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 bietet eine familienübergreifende Betrachtung von fünf Latent-Faktor-Ansätzen für eine Fallstudie zur Analyse von Aktienoptionen. PCA schätzt gemeinsame Bewegungen direkt anhand des Renditepanels; IPCA bildet Merkmale linear auf…
Dieses Kapitel behandelt einen Backtest als Versuch, eine Strategie anhand expliziter Annahmen zu Signalzeitpunkt, Ausführung, Neugewichtung, Positionsgröße, Kosten, Beschränkungen und Benchmarks zu widerlegen. Es vergleicht vektorisierte und…
Diese Quelle beschreibt Schutzmaßnahmen zur Rekonstruktion einer Modellanfrage anhand ihrer unveränderlichen Trainingsspezifikation und zur Validierung des resultierenden Laufs. Sie prüft, ob die Anfrage eine unterstützte Identitätsversion, eine kanonische…
Dieses Notebook stellt die instrumentierte Hauptkomponentenanalyse als Modell querschnittlicher Renditen vor. Statt den Merkmalen jedes Unternehmens direkte Renditegewichte zuzuweisen, schätzt IPCA eine gemeinsame lineare Abbildung von Merkmalen auf…
Dieses Notebook vergleicht vier neuronale Netzwerkarchitekturen für dieselbe Aufgabe: die nächste Tagesrendite anhand eines Fensters vergangener Renditen vorherzusagen, über acht börsengehandelte Fonds gepoolt. Es beschreibt, wie ein dichtes Netzwerk, eine…
Dieses Notebook bewertet Sequenzmodelle für das Ranking von S&P-500-Aktien anhand von Fenstern ihrer Optionsoberflächen- und Kursverläufe. Es stellt einem normalisierten linearen Modell ohne rekurrentes Gedächtnis ein LSTM gegenüber, dessen Gates…
Dieses Kapitel erklärt, wie Finanzmodelle des maschinellen Lernens unter Berücksichtigung der zu jedem Entscheidungszeitpunkt verfügbaren Informationen bewertet werden. Es unterscheidet Training, Validierung und einen abschließenden Holdout und erläutert,…
Dieses Notebook erstellt N-BEATS, eine vollständig verbundene neuronale Prognosearchitektur, die ein ganzes Eingabefenster verarbeitet und einen zukünftigen Verlauf prognostiziert. Die interpretierbare Variante beschränkt Blöcke darauf, Komponenten mithilfe…
Dieses Notebook vergleicht LightGBM-Modelle mit einer Ridge-Baseline zur Prognose von ETF-Renditen über zwei Zeithorizonte. Es erläutert, warum Bäume Wechselwirkungen abhängig von der Marktphase erkennen können, etwa wenn sich Momentum unter Marktstress…
Dieses Notebook vergleicht strukturiertes, graphähnliches Retrieval mit embeddingbasiertem Vektor-Retrieval für institutionelle Beteiligungen aus 13F-Meldungen. Es erstellt einen zeitpunktbezogenen Bestandssnapshot zu einem festen Stichtag, begrenzt das…
Dieses Notebook zeigt einen Workflow, der Verlusttrades mit den zugehörigen Modellerklärungen verbindet. Es erstellt ein Feature-Panel für den einzelnen Vermögenswert SPY aus Kurs- und makroökonomischen Daten, trainiert ein LightGBM-Modell mit früheren…
Dieses Notebook zeigt das Monitoring von Kovariaten-Drift bei ETF-Momentum-Features und Merkmalen von Krypto-Perpetual-Futures in unterschiedlichen Marktphasen. Es vergleicht den Population Stability Index, der Veränderungen einzelner Feature-Verteilungen…
Dieses Notebook erklärt die instrumentierte Hauptkomponentenanalyse als Methode, latente Faktorladungen von beobachtbaren Aktienmerkmalen abhängig zu machen, statt jeder Aktie eine feste Ladung zuzuweisen. Eine gemeinsame Abbildung von Merkmalen auf…
Dieses Dokument stellt eine Familie von Modellen für Unternehmensrenditen vor, die annimmt, dass eine kleine Zahl unbeobachteter gemeinsamer Faktoren einen großen Teil des Querschnitts erklärt. Statt Renditen direkt anhand von Merkmalen vorherzusagen, leiten…
Dieses Dokument erläutert, wie Wavelet-Zerlegungen und rollierende Spektralschätzungen Finanzrenditen auf verschiedenen Zeitskalen beschreiben. Wavelets zerlegen Renditen in Komponenten mit zunehmend längeren Perioden, sodass sich erkennen lässt, welche…
Dieses Notebook verwendet Double Machine Learning, um zu schätzen, ob Futures-Carry nach Anpassung um Volatilität, Momentum und den querschnittlichen Carry-Rang spätere Renditen beeinflusst. Es unterscheidet kausale Erklärung von Prognoseleistung: Ein…
Dieses Dokument erläutert, wie ein bestehendes Modell und ein Kandidatenmodell vor einer Kapitalallokation in einer Shadow-Evaluierung verglichen werden. Rollen und Freigabeschwellen werden vorab festgelegt; anschließend wird der Kandidat anhand von fünf…
Dieses Notebook zeigt, wie Feast mit Parquet-Quellen, Entitäten, Feature-Views, Zeitstempeln und einer Time-to-Live-Regel konfiguriert wird. Anschließend ruft es Features für Trainingsbeispiele und eine Live-Abfrage zum jeweiligen Stichtag ab. Die Ausgabe…
Das Notebook stellt einen überwachten Autoencoder zur Modellierung von Aktienfaktoren vor. Anders als unüberwachte Autoencoder, die einen Engpass durch Rekonstruktion des Querschnitts erlernen, bezieht dieses Modell auch zukünftige Renditen in sein…
Dieses Notebook wendet ein neuronales Modell stochastischer Diskontfaktoren auf CME-Futures an. In der Asset-Preisbildung ist ein stochastischer Diskontfaktor eine Zufallsvariable, deren Produkt mit der Rendite jedes Vermögenswerts unter Arbitragefreiheit…
Dieses Kapitel gibt einen Überblick über Darstellungen von Finanztexten: von Wörterbüchern und Worthäufigkeiten über TF-IDF und statische Einbettungen bis hin zu rekurrenten Netzwerken und Transformern. Es erläutert die Zielkonflikte: Einfachere Verfahren…
Diese Fallstudie bewertet monatliche Long-Short-Dezilstrategien auf Basis von Unternehmensmerkmalen aus den US. Sie vergleicht lineare Modelle, Gradient Boosting und Ansätze mit latenten Faktoren unter Berücksichtigung zeitpunktbezogener Verzögerungen bei…
Dieses Notebook verwendet Optuna zur Optimierung von LightGBM-Renditemodellen und berücksichtigt dabei sowohl den Informationskoeffizienten im Querschnitt (IC) als auch die Prognoseumschichtung. Eine Suche mit einem Ziel maximiert zum Vergleich IC; eine…
Diese Analyse vergleicht drei Verfahren, um vorzeichenbehaftete Modellprognosen von Renditen in binäre Positionen umzuwandeln: einen festen Schwellenwert von null, ein nachlaufendes Perzentil je Symbol und ein Perzentil im Querschnitt der Symbole. Sie wendet…