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Wissensbibliothek

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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2,471 Dokumente

Machine Learning for Trading

Dieses Notebook prüft, ob Gradient-Boosted Trees die Querschnittsrangfolge von Währungspaaren gegenüber einem regularisierten linearen Modell verbessern. Das FX-Universum umfasst Paare mit gemeinsamen Währungen, daher sind die Beobachtungen abhängig: Eine…

DevisenhandelMaschinelles LernenStatistikBacktesting
Machine Learning for Trading

Dieses Hilfsmodul unterstützt Deep-Learning-Workflows für Finanzzeitreihen mit mehreren Assets. Es löst Dataset-Aliase auf und lädt kanonische Fallstudiendaten. Anschließend erstellt es gleitende Fenstersequenzen für jedes Symbol separat. Die…

Maschinelles LernenMulti-AssetBacktesting
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook vergleicht zwei lokal ausgeführte Embedding-Modelle mit offenen Gewichten anhand von Passagen aus aktuellen 10-K-Berichten und einer festen Auswahl von Finanzrecherchefragen. Es erstellt jeweils Passagen aus zwei Sätzen, bettet dieselben…

Maschinelles LernenStatistikBacktesting
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook erstellt preisbasierte Features für ein breites US-Aktienuniversum, darunter Momentum, gleitende Durchschnitte und Volatilitätsmaße. Die Aktien werden anhand dieser Features gegeneinander gerankt. Dafür werden ihre Handelbarkeit geprüft und…

AktienMomentumTechnische IndikatorenStatistik
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook vergleicht drei Möglichkeiten, einen vierphasigen Prognose-Workflow zu orchestrieren: die direkte Komposition in Python, eine CrewAI-Version mit rollenbasierten Prompts und eine LangGraph-Version, die dieselben Fachklassen wie die native…

Maschinelles LernenStatistikBacktesting
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook erstellt minütliche Features aus NASDAQ-100-Kursnotierungen und Handelsdaten, um kurzfristigen Kursdruck zu untersuchen. Es behandelt die normalisierte Orderflow-Imbalance als wichtigsten Signalkandidaten und nutzt Spread, Markttiefe,…

AktienMarktmikrostrukturOrderausführungTechnische Indikatoren
Machine Learning for Trading

Dieses Dokument beschreibt ein Nebenbuch zur Verbuchung von Funding-Zahlungsströmen für Positionen in Perpetual Futures während eines Backtests. Zu jedem Funding-Zeitstempel berechnet es anhand der vorzeichenbehafteten Positionsmenge, des aktuellen…

Perpetual FuturesBacktestingBewertung von DerivatenRisikomanagement
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook prüft, ob vierstündige Spot-FX-Daten eine tägliche Querschnittsstrategie unterstützen können, die Währungspaare nach Momentum und Carry ordnet. Es testet, ob für die deklarierten Instrumente zu jedem Entscheidungszeitpunkt Kurse vorliegen, ob…

DevisenhandelMomentumCarryStatistik
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook bewertet Stop-Loss-, Trailing-Stop- und Exits mit fester Laufzeit als Overlays für CME-Futures-Strategien. Für jeden Prognosehorizont wendet es konfigurierte Regeln auf die anhand vorheriger Signal- und Allokationsergebnisse ausgewählte…

FuturesRisikomanagementBacktestingCarry
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook prüft, ob Finanz- und modellbasierte Merkmale Aktien nach Zukunftsrenditen ordnen können. Es berechnet täglich querschnittliche Information Coefficients, schätzt Unsicherheit unter Berücksichtigung serieller Abhängigkeiten, korrigiert die…

AktienStatistikFaktorinvestierenBacktesting
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook wendet die Hauptkomponentenanalyse auf Veränderungen von Treasury-Renditen über verschiedene Laufzeiten an. Durch die Standardisierung der Veränderungen erhält jede Laufzeit den gleichen Einfluss; die resultierenden Komponenten werden als…

Festverzinsliche WertpapiereStatistikRisikomanagementPortfolio-Konstruktion
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook beschreibt eine Double-Machine-Learning-Analyse des Effekts einer FX-Momentum-Behandlung nach Anpassung um festgelegte Störvariablen. Flexible Hilfsmodelle schätzen anhand dieser Störvariablen Ergebnis und Behandlung; Cross-Fitting nutzt…

DevisenhandelMomentumMaschinelles LernenStatistik
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook vergleicht drei lineare Prognosemodelle, einen Transformer-Encoder und zwei parameterfreie Prognosen für tägliche SPY-Renditen. Lineare Modelle übertragen ein historisches Fenster auf eine Mehrtagesprognose; Varianten trennen zunächst eine…

AktienMaschinelles LernenStatistikBacktesting
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook konfiguriert einen NLinear-Prognoselauf für FX-Paare. Das Modell verwendet ein festes, lückenlos aufeinanderfolgendes Rückblickfenster und zieht den zuletzt beobachteten Wert ab, sodass es auf Veränderungen in diesem Fenster ausgerichtet…

DevisenhandelMaschinelles LernenStatistikBacktesting
Machine Learning for Trading

Dieser Leitfaden erläutert, wie stündliche kontinuierliche Futures-Daten in Tagesbalken umgewandelt werden, die an CME-Handelssitzungen ausgerichtet sind. Da eine Sitzung um 4 PM Central Time endet, gehören Balken vom Sonntagabend zur Montagssitzung. Balken…

FuturesRohstoffeMarktmikrostrukturBacktesting
Machine Learning for Trading

Dieser Code definiert Schutzmaßnahmen für reproduzierbare Kreuzvalidierung, die Nachverfolgung der Eignung und zeitlich auf Folds begrenzte Merkmale. Er normalisiert Fold-Grenzen, vergleicht angeforderte Folds mit den Grenzen, die zur Erstellung zeitlicher…

StatistikBacktestingMaschinelles Lernen
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook skizziert Diagnosen ausschließlich für die Validierung eines 10-Sitzungs-Renditelabels für delta-gehedgte S&P-500-Optionen. Es ordnet Finanzprognosevariablen in Gruppen ein, die von impliziter Volatilität abhängen oder unabhängig davon sind,…

OptionenVolatilitätStatistikMaschinelles Lernen
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook fasst die Prognose von 21-Sitzungs-ETF-Zukunftsrenditen als binäre Aufgabe: Positive Renditen werden als steigend und alle übrigen als fallend klassifiziert. Es passt eine logistische Regression mit L2- und L1-Regularisierung anhand…

AktienMaschinelles LernenStatistikRisikomanagement
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook prüft, ob ein LSTM zeitliche Strukturen aus ETF-Merkmalshistorien extrahieren kann, die flache Merkmalsmodelle möglicherweise übersehen. Vor dem Fitten gleicht es die definierte Sequenzpopulation mit verfügbaren Merkmalen, Labels, Entitäten…

AktienMomentumMaschinelles LernenStatistik
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook erstellt regelbasierte Merkmale für einen Querschnitt von CME-Futures, mit Fokus auf Carry aus den Spreads nahe beieinanderliegender Lieferkontrakte. Außerdem werden Momentum-, Volatilitäts-, Kurvenform- und Kalendermerkmale erstellt. Das…

FuturesRohstoffeCarryMomentum
Machine Learning for Trading

Dieses Tutorial leitet den Kelly-Anteil für eine binäre Wette her, indem es das erwartete logarithmische Vermögenswachstum maximiert, und erweitert das Konzept anschließend auf stetige Renditen und ein Mehrwertpapierportfolio. Es verwendet symbolische…

PositionsgrößenbestimmungPortfolio-KonstruktionRisikomanagementStatistik
Machine Learning for Trading

Diese Fallstudie erstellt minutengenaue Merkmale aus NASDAQ-100-Quote- und Transaktionsdaten, um zu untersuchen, ob jüngste aggressive Käufe oder Verkäufe kurzfristige Kursdrifts vorhersagen. Orderflow-Imbalance ist das vorgeschlagene Signal; Spread,…

AktienMarktmikrostrukturMomentumTechnische Indikatoren
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook erstellt mehrere Stichprobenverfahren aus einem einzelnen Handelstag mit NASDAQ ITCH-Transaktionen einer Aktie: zeitbasierte, Tick-, Volumen-, Dollar-, Imbalance- und Run-Balken. Es vergleicht ihre statistischen Eigenschaften, darunter…

AktienMarktmikrostrukturStatistikOrderausführung
Machine Learning for Trading

Diese Datenanalyse untersucht achtstündige Beobachtungen eines Prämienindex für USDT-besicherte Krypto-Perpetual-Kontrakte und erläutert den Zusammenhang zwischen Prämie und Funding-Zahlungen. Der Index verwendet ausführbare Impact-Bid- und -Ask-Kurse im…

KryptoPerpetual FuturesArbitrageCarry