusammenhang des Zielwerts mit den…
Dieses Notebook erstellt eine simulierte Market-Making-Aufgabe, in der ein Proximal-Policy-Optimization-Agent Quote-Skew und Spread-Breite wählt. Die Umgebung nutzt einen GARCH-Volatilitätsprozess, der auf stündliche Renditen von Krypto-Perpetual-Futures…
Das Notebook untersucht, wie sich eine feste monatliche ETF-Momentumstrategie unter verschiedenen Volatilitäts-, Trend- und Zinskurvenbedingungen entwickelt hat. Die Regime werden so bestimmt, dass sie vor der beschriebenen Rendite bekannt sind: Volatilität…
Dieses Dokument beschreibt einen gemeinsamen Workflow zum Training temporaler Faltungsnetze mit täglichen Daten zu FX-Paaren. Ein Modell verarbeitet eine Sequenz fester Länge; fehlt ein erwarteter Tag, ist jedes Zeitfenster, das diese Lücke überbrückt, nicht…
Dieses Notebook vermittelt, wie sich binäre Nachrichten von NASDAQ TotalView-ITCH dekodieren und als strukturierte Daten für spätere Microstructure-Analysen speichern lassen. Es erklärt Nachrichtenrahmung, Felder mit fester Breite, Big-Endian-Werte,…
Dieses Notebook erläutert einen überwachten Autoencoder zur Prognose der Richtung zukünftiger US-Aktienrenditen über mehrere Horizonte. Sein Encoder speist einen Rekonstruktionsdecoder, einen zusätzlichen Klassifikator und einen Hauptklassifikator. Das…
Dieses Notebook entwickelt einen Portfolio-Allocator, der einem Variablenauswahl-Netzwerk im Stil eines Temporal Fusion Transformer einen LSTM-Encoder vorschaltet. Das Auswahl-Netzwerk bettet jedes Eingabemerkmal separat ein und weist ihm Softmax-Gewichte…
Dieses Notebook vergleicht pandas und Polars anhand von Operationen in Finanzdaten-Pipelines, darunter rollierende Berechnungen, gruppierte OHLCV-Zusammenfassungen, Fensterstatistiken, Filter, Joins, verzögerte Datei-Scans, Speicherbedarf und…
Dieses Notebook beschreibt einen TabM-Workflow für Modelle zu Währungspaaren. TabM wendet ein kleines neuronales Netz auf jede Entscheidungszeile an, statt die Beobachtungen als Sequenz zu behandeln. Das Notebook übernimmt Architektur und…
Dieses Notebook entwickelt eine Finanz-Feature-Matrix für eine marktübergreifende ETF-Momentum-Hypothese: Assets mit einer stärkeren relativen Performance könnten im folgenden Monat weiterhin besser abschneiden. Es kombiniert nachlaufende Renditen über…
Dieses Dokument stellt eine marktübergreifende Bestandsaufnahme modellbasierter Feature-Artefakte aus neun Fallstudien vor. Es liest Parquet-Schemata, statt deren Zeilen zu laden, schließt Identifikationsspalten aus, zählt Feature-Spalten und gruppiert Namen…
Dieses Dokument erläutert, wie sich eine Feature-Matrix für eine querschnittliche ETF-Momentum- und Rotationshypothese erstellen und prüfen lässt. Es definiert Rückblick und Informationsverzögerung für jedes Feature und erstellt anschließend nachlaufende…
Dieses Dokument fasst eine Prognose für Aktienrenditen über fünf Sitzungen neu, indem es täglich erhobene Daten freitags abtastet. Das Label bleibt eine Rendite über fünf Sitzungen, umfasst im Wochenraster jedoch ungefähr einen Modellschritt. Das Notebook…
Dieses Dokument beschreibt, wie die in früheren Validierungsphasen ausgewählte Konfiguration anhand aller geeigneten Daten aus der Zeit vor -2021 neu angepasst und anschließend Prognosen für den Holdout 2021 erstellt werden. Es leitet das Trainingsintervall…
Dieses Notebook bewertet Gradient-Boosted Trees anhand von Analysen zu Aktienoptionen, bei denen Features wie implizite Volatilität, Skew, Laufzeitstruktur und Varianzrisikoprämie Markterwartungen abbilden. Es untersucht, ob ein nichtlineares Modell diese…