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 Notebook vergleicht Verfahren zur Volatilitätsmessung und entwickelt heterogene autoregressive (HAR) Volatilitätsmodelle zusammen mit einer Analyse der Rauheit des Marktes. Es nutzt Intraday-Renditen, um die realisierte Sitzungsvarianz zu schätzen,…
Dieses Dokument beschreibt ein LSTM-Sequenzmodell für eine Optionsstudie zum S&P 500. Anders als Querschnittsmodelle, die den Verlauf eines Symbols mit konstruierten Merkmalen zusammenfassen, erhält das LSTM chronologische Zeitfenster und lernt, welche…
Dieses Notebook zeigt eine Pipeline, die Finanznachrichten-Schlagzeilen in aktienbezogene Signale umwandelt. Sie bereinigt und vereinheitlicht einen Nachrichtenkorpus, entfernt exakte Duplikate und Duplikate mit übereinstimmendem Präfix innerhalb von Gruppen…
Dieses Notebook untersucht die Performance einer festen Long-only-ETF-Momentum-Baseline unter verschiedenen Marktbedingungen von 2010 bis 2024. Es ordnet jede Tagesrendite anhand von Volatilitäts- und Trendmaßen ein, die vor Beginn dieser Rendite bekannt…
Dieses Notebook wendet zuvor ausgewählte Prognosen zu Unternehmensmerkmalen und eine festgelegte Portfoliokonfiguration auf einen einjährigen Holdout-Zeitraum an. Es trifft keine neuen Entscheidungen zu Prognosen, Allokation, Konzentration, Rebalancing oder…
Dieses Notebook untersucht informationsgesteuerte Stichprobenbildung, indem es Tick- und Volumen-Imbalance-Bars aus Handelsdaten erstellt. Es validiert eine manuelle Implementierung der Tick-Imbalance gegen einen Sampler aus einer Bibliothek und variiert…
Dieses Notebook bewertet Stop-Losses je Position, nachlaufende Stops und zeitbasierte Ausstiege auf Basis von Konfigurationen aus der Allokationsphase einer NASDAQ-100-Intraday-Strategie. Entscheidungen fallen alle fünfzehn Minuten, während die…
Dieses Notebook beschreibt einen gepatchten Transformer für Sequenzprognosen in einer Studie zu S&P-500-Aktien und -Optionen. Er teilt ein Zeitfenster in zusammenhängende Blöcke und bildet jeden Block als Token ab. So kann die Attention weit voneinander…
Dieses ETF-Merkmals-Notebook erläutert, wie angepasste statistische Modelle über ihre geschätzten Parameter Zukunftsinformationen einfließen lassen können, selbst wenn ihre Formeln vergangene Beobachtungen verwenden. Abhilfe schafft ein Walk-Forward-Zeitplan…
Dieses Notebook untersucht Gradient Boosting für ein US-Aktienpanel und variiert Baumkapazität, Zielfunktion und Trainings-Checkpoint über drei Horizonte für Forward-Renditen. Es erläutert, wie flache Bäume Merkmalsinteraktionen lernen können und wie mit…
Dieses Notebook zeigt SHAP-Erklärungen für ein LightGBM-Modell, das ETF-Forward-Renditen prognostiziert. TreeSHAP liefert Merkmalsbeiträge für einzelne Prognosen und zusammengefasste Wichtigkeitswerte. Beeswarm- und Abhängigkeitsdiagramme zeigen, wie…
Dieses Kapitel stellt Marktdaten als Ergebnis von Handelsregeln, Liquidität und dem Verhalten der Marktteilnehmer dar. Es gibt einen Überblick von Quotes auf der obersten Orderbuchebene bis hin zu Order-Level-Feeds und beschreibt anschließend, wie…
Diese Fallstudie erstellt Merkmale zum Vergleich von Varianzrisikoprämien bei S&P-500-Aktien. Verwendet werden At-the-Money-Straddles mit 30 Tagen Laufzeit und Daten zu den Basiswerten. Sie vergleicht implizite mit realisierter Volatilität über mehrere…
Diese Fallstudie erläutert, wie Prognosen für einen Holdout-Zeitraum erstellt werden, nachdem Modell und Strategie anhand von Validierungsdaten ausgewählt wurden. Sie lädt die zuvor gewählte Konfiguration, rekonstruiert deren Trainingsspezifikation und…
Dieses Notebook stellt EdgarTools zur Untersuchung von SEC-Meldungen nach Unternehmen und Meldungsart vor. Es zeigt, wie Emittenten anhand stabiler CIK-Kennungen gesucht, Jahres- und Quartalsberichte abgerufen, XBRL-Abschlüsse extrahiert und Insider-Formular…
Dieses Notebook beschreibt ein LSTM-Sequenzmodell, das Aktienrenditen anhand geordneter Fenster jüngster Merkmale vorhersagt. Jedes Beispiel verwendet 60 aufeinanderfolgende Sitzungen für eine Aktie; Fenster, die Listungslücken, Handelsaussetzungen oder…
Dieses Notebook fasst registrierte Validierungsergebnisse von fünf Schätzern latenter Faktoren – PCA, IPCA, CAE, SDF und SAE – über neun Fallstudien hinweg zusammen. Zunächst wird berichtet, für welche Schätzer Ergebnisse in den einzelnen Panels vorliegen;…
Dieses Notebook wendet TabM, ein neuronales Ensemble mit gemeinsam genutzten Gewichten, auf ein US-Aktienpanel an, das pro Aktie und Sitzung eine Merkmalszeile enthält. Ein gemeinsam genutzter zweischichtiger Backbone speist mehrere Mitglieder, die jeweils…
Dieses Notebook definiert Ziele für zukünftige Renditen, um US-Aktien zu ordnen, und erläutert, wie ihre Horizonte tatsächlichen Handelssitzungen entsprechen. Für Renditen verwendet es um Splits und Dividenden bereinigte Preise, für die Handelbarkeitsprüfung…
Dieses Skript erfasst institutionelle Beteiligungen aus SEC 13F-Meldungen auf zwei Wegen: Es kann Meldungen einer kuratierten Managergruppe abrufen oder die vierteljährlichen Massendateien der SEC herunterladen. Beide Wege vereinheitlichen die Beteiligungen…
Dieses Notebook wendet die Hauptkomponentenanalyse auf ein Panel aus US-Aktienrenditen an, um breite gemeinsame Bewegungen mit einer kleineren Zahl von Faktoren darzustellen. Jeder Faktor ist eine Richtung gemeinsamer Variation; die Ladung jeder Aktie…
Dieses Notebook erklärt, wie sich Insidertransaktionen aus rohen SEC-Formular-4-XML für die quantitative Aktienanalyse extrahieren lassen. Ein XML-Parser sorgt dafür, dass Code, Datum, Aktienzahl, Preis und Richtung jedes Geschäfts seinem Transaktionsblock…
Diese Fallstudie wendet kausale Schätzverfahren auf das Momentum von ETF an und untersucht, ob dessen Effekt auf zukünftige Renditen je nach Marktvolatilität variiert. Sie verwendet ein kontinuierliches Momentum-Treatment, eine Zielgröße für die Rendite über…
Dieses Notebook stellt NLinear als einfache Baseline für Sequenzmodelle zur Vorhersage von Renditen bei US-Aktien vor. Jedes Beispiel verwendet ein Fenster aus 60 aufeinanderfolgenden Sitzungen für eine Aktie, wobei die Merkmale zeitlich geordnet sind. Für…