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 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…
Das Dokument erläutert, wie sich Marktregime identifizieren lassen, indem Renditen in überlappende Fenster unterteilt und die Fenster jeweils als empirische Verteilung behandelt werden. Der Abstand zwischen Fenstern wird anhand einander zugeordneter,…
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…
Dieses Dokument erklärt, wie sich Prognosen für einen reservierten NASDAQ-100-Mikrostruktur-Holdout-Zeitraum mit einer anhand von Validierungsdaten ausgewählten Konfiguration erstellen lassen. Es trainiert das ausgewählte Modell mit einer Historie neu, die…
Diese Fallstudie trainiert regularisierte lineare Modelle auf den Renditen von Short-At-the-Money-Straddles, die bis zum Verfall gehalten werden. Da die Prämieneinnahmen den Gewinn begrenzen, während Verluste unbegrenzt wachsen können, dominieren einige…
Dieses Notebook verwendet reale ETF-Daten, um zu prüfen, ob ein Momentum-Signal bei angemessenen Änderungen des Rückblickzeitraums, der Marktphase und der Umsetzung nützlich bleibt. Es berechnet querschnittliche Information Coefficients zwischen Momentum und…
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 Notebook erstellt vier modellbasierte Merkmale für die Optionsforschung zum S&P 500: Volatilitätsprognosen für den nächsten Tag aus GJR-GARCH und stochastischer Volatilität sowie die Abweichungen jeder Prognose von der impliziten Volatilität am…
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…
Dieses Dokument stellt einen strukturierten Zustandsdatensatz für Forschungsagenten vor, der getrennt vom Gesprächsprotokoll geführt wird. Der Datensatz enthält die Frage und den Stichtag, gesammelte Belege, offene Fragen, den Verlauf der Werkzeugaufrufe,…
Dieses Dokument untersucht positionsbezogene Ausstiege, die einer bestehenden Krypto-Perpetual-Strategie hinzugefügt werden: feste Stop-Losses, Trailing-Stops und zeitbasierte Ausstiege. Es erklärt, dass diese Kontrollen nur Positionen schließen, die von der…
Dieses Dokument erklärt, wie die Suchschnittstelle eines Prognoseagenten die verwendeten Belege einschränken und seine Aktivitäten nachvollziehbar machen kann. Ein anbieterneutrales Protokoll gibt typisierte Ergebnisse mit Quelle, Veröffentlichungsdatum,…
Dieses Notebook untersucht die Regularisierung linearer Modelle zur Prognose von Renditen bei Währungspaaren. Es unterscheidet zwischen Multikollinearität der Eingabemerkmale und Abhängigkeit zwischen den Assets: Währungspaare teilen sich zugrunde liegende…
Dieses Modul beschreibt Prüfungen dazu, ob Prognose- und Backtest-Eingaben die in einer Studie festgelegten Handelssitzungen und Folds abdecken. Relative Prüfungen vergleichen Kandidatenmodelle miteinander und können daher ein gemeinsames Problem übersehen:…
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…
Dieses Notebook wandelt Prognosen für FX-Paare in Basis-Handelsergebnisse um. Zu jedem Entscheidungszeitpunkt ordnet es die Paare nach Rang, bildet gleich große Long- und Short-Positionen und führt die ausgewählten Prognosekonfigurationen und Checkpoints mit…
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 trainiert PatchTST als ein Modell aus der festgelegten Sequenzmodellgruppe für S&P-500-Optionen. PatchTST unterteilt ein Rückblickfenster in gleich große Abschnitte, bildet diese als Tokens ab und nutzt Attention, um Beziehungen zwischen…
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 Hilfsprogramm beschreibt einen Diagnoseablauf für Datenartefakte aus quantitativen Forschungspipelines. Es erstellt Profile numerischer Spalten mit Kennzahlen zu fehlenden Werten, nicht endlichen Werten, Nullen, der Anzahl unterschiedlicher Werte,…
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…
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 beschreibt, wie Holdout-Prognosen für eine FX-Strategie erstellt werden, nachdem ihre Konfiguration bereits anhand von Validierungsergebnissen ausgewählt wurde. Unter den zugelassenen Kandidaten, die nicht insolvent geworden sind, wird der…
Dieses Notebook vergleicht DQN, PPO und A2C in einer simulierten Umgebung für den Kryptowährungshandel. Es kalibriert einen GARCH(1,1)-Volatilitätsprozess anhand stündlicher Renditen von Bitcoin-Perpetual-Futures und simuliert dann Pfade, die…