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 untersucht die Performance einer festen Long-only-ETF-Momentum-Baseline unter verschiedenen Marktbedingungen von 2010 bis 2024. Es ordnet jede Tagesrendite anhand von Volatilitäts- und Trendmaßen ein, die vor Beginn dieser Rendite bekannt…
Dieses Notebook wendet zuvor ausgewählte Prognosen zu Unternehmensmerkmalen und eine festgelegte Portfoliokonfiguration auf einen einjährigen Holdout-Zeitraum an. Es trifft keine neuen Entscheidungen zu Prognosen, Allokation, Konzentration, Rebalancing oder…
Diese Analyse vergleicht Risiko-Overlays über mehrere Fallstudien hinweg. Dazu lädt sie deren Overlay-Backtests aus einem Register und misst Sharpe-Ratio sowie maximalen Drawdown im Vergleich zu einer Baseline aus der Allokationsphase; falls diese fehlt,…
Dieses Notebook bewertet Stop-Losses je Position, nachlaufende Stops und zeitbasierte Ausstiege auf Basis von Konfigurationen aus der Allokationsphase einer NASDAQ-100-Intraday-Strategie. Entscheidungen fallen alle fünfzehn Minuten, während die…
Dieses Notebook beschreibt einen gepatchten Transformer für Sequenzprognosen in einer Studie zu S&P-500-Aktien und -Optionen. Er teilt ein Zeitfenster in zusammenhängende Blöcke und bildet jeden Block als Token ab. So kann die Attention weit voneinander…
Dieses ETF-Merkmals-Notebook erläutert, wie angepasste statistische Modelle über ihre geschätzten Parameter Zukunftsinformationen einfließen lassen können, selbst wenn ihre Formeln vergangene Beobachtungen verwenden. Abhilfe schafft ein Walk-Forward-Zeitplan…
Dieses Notebook rekonstruiert die ausgewählte Konfiguration für FX-Pairs aus einer eingefrorenen Kandidatenmenge der Validierung und bewertet anschließend die Validierungs- und Holdout-Evidenz. Die Auswahl basiert auf der höchsten zulässigen Sharpe-Ratio der…
Dieses Notebook untersucht Gradient Boosting für ein US-Aktienpanel und variiert Baumkapazität, Zielfunktion und Trainings-Checkpoint über drei Horizonte für Forward-Renditen. Es erläutert, wie flache Bäume Merkmalsinteraktionen lernen können und wie mit…
Dieses Notebook beschreibt, wie Holdout-Prognosen für eine Krypto-Perpetual-Funding-Strategie erstellt werden, nachdem ihre Konfiguration anhand von Validierungsergebnissen ausgewählt wurde. Es ermittelt den zulässigen Validierungs-Backtest mit der höchsten…
Dieses gemeinsam genutzte Hilfsmodul unterstützt Kausalanalysen von Handelsdaten mit Double Machine Learning (DML) für Zeitreihen. Zu den dokumentierten Werkzeugen zählen Walk-Forward-Schätzungen mit Embargo, Nuisance-Modelle und Refutationstests.…
Diese Fallstudie erstellt Merkmale zum Vergleich von Varianzrisikoprämien bei S&P-500-Aktien. Verwendet werden At-the-Money-Straddles mit 30 Tagen Laufzeit und Daten zu den Basiswerten. Sie vergleicht implizite mit realisierter Volatilität über mehrere…
Diese Fallstudie erläutert, wie Prognosen für einen Holdout-Zeitraum erstellt werden, nachdem Modell und Strategie anhand von Validierungsdaten ausgewählt wurden. Sie lädt die zuvor gewählte Konfiguration, rekonstruiert deren Trainingsspezifikation und…
Dieses Notebook erstellt einen LSTM-Allokator, der jüngste ETF-Rendite- und Volatilitätsmerkmale direkt auf Long-only-Portfoliogewichte abbildet. Eine Softmax-Ausgabe hält die Gewichte nichtnegativ und das Portfolio voll investiert. Eine differenzierbare…
Dieses Notebook stellt EdgarTools zur Untersuchung von SEC-Meldungen nach Unternehmen und Meldungsart vor. Es zeigt, wie Emittenten anhand stabiler CIK-Kennungen gesucht, Jahres- und Quartalsberichte abgerufen, XBRL-Abschlüsse extrahiert und Insider-Formular…
Dieses Notebook beschreibt ein LSTM-Sequenzmodell, das Aktienrenditen anhand geordneter Fenster jüngster Merkmale vorhersagt. Jedes Beispiel verwendet 60 aufeinanderfolgende Sitzungen für eine Aktie; Fenster, die Listungslücken, Handelsaussetzungen oder…
Diese Analyse prüft, ob tägliche Optionsdaten eine wöchentliche Strategie unterstützen können, die Straddles am Geld auf S&P-500-Bestandteile verkauft, Aktien delta-absichert und die Kontrakte bis zum Verfall hält. Sie erläutert, wie Calls und Puts einen…
Diese Referenz fasst die gelisteten Kontraktmonate für 35 CME-Futures-Produkte aus den Bereichen Aktienindizes, US-Staatsanleihen, Energie, Metalle, Währungen, Zinssätze, Landwirtschaft, Viehwirtschaft und Krypto zusammen. Sie erläutert das Monatscodesystem…
Dieses Dokument beschreibt eine Pipeline zum Herunterladen offizieller Binance-USD-M-Perpetual-Funding-Daten, deren Normalisierung und Zwischenspeicherung in einer spaltenorientierten Datei. Monatsarchive werden für die angeforderten Symbole und den…
Dieses Notebook wendet TabM, ein neuronales Ensemble mit gemeinsam genutzten Gewichten, auf ein US-Aktienpanel an, das pro Aktie und Sitzung eine Merkmalszeile enthält. Ein gemeinsam genutzter zweischichtiger Backbone speist mehrere Mitglieder, die jeweils…
Dieses Notebook definiert Ziele für zukünftige Renditen, um US-Aktien zu ordnen, und erläutert, wie ihre Horizonte tatsächlichen Handelssitzungen entsprechen. Für Renditen verwendet es um Splits und Dividenden bereinigte Preise, für die Handelbarkeitsprüfung…
Dieses Notebook vergleicht Gradient-Boosting-Konfigurationen für Krypto-Perpetual-Futures anhand von Merkmalen, die auf dem Aufschlag der Perpetual-Kontrakte gegenüber dem Kassamarkt beruhen. Es variiert die Baumkapazität und die Verlustfunktion, darunter…
Dieses Notebook entwickelt modellbasierte Merkmale für Krypto-Perpetual-Futures: bedingte Volatilitätsprognosen pro Anlage aus GJR-GARCH und eine marktweite Wahrscheinlichkeit für ein Stressregime aus einem Gaußschen Hidden-Markov-Modell mit zwei Zuständen,…
Diese Fallstudie skizziert eine Forschungspipeline für Krypto-Perpetual-Futures. Dabei werden Funding-Zahlungen, die bei regelmäßigen Abrechnungen zwischen Long- und Short-Positionen ausgetauscht werden, als mögliche Renditequelle betrachtet. Beschrieben…
Diese Analyse vergleicht die Ergebnisse der Merkmalsprüfung aus neun Trading-Fallstudien und untersucht, ob Merkmale, die das Screening bestehen, stärkere Strategien vorhersagen. Das Screening kombiniert die Kontrolle der Falschentdeckungsrate nach…