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 Dokument erklärt, warum eine tägliche Optionsreihe mit konstanter Laufzeit keine Renditereihe für eine tatsächlich gehaltene Position ist. Es wählt Call- und Put-Positionen mit gleichem Basispreis und Verfall aus, die Liquiditäts-, Laufzeit-,…
Dieses Notebook wendet TabM auf eine flache Tabelle mit US-Aktienmerkmalen an und ordnet das Verfahren zwischen linearer Regularisierung und Baum-Ensembles ein. Jedes Ensemblemitglied teilt sich ein neuronales Netzwerk als Grundgerüst, hat aber einen eigenen…
Diese Analyse vergleicht registrierte ETF-Prognosemodelle verschiedener Familien auf einem gemeinsamen, anlageklassenübergreifenden Panel. Mithilfe von Informationskoeffizienten wird bewertet, wie gut jedes Modell Fonds nach ihren späteren Renditen ordnet.…
Dieses Hilfsprogramm berechnet Kennzahlen zu Selektionsverzerrung und Leistungsunsicherheit für Gruppen von Strategie-Backtests. Es bildet Kohorten auf Familien-, Stufen-und-Label- sowie Label-Ebene und berechnet unter anderem deflationierte Sharpe-Ratios,…
Diese Analyse erklärt, wie CME-Futuresdaten in Produkte, auslaufende Kontrakte und nach Volumen gerollte fortlaufende Reihen gegliedert sind. Anhand von E-mini-S&P-500-Daten wird gezeigt, dass einzelne Kontrakte begrenzte Handelszeiträume haben, die sich…
Dieses Notebook vergleicht gleich gewichtete, nach positiven Werten gewichtete und nach konformer Breite gewichtete Allokationen für hoch eingestufte ETFs und CME-Futures. Es schätzt entitätsspezifische Breiten von Split-Conformal-Intervallen anhand von…
Dieses Dokument stellt einen überwachten Autoencoder als Kontrollmodell für bedingte latente Faktormodelle vor. Er bildet Unternehmensmerkmale direkt auf zukünftige Renditen ab und komprimiert 57 Eingaben durch einen schmalen Engpass. Der Vergleich mit einem…
Dieses Notebook erläutert, wie Aktiensplits und Bardividenden rohe historische Kursreihen beeinträchtigen und berechnete Renditen verzerren. Es demonstriert die rückwirkende Anpassung, bei der historische Kurse für spätere Kapitalmaßnahmen neu skaliert…
Diese NASDAQ-100-Studie untersucht, wie sich Transaktionskosten auf eine häufig umgeschichtete Aktienstrategie auswirken. Sie trennt zwei mögliche Reaktionen auf Kosten: die Beschränkung des Handelsuniversums auf liquidere, kostengünstigere Titel und eine…
Dieses Experiment kombiniert Validierungsprognosen eines Gradient-Boosted-Tree-Modells, eines tabellarischen neuronalen Netzes und eines latenten Faktormodells zur monatlichen ETF-Rangbildung. Zunächst werden die Prognosen querschnittlich mit z-Werten…
Dieses Dokument stellt gemeinsame Methoden vor, um Merkmale aus angepassten Modellen ohne Verwendung zukünftiger Beobachtungen zu erzeugen. Für Hidden-Markov-Modelle unterscheidet es gefilterte Zustandswahrscheinlichkeiten, die auf Beobachtungen bis zum…
Dieses Dokument beschreibt eine Walk-Forward-Methode, die Prognoseresiduen in Unsicherheitsbreiten je Entität umwandelt, anhand derer Positionsgrößen festgelegt werden. Zu jedem Entscheidungszeitpunkt werden für die Kalibrierung nur Residuen verwendet, deren…
Diese Fallstudie wählt eine Konfiguration aus einem eingefrorenen Pool von Krypto-Perpetual-Futures-Strategien aus, der verschiedene Rendite- und Richtungslabels, Methoden zur Portfolioallokation und Risiko-Overlays umfasst. Sie wählt die höchste…
Dieses Notebook erläutert, wie Wahrscheinlichkeitsprognosen bewertet und Prognosepipelines gesteuert werden. Es vergleicht Brier- und Log-Scores, den erwarteten Kalibrierungsfehler und die Schärfe; zeigt, wie Zuverlässigkeitsdiagramme Bereiche mit über- oder…
Dieses Tutorial wandelt ETF-Querschnittssignale in Long-only-Portfolios mit gleicher Gewichtung der zehn Spitzenwerte um. Es vergleicht Ridge-Regression und logistische Klassifikation mit Momentum- und Gleichgewichtungs-Benchmarks. Die Modelle werden in…
Diese Studie prüft, ob die schlechte Anpassung eines linearen Modells an monatliche US-Aktienrenditen auf dessen quadratische Fehlerfunktion zurückzuführen ist. Zielvariable für die zukünftigen Renditen, Merkmale und Walk-Forward-Folds bleiben unverändert;…
Dieses Notebook trainiert einen Proximal-Policy-Optimization-Agenten, der eine feste Order über einen festgelegten Zeitraum liquidiert. Es vergleicht die erlernte zeitliche Ausführung mit TWAP und einem Almgren–Chriss-Zeitplan, misst den Implementation…
Dieses Notebook stellt das Rademacher-Anti-Serum-Protokoll (RAS) vor, mit dem sich Leistungsschätzungen bei der Auswahl aus einer endlichen Klasse von Strategien oder Signalen anpassen lassen. Die empirische Rademacher-Komplexität schätzt, wie gut sich die…
Dieses Notebook führt NLinear als Basismodell zur Prognose von Aktienrenditen anhand geordneter Merkmalsfenster ein. Jedes Beispiel umfasst 60 aufeinanderfolgende Handelssitzungen für eine Aktie. Für jedes Merkmal zieht das Modell den jüngsten Wert ab,…
Dieses Notebook passt neuronale TabM-Modelle an ein Renditeziel für einen Short Straddle auf Optionen des S&P 500 an und vergleicht drei Modellkapazitäten anhand desselben Merkmalsdatenbestands wie bei linearen und Boosting-Ansätzen. TabM nutzt einen…
Dieses Notebook bewertet positionsbezogene Risikokontrollen für eine Aktien- und Optionsallokation im S&P 500. Feste Stop-Losses, nachgezogene Stop-Losses und zeitbasierte Ausstiege werden jeweils mit der eigenen Strategie ohne zusätzliche Regel verglichen.…
Dieses Dokument erläutert, wie TSMixer die jüngste Merkmalsgeschichte einer Aktie als Matrix aus Handelssitzungen und Merkmalen verarbeitet. Seine Blöcke mischen Informationen entlang der Merkmalsspalten über die Zeit und anschließend zwischen Merkmalen…
Dieses Notebook verwendet registrierte Walk-Forward-GBM-Prognosen für ETFs und CME-Futures, um Gleichgewichtung, umgekehrt zur konformen Intervallbreite gewichtete Allokation und Gewichtung proportional zu positiven Prognosewerten zu vergleichen. Es…
Dieses Notebook vergleicht Zero-Shot-Prognosen von Chronos und TinyTimeMixer mit einem LSTM und einem regularisierten linearen Modell auf einem ETF-Panel. Alle Modelle erhalten denselben univariaten historischen Kontext; die vortrainierten Modelle…