Wissensbibliothek

Dieses Dokument beschreibt Hilfsfunktionen zum Vergleich registrierter Handelsstrategien und zur Erstellung strukturierter Fallstudienbewertungen. Eine zentrale Rangordnungsmethode beschränkt Renditereihen vor der Berechnung von Portfoliokennzahlen auf exakt…

Dieses Notebook vergleicht sklearn HistGradientBoosting, XGBoost, LightGBM und CatBoost bei einer ETF-Renditeprognose. Es misst den querschnittlichen Informationskoeffizienten, die Trainingszeit und den Prozessspeicherverbrauch bei CPU und, sofern…

Dieses Notebook wandelt querschnittliche Aktienvorhersagen in Long-Short-Portfolios um: Bei jeder Neugewichtung werden Aktien ranggeordnet, die obersten k gekauft und die untersten k mit gleichem Kapitaleinsatz je Position leerverkauft. Die Gleichgewichtung…

Dieses Notebook stellt einen Merkmalsauswahl-Workflow für ETF-Forschung vor, der zahlreiche mögliche Transformationen und Rückblickfenster auf eine kleinere Auswahl für spätere Modellierung eingrenzt. Es berechnet querschnittliche…

Dieses Notebook bewertet Modellvorhersagen als NASDAQ-100-Handelsstrategien mit einer gemeinsamen Backtest-Engine. Zunächst führt es mit Zufallssignalen eine Funktionsprüfung durch: Anhaltende Gewinne nach Kosten würden auf Probleme wie Lookahead, nicht…

Dieses Notebook prüft, ob eine fünfzehnminütige Querschnittsstrategie zur Aktienrangfolge praktikabel ist, bevor ein Modell angepasst oder Prognosen erstellt werden. Es verwendet NASDAQ-100-Kursquotierungen, Mittelkursrenditen und ein Entwicklungsfenster vor…

Dieser Code beschreibt, wie Backtest-Einstellungen aus der Fallstudienkonfiguration abgeleitet werden und wie die Laufidentität Änderungen am gehandelten Universum und am Alter der Vorhersagen berücksichtigt. Die zentrale Erkenntnis: Jeder Filter, der das…

Das Dokument beschreibt Möglichkeiten, Strategierenditen mit zwei externen Benchmarks zu vergleichen: täglichen SPY-Gesamtrenditen und Fama-French-Marktrenditen, die sich aus der Addition von Marktrisikoprämie und risikofreiem Zinssatz ergeben. Es bietet…

Das Dokument beschreibt die Anpassung eines einfachen linearen Sequenzmodells an NASDAQ-100-Ein-Minuten-Merkmale, um zukünftige Renditen für mehrere Horizonte vorherzusagen. Jede Eingabe umfasst die vorangegangene Stunde für eine Aktie, ausgedrückt als…

Das Dokument beschreibt einen Workflow für Machine-Learning-Handelsforschung, der Ideen von Daten und Merkmalskonstruktion über Modelltraining, Backtesting, Transaktionskosten, Portfolio- und Risikoentscheidungen bis hin zu Einsatz und Überwachung führt. Es…

Diese CME-Futures-Studie variiert die Kapazität und Verlustfunktion von Gradient-Boosting-Bäumen und zeichnet Vorhersagen an mehreren Trainings-Checkpoints auf. Die Anzahl der Blätter bestimmt, wie fein ein Modell den Merkmalsraum aufteilt, während sich…

Dieses Notebook untersucht, wie sich Ridge-Regularisierungsentscheidungen auf den Informationskoeffizienten eines ETF-Panels auswirken und wie eine Hyperparametersuche die berichtete Performance überhöhen kann. Zunächst wertet es ein breites Alpha-Raster…

Dieses Notebook erläutert, wie sich künftige Spotrenditen über eine, fünf und 21 Sitzungen für ein festes Universum von FX-Paaren berechnen lassen. Zunächst ordnet es Vier-Stunden-Balken mithilfe eines New Yorker Tageswechselkalenders Handelssitzungen zu und…

Dieses Notebook führt die bereits ausgewählte Spezifikation einer FX-Strategie anhand registrierter Holdout-Prognosen aus. Es übernimmt Signal, Allokation, Risikokontrollen, Rebalancing-Regel, Kosten und Kontoeinstellungen der Strategie; Prognosemenge und…

Dieses Notebook vergleicht Kommissions- und Slippage-Modelle für Aktien und Futures und untersucht anschließend, wie Kommissionsannahmen eine festgelegte ETF-Momentumstrategie beeinflussen. Es erläutert, wie prozentuale, je Aktie berechnete, Mindest-,…

Dieses Dokument beschreibt einen monatlichen US-Aktiendatensatz für Machine-Learning-Forschung im Asset Pricing. Er enthält 94 nach Rang transformierte Unternehmensmerkmale, darunter Rechnungslegungskennzahlen und technische Merkmale, sowie Renditen.…

Dieses Notebook erläutert, wie sich ein Quartalspanel mit Fundamentaldaten von US-Aktien aus SEC-XBRL-Daten erstellen und prüfen lässt, wobei sowohl der Zeitraum, auf den sich eine Angabe bezieht, als auch das Datum ihrer Veröffentlichung erhalten bleiben.…

Dieses Notebook verwendet eine korrelationsbasierte Hauptkomponentenanalyse der Renditen von Sektor-ETF, um gemeinsame Risikofaktoren und Sektorrotation zu beschreiben. Durch die Standardisierung der Renditen erhält jeder Sektor vor der Zerlegung eine…

Dieses Dokument beschreibt Umsetzungsprinzipien für einen gemeinsamen Backtest-Runner und konzentriert sich darauf, Renditeraster bei der Annualisierung der Performance korrekt zu interpretieren. Es schätzt die beobachtete Stichprobenfrequenz anhand…

Dieses Notebook erklärt TSMixer, ein neuronales Zeitreihenmodell, das zwei Operationen abwechselt: eine gemeinsame lineare Abbildung über zurückliegende Tage für jedes Merkmal und ein gemeinsames Merkmals-MLP, das unabhängig auf jeden Tag angewendet wird.…

Diese Analyse wählt eine Konfiguration aus einem eingefrorenen Pool von Krypto-Perpetual-Futures-Kandidaten mit vier Vorhersagelabels und mehreren Strategiestufen aus. Sie wählt den höchsten Validierungs-Sharpe und behandelt Label, Aufteilung und…

Dieses Notebook trainiert ein Long-Short-Term-Memory-Netzwerk mit NASDAQ-100-Mikrostrukturmerkmalen, um künftige Renditen über mehrere Horizonte im Minutenbereich vorherzusagen. Anders als ein abgeflachtes lineares Modell verarbeitet ein LSTM jede…

Dieses Notebook zeigt, wie sich aus dem MD&A-Text quartalsweiser SEC 10-Q zwei mögliche Aktiensignale ableiten lassen. FinBERT bewertet Textabschnitte nach positiver, neutraler oder negativer Tonalität; die Abschnittswerte werden zu einer durchschnittlichen…

Dieses Analyse-Notebook erläutert, wie sich eine US-Aktienstrategie auf Basis von Unternehmensmerkmalen anhand von Registry-Ergebnissen statt neuer Backtests bewerten lässt. Es betrachtet Statistiken zur Performance unter Berücksichtigung von Unsicherheit,…