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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Das Notebook erstellt mit einem Split-Conformal-Verfahren Prognoseintervalle um Gradient-Boosting-Prognosen. Es passt ein Modell an einem früheren Trainingsabschnitt an, misst absolute Residuen in einem späteren Kalibrierungsabschnitt und legt die…
Dieses Notebook vergleicht vier Referenzallokationen für ETF anhand historischer Krisenphasen, manuell festgelegter gleichzeitiger Schocks auf mehrere Anlageklassen, Student-t-Monte-Carlo-Simulationen und Marktregimestatistiken. Es erläutert das Maß für den…
Dieses Notebook zeigt eine Pipeline, die Finanznachrichten-Schlagzeilen in aktienbezogene Signale umwandelt. Sie bereinigt und vereinheitlicht einen Nachrichtenkorpus, entfernt exakte Duplikate und Duplikate mit übereinstimmendem Präfix innerhalb von Gruppen…
Dieses Notebook entwickelt einen Prognoseagenten, der zwischen Websuchen und Wahrscheinlichkeitsprognosen wechselt. Eine schlanke Sprachmodell-Schnittstelle mit zwei Methoden ermöglicht es, dieselbe Schleife mit einem Mock-Anbieter, einem lokalen oder einem…
Dieses Notebook untersucht informationsgesteuerte Stichprobenbildung, indem es Tick- und Volumen-Imbalance-Bars aus Handelsdaten erstellt. Es validiert eine manuelle Implementierung der Tick-Imbalance gegen einen Sampler aus einer Bibliothek und variiert…
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 stellt die Black-Scholes-Bewertung europäischer Calls und Puts dar, prüft die Put-Call-Parität und berechnet die implizite Volatilität mit der Brent-Nullstellensuche. Es definiert außerdem Delta, Gamma, Vega, Theta und Rho und veranschaulicht…
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 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 zeigt SHAP-Erklärungen für ein LightGBM-Modell, das ETF-Forward-Renditen prognostiziert. TreeSHAP liefert Merkmalsbeiträge für einzelne Prognosen und zusammengefasste Wichtigkeitswerte. Beeswarm- und Abhängigkeitsdiagramme zeigen, wie…
Dieses Kapitel stellt Marktdaten als Ergebnis von Handelsregeln, Liquidität und dem Verhalten der Marktteilnehmer dar. Es gibt einen Überblick von Quotes auf der obersten Orderbuchebene bis hin zu Order-Level-Feeds und beschreibt anschließend, wie…
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 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 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 wendet die Hauptkomponentenanalyse auf Änderungen von acht Treasury-Renditen mit konstanter Laufzeit zwischen einem und dreißig Jahren an. Es entfernt per Forward-Fill ergänzte Kalenderzeilen ohne Renditeänderungen und standardisiert die…
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…
Dieses Notebook fasst registrierte Validierungsergebnisse von fünf Schätzern latenter Faktoren – PCA, IPCA, CAE, SDF und SAE – über neun Fallstudien hinweg zusammen. Zunächst wird berichtet, für welche Schätzer Ergebnisse in den einzelnen Panels vorliegen;…
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 Skript erfasst institutionelle Beteiligungen aus SEC 13F-Meldungen auf zwei Wegen: Es kann Meldungen einer kuratierten Managergruppe abrufen oder die vierteljährlichen Massendateien der SEC herunterladen. Beide Wege vereinheitlichen die Beteiligungen…
Dieses Notebook wendet die Hauptkomponentenanalyse auf ein Panel aus US-Aktienrenditen an, um breite gemeinsame Bewegungen mit einer kleineren Zahl von Faktoren darzustellen. Jeder Faktor ist eine Richtung gemeinsamer Variation; die Ladung jeder Aktie…
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 erklärt, wie sich Insidertransaktionen aus rohen SEC-Formular-4-XML für die quantitative Aktienanalyse extrahieren lassen. Ein XML-Parser sorgt dafür, dass Code, Datum, Aktienzahl, Preis und Richtung jedes Geschäfts seinem Transaktionsblock…