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 nutzt Double Machine Learning, um zu schätzen, ob Futures-Carry nach Berücksichtigung von Volatilität, Momentum und dem querschnittlichen Carry-Rang nachfolgende Renditen vorhersagt. Mithilfe flexibler Modelle und Cross-Fitting werden Carry…
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 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…
Dieses Notebook stellt NLinear als einfache Baseline für Sequenzmodelle zur Vorhersage von Renditen bei US-Aktien vor. Jedes Beispiel verwendet ein Fenster aus 60 aufeinanderfolgenden Sitzungen für eine Aktie, wobei die Merkmale zeitlich geordnet sind. Für…
Dieses Notebook wendet das vortrainierte FinBERT auf Finanznachrichten von FinMarBa an und untersucht, warum seine Genauigkeit deutlich unter den für die Auswertung anhand der Financial PhraseBank berichteten Werten liegt. Die zentrale Diagnose betrifft die…
Dieses Notebook bewertet NLinear, ein minimales Sequenzmodell, das von jedem Wert im Rückblickfenster das zuletzt beobachtete Niveau abzieht und die verbleibenden Werte auf eine Prognose abbildet. Seine Einfachheit macht es zu einer nützlichen Benchmark für…
Das Dokument beschreibt eine Walk-Forward-Studie mit TabM-Neuronalen-Netzen, die Monatsrenditen anhand von Unternehmensmerkmalen prognostizieren. Da der gemeinsame Trainingslauf für die Regression den quadratischen Fehler als Optimierungsziel und für die…
Das Dokument stellt einen Workflow vor, der standardisierte Marktdatenlader, ein Register vorgefertigter Merkmale und Signalanalysen verbindet. Die Merkmalsberechnung kann über Namen, Parameterzuordnungen oder YAML festgelegt werden und unterstützt…
Das Dokument überführt eine Cross-Asset-Momentumhypothese in einen monatlichen explorativen Test mit einem Universum von 100-ETF. Es erstellt angepasste Monatsendkurse, misst Momentum von 12 bis -1 Monaten, teilt anschließend geeignete ETFs in fünf gleich…
Dieses Notebook bietet eine familienübergreifende Betrachtung von fünf Latent-Faktor-Ansätzen für eine Fallstudie zur Analyse von Aktienoptionen. PCA schätzt gemeinsame Bewegungen direkt anhand des Renditepanels; IPCA bildet Merkmale linear auf…
Dieses Kapitel behandelt einen Backtest als Versuch, eine Strategie anhand expliziter Annahmen zu Signalzeitpunkt, Ausführung, Neugewichtung, Positionsgröße, Kosten, Beschränkungen und Benchmarks zu widerlegen. Es vergleicht vektorisierte und…
Diese Quelle beschreibt Schutzmaßnahmen zur Rekonstruktion einer Modellanfrage anhand ihrer unveränderlichen Trainingsspezifikation und zur Validierung des resultierenden Laufs. Sie prüft, ob die Anfrage eine unterstützte Identitätsversion, eine kanonische…
Dieses Notebook stellt die instrumentierte Hauptkomponentenanalyse als Modell querschnittlicher Renditen vor. Statt den Merkmalen jedes Unternehmens direkte Renditegewichte zuzuweisen, schätzt IPCA eine gemeinsame lineare Abbildung von Merkmalen auf…
Das Notebook erklärt, wie sich binäre Zinskontrakte der US-Notenbank von Kalshi als Wahrscheinlichkeiten lesen und eine Staffel von Zinsschwellen in eine implizite Verteilung überführen lässt. Es betont, dass der Datenstrom YES-Gebote enthält, sodass die von…
Dieses Notebook vergleicht vier neuronale Netzwerkarchitekturen für dieselbe Aufgabe: die nächste Tagesrendite anhand eines Fensters vergangener Renditen vorherzusagen, über acht börsengehandelte Fonds gepoolt. Es beschreibt, wie ein dichtes Netzwerk, eine…
Dieses Notebook untersucht ein aus Reihen der Federal Reserve Economic Data aufgebautes ökonomisches Datenpanel. Es zeigt, dass das bereitgestellte Panel Kalenderdaten einschließlich Wochenenden und Feiertagen verwendet, und erläutert, wie die zugehörigen…
Dieses Notebook erklärt, warum gewöhnliche t-Tests die Stärke eines Informationskoeffizienten (IC) überschätzen können, wenn tägliche IC-Beobachtungen voneinander abhängig sind. Es erstellt ein Momentum-Signal auf Basis von ETF-Daten, untersucht die…
Dieses Kapitel erklärt, wie Finanzmodelle des maschinellen Lernens unter Berücksichtigung der zu jedem Entscheidungszeitpunkt verfügbaren Informationen bewertet werden. Es unterscheidet Training, Validierung und einen abschließenden Holdout und erläutert,…
Dieses Notebook fragt Register für mehrere Handelsfallstudien ab und erstellt fallübergreifende Tabellen zum Vergleich von Signalen, Allokation, Kosten und Risiko. Es berichtet Diagnosen zum nach Validierung gereihten Konfigurationscluster, darunter die…
Dieses Notebook erstellt N-BEATS, eine vollständig verbundene neuronale Prognosearchitektur, die ein ganzes Eingabefenster verarbeitet und einen zukünftigen Verlauf prognostiziert. Die interpretierbare Variante beschränkt Blöcke darauf, Komponenten mithilfe…
Dieses Notebook isoliert die Portfolioallokation, indem es das ausgewählte Signal jeder Fallstudie festhält und Backtests der Allokationsstufe vergleicht. Es betrachtet Methoden wie gleiche Gewichtung, inverse Volatilität, Score-Gewichtung,…
Dieses Notebook vergleicht Portfolioallokationsmethoden in mehreren Fallstudien und hält dabei das ausgewählte Signal jeder Studie fest. Es lädt Backtests der Allokationsstufe, die an dasselbe zentrale Signal gebunden sind, und untersucht anschließend…
Dieses Notebook beschreibt die Rekonstruktion eines NASDAQ-Limit-Orderbuchs aus DataBento-Nachrichten mit Marktdaten pro Order für ein einzelnes Symbol und einen Handelstag. Es stellt eine modulare Engine vor, die den Status einzelner Orders verfolgt, Orders…
Dieses Notebook vergleicht LightGBM-Modelle mit einer Ridge-Baseline zur Prognose von ETF-Renditen über zwei Zeithorizonte. Es erläutert, warum Bäume Wechselwirkungen abhängig von der Marktphase erkennen können, etwa wenn sich Momentum unter Marktstress…