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 wandelt einen realen Lieferketten-Wissensgraphen und institutionelle 13F-Beteiligungen in Merkmale für maschinelles Lernen um. Es leitet Netzwerkmaße wie Zentralität und Abhängigkeitsindikatoren ab, schätzt die Lieferantenkonzentration und…
Dieses Notebook vergleicht LightGBM mit einem einfachen mehrschichtigen Perzeptron, TabM und optional TabPFN zur Vorhersage von Querschnittsrenditen für ETF. Die Modelle werden auf gemeinsamen Walk-Forward-Folds anhand des Rang-Informationskoeffizienten…
Dieses Notebook entwickelt einen Rahmen, um Marktaktivität in modellierte Handelskosten und Strategiekapazität zu übersetzen. Es stellt das Wurzelmodell für Markteinfluss vor, benennt Volatilität und durchschnittliches Tagesvolumen als wichtige Eingaben und…
Dieses Notebook stellt einen Ablauf vor, der standardisiertes Laden von ETF-Daten, ein Merkmalsregister und Signalanalysen verbindet. Es zeigt, wie sich Metadaten zu Indikatoren auffinden, Merkmale mit Standardwerten oder expliziten Parametern berechnen und…
Dieses Notebook vergleicht einen Random Forest mit XGBoost, LightGBM und CatBoost anhand eines Panels anonymisierter Unternehmensmerkmale und Renditen. Der Datensatz enthält zeitlich getrennte Trainings-, Validierungs- und Testdaten. Als Hauptmaß für die…
Das Notebook erläutert den Value at Risk als Verlustquantil und den Conditional Value at Risk, auch Expected Shortfall genannt, als durchschnittlichen Verlust jenseits dieser Schwelle. Es schätzt das eintägige Tail-Risiko für einen breit aufgestellten…
Dieses Notebook beschreibt, wie Holdout-Prognosen für eine ausgewählte Finanzierungsstrategie mit unbefristeten Kryptokontrakten erstellt werden. Es leitet die Konfiguration aus den Validierungsergebnissen ab, übernimmt die Auswahl des Checkpoints und…
Dieses Notebook bewertet eine ausgewählte Aktien- und Optionsstrategie für den S&P 500, indem es ihre Validierungskonfiguration aus registrierten Kandidaten mit vollständiger Abdeckung rekonstruiert. Es verfolgt den Auswahlprozess von einer gleichgewichteten…
Dieses Notebook stellt eine fallstudienübergreifende Übersicht konstruierter Finanzmerkmale sowie den höchsten registrierten Informationskoeffizienten für jede Marktstudie vor. Es zählt Merkmale und Namensfamilien, vergleicht die Größe der Merkmalsräume und…
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,…
Diese Studie erstellt anhand von Market-by-Order-Daten für NVDA ein minütliches Maß für den Orderflow-Druck. Sie versieht hinzugefügte Orders, Stornierungen und Ausführungen je nach Seite mit einem Vorzeichen, gewichtet Ereignisse nach Umfang und Abstand zum…
Dieses Notebook stellt einen bedingten Autoencoder vor, der die Struktur eines instrumentierten latenten Faktormodells beibehält, aber die lineare Abbildung von Unternehmensmerkmalen auf Faktor-Exponierungen durch ein neuronales Netz ersetzt. Monatliche…
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 vergleicht zwei lokal ausgeführte Embedding-Modelle mit offenen Gewichten bei einer Retrieval-Aufgabe anhand von Passagen aus aktuellen 10-Berichten einer kleinen Auswahl großer US-Unternehmen. Beide Modelle erhalten dieselben Passagen aus…
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 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…
Diese Konfigurationsnotiz erläutert die Wahl des SAGA-Solvers und einer strengeren Konvergenztoleranz für die L1-logistische Regression mit drei Klassen. Sie vergleicht SAGA mit LIBLINEAR und führt Laufzeitmessungen für ein Nasdaq-Mikrostruktur-Panel sowie…
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 unterscheidet die Prognose von Renditen von der Behauptung, Momentum verursache sie. Als Behandlung dient die Rendite einer Aktie im Vorjahr ohne den jüngsten Monat; die Zielgröße ist die künftige Rendite. Jüngste Volatilität, Rang der…
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 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,…