Wissensbibliothek

Dieses Notebook erläutert, wie sich ein vierteljährliches Panel mit Aktienfundamentaldaten aus SEC XBRL-Daten erstellen und prüfen lässt. Jede Beobachtung enthält sowohl die beschriebene Geschäftsperiode als auch das Datum, an dem die Einreichung öffentlich…

Diese Studie untersucht, ob Größen aus dem Optionsmarkt zukünftige Aktienrenditen in eine Rangfolge bringen können. Zu den Merkmalen gehören die implizite Volatilität über verschiedene Laufzeiten, die Put-Call-Skew, die Steigung der Laufzeitenstruktur und…

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 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 vergleicht LightGBM mit einem einfachen mehrschichtigen Perzeptron, TabM und optional TabPFN zur Vorhersage von Querschnittsrenditen für ETF. Die Modelle werden auf gemeinsamen Walk-Forward-Folds anhand des Rang-Informationskoeffizienten…

Dieses Dokument vergleicht vier Aktienmarktdatenquellen für die Untersuchung von Trades, Quotes und Limit-Orderbüchern: AlgoSeek TAQ, Databento Market-by-Order, NASDAQ ITCH und IEX HIST. Es erläutert Granularität, Abdeckung, Kosten oder Zugangsbedingungen,…

Dieses Notebook stellt einen Ablauf vor, der standardisiertes Laden von ETF-Daten, ein Merkmalsregister und Signalanalysen verbindet. Es zeigt, wie sich Metadaten zu Indikatoren auffinden, Merkmale mit Standardwerten oder expliziten Parametern berechnen und…

Dieses Notebook vergleicht einen Random Forest mit XGBoost, LightGBM und CatBoost anhand eines Panels anonymisierter Unternehmensmerkmale und Renditen. Der Datensatz enthält zeitlich getrennte Trainings-, Validierungs- und Testdaten. Als Hauptmaß für die…

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…

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…

Diese Studie erstellt anhand von Market-by-Order-Daten für NVDA ein minütliches Maß für den Orderflow-Druck. Sie versieht hinzugefügte Orders, Stornierungen und Ausführungen je nach Seite mit einem Vorzeichen, gewichtet Ereignisse nach Umfang und Abstand zum…

Dieses Notebook stellt einen bedingten Autoencoder vor, der die Struktur eines instrumentierten latenten Faktormodells beibehält, aber die lineare Abbildung von Unternehmensmerkmalen auf Faktor-Exponierungen durch ein neuronales Netz ersetzt. Monatliche…

Dieses Notebook vergleicht zwei lokal ausgeführte Embedding-Modelle mit offenen Gewichten bei einer Retrieval-Aufgabe anhand von Passagen aus aktuellen 10-Berichten einer kleinen Auswahl großer US-Unternehmen. Beide Modelle erhalten dieselben Passagen aus…

Dieses Notebook erstellt eine monatliche Modellmatrix für eine Studie zu Unternehmensmerkmalen in US aus einem veröffentlichten Panel, dessen Merkmale bereits über Unternehmen hinweg gerankt wurden. Es ergänzt Zusammensetzungen und Interaktionen anhand von…

Dieses Dokument trainiert TabM, ein neuronales Ensemble mit gemeinsam genutzten Gewichten, mit optionsbasierten Merkmalen zur Prognose zukünftiger Aktienrenditen und risikobereinigter Renditen. Die Modelle verwenden ein gemeinsames zweischichtiges Netz mit…

Diese Konfigurationsnotiz erläutert die Wahl des SAGA-Solvers und einer strengeren Konvergenztoleranz für die L1-logistische Regression mit drei Klassen. Sie vergleicht SAGA mit LIBLINEAR und führt Laufzeitmessungen für ein Nasdaq-Mikrostruktur-Panel sowie…

Dieses Notebook untersucht einen überwachten Autoencoder, der anhand von Unternehmensmerkmalen zukünftige Renditen prognostiziert. Es behält einen schmalen Engpass im neuronalen Netz bei, entfernt jedoch die bedingte Faktormodell-Interpretation und die…

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 Notebook fasst LightGBM-Ergebnisse aus mehreren Trading-Fallstudien zusammen und vergleicht sie mit linearen Referenzmodellen und TabM. Für jede Fallstudie wird die Konfiguration mit dem besten IC-Wert untersucht; zudem werden Intervalle mit Korrektur…

Dieses Notebook prüft, ob gelernte Graph-Embeddings einem tabellarischen Modell für US-Aktien zusätzliche Prognoseinformationen liefern. Es erstellt ein Netzwerk anhand absoluter Renditekorrelationen, die vor dem Zielzeitraum gemessen wurden, konstruiert…