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.
837 Dokumente
Dieses Notebook entwickelt die Lösung von Almgren–Chriss für die Liquidation einer Position, bei der der Markteinfluss gegen das Risiko abgewogen wird, Preisbewegungen ausgesetzt zu bleiben. Es verwendet den Implementation Shortfall relativ zum…
Das Dokument erläutert, wie sich handelsbasierte Mikrostrukturmerkmale aus zu Intraday-Balken aggregierten NASDAQ-Transaktionsdaten konstruieren lassen. Behandelt werden Kyle-Lambda, Amihud-Illiquidität, der Roll-Spread-Schätzer, Handelsintensität und das…
Das Dokument erläutert, wie Double Machine Learning (DML) schätzt, ob der Anteil des von Käufern initiierten Volumens künftige Renditen beeinflusst, nachdem Spread, kurzfristige Volatilität und zurückliegende Renditen berücksichtigt wurden. Mit Cross-Fitting…
Dieses Notebook erstellt aus registrierten NASDAQ-100-Mikrostruktur-Backtests eine Strategiebewertung, ohne Modelle zu trainieren oder Backtests erneut auszuführen. Es liest Kennzahlen und Provenienz aus der Registry, erstellt bei Bedarf abgeleitete…
Dieses Notebook wendet eine zuvor ausgewählte CME-Futures-Konfiguration auf Holdout-Prognosen an. Dabei nutzt es den festgelegten Allokator, den Rebalancing-Zeitplan, die Konzentrationsregeln und die Transaktionskostenannahmen. Der zentrale methodische Punkt…
Dieses Notebook erläutert, wie Feature Stores Trainingsdaten und Live-Modelleingaben aufeinander abstimmen. Es beschreibt Feature Views anhand ihres Entitätsschlüssels, Ereigniszeitpunkts, ihrer Gültigkeitsdauer und ihrer Merkmalsdaten und stellt…
Dieses Notebook beschreibt, wie eine Konfiguration für eine CME-Futures-Fallstudie anhand registrierter Validierungs-Backtests ausgewählt wird. Kandidaten aus den Stufen für Signal, Allokation und Risikomanagement werden zusammengeführt; anschließend wird…
Dieses Dokument erläutert ein Verfahren mit fünf Schwellen zur Bewertung von neun Trading-Fallstudien: von der Signalqualität über Validierung und Transaktionskosten bis zu Holdout-Performance und Evidenzqualität. Die Schwellen bauen aufeinander auf; eine…
Dieses Hilfsmodul erstellt Tabellen und Grafiken zur Bewertung prädiktiver Modelle anhand von Validierungs- und Holdout-Daten. Zu den Diagnosen zählen Konfidenzintervalle für Informationskoeffizienten, der Rückgang von der Validierung zum Holdout, um die…
Das Kapitel erläutert klassische Ansätze zur Erzeugung synthetischer Finanzdaten, darunter kontinuierliche Preisprozesse, GARCH-Volatilität, Bootstrap-Stichprobenziehung und Modellvergleiche. Es beschreibt, wie Modelle wie geometrische Brownsche Bewegung,…
Dieses Dokument beschreibt die Architektur eines neuronalen Policy-Netzes, das Zeitreihen und Kontext auf Ebene einzelner Vermögenswerte in begrenzte Portfolio-Risikogewichte überführt. Sein Grundgerüst je Vermögenswert kombiniert Kontexteinbettungen,…
Dieses Notebook vergleicht Methoden zur Positionsbemessung für führende Aktiensignalkonfigurationen des S&P 500. Zunächst wird anhand der Validierungs-Sharpe-Kennzahl für jede Konfiguration der stärkste Checkpoint mit vollständiger Abdeckung ausgewählt.…
Das Notebook beschreibt eine Double-Machine-Learning-Analyse mit wachsendem Zeitfenster. Sie prüft, ob Momentum über 12 bis -2 Monate die Renditen von US-Unternehmen im Folgemonat vorhersagt, nachdem um Beta, idiosynkratische Volatilität,…
Dieses Notebook vergleicht Behavior Cloning und inverses Reinforcement Learning (IRL) anhand von Demonstrationen einer zeitgewichteten Durchschnittspreisregel (TWAP) zur Ausführung. Behavior Cloning ordnet beobachtete Marktzustände direkt Aktionen zu,…
Dieses Notebook wendet Double Machine Learning an, um zu prüfen, ob der Spread aus impliziter minus realisierter Volatilität nach Bereinigung um beobachtete Störfaktoren mit späteren Aktienrenditen zusammenhängt. Es identifiziert realisierte Volatilität,…
Dieses Trainingswerkzeug beschreibt eine Optimierungsschleife für ein DeePM-artiges Modell. Es aktualisiert Modellparameter mit AdamW anhand eines robusten, an der Sharpe-Kennzahl ausgerichteten Loss und übergibt Vorwärtsrenditen, Volatilitätsskalierung,…
In dieser Fallstudie werden Gradient-Boosted Trees auf ETF-Rendite-Labels angepasst und mit einer linearen Baseline verglichen, die unter starker Ridge-Regularisierung gut abschnitt. Sie erklärt, warum Bäume Interaktionen erkennen können, etwa wenn sich…
Dieses Dokument veranschaulicht Feature-Store-Konzepte direkt anhand von Parquet-Daten aus einer Fallstudie. Eine Feature-Ansicht legt den Entitätsschlüssel, den Ereigniszeitstempel, die Gültigkeitsdauer und die Merkmalsspalten fest. Beim Modelltraining…
Dieses Notebook zeigt, wie eine Broker-Wrapper-Komponente unsichere Aufträge anhand von Größen- und Positionslimits, Auftragsratenbegrenzungen, Asset-Beschränkungen und einem dauerhaften Kill-Switch ablehnen kann. Ein synthetischer Broker macht die…
Diese theoretische Arbeit entwickelt mithilfe der Rough-Path-Theorie eine pfadweise Grundlage für die stochastische Itô-Integration, um gängige Handelsstrategien und Finanzmodelle unter Unsicherheit abzudecken. Sie führt Property (RIE) für càdlàg-Pfade ein…
Das Dokument erläutert drei Regeln, um Positionen vor dem planmäßigen Rebalancing eines Portfolios zu schließen: einen festen Verlust-Stop, einen Trailing-Stop, gemessen vom besten Kurs der Position, und einen zeitbasierten Ausstieg nach einer festgelegten…
Dieses Notebook überführt institutionelle 13F-Meldungen in einen bipartiten Graphen, der Vermögensverwalter mit Aktien verbindet, und leitet daraus aktienbezogene Beteiligungsmerkmale ab. Es fasst doppelte Positionen von Vermögensverwaltern in Aktien…
Dieses Notebook prüft, ob Binance-Daten zu Perpetual-Futures eine Querschnittsstrategie unterstützen können, die Kontrakte nach Prämie ordnet und Long- sowie Short-Positionen eingeht. Es passt kein Modell an und erstellt keine Prognosen. Stattdessen prüft es…
Dieses Notebook vergleicht die Auswirkungen angenommener Trading-Kosten auf Strategien aus mehreren Fallstudien. Es liest Backtests zur Kostensensitivität für jede eingesetzte Strategiekonfiguration ein, vergleicht den Brutto-Sharpe mit dem Netto-Sharpe bei…