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 bewertet Stop-Loss, Trailing-Stop und Ausstiege nach fester Haltedauer bei ausgewählten US-Aktienstrategien. Ein Stop-Loss reagiert auf Verluste seit dem Einstieg, ein Trailing-Stop auf Rückgänge vom Höchststand einer Position und ein…
Dieses Notebook vergleicht Verfahren zur Positionsgrößenbestimmung in einem US-Aktienpanel, während Modell, Checkpoint, Rebalancing-Termine und ausgewählte Aktien unverändert bleiben. Prognosebasierte Verfahren skalieren das Kapital anhand der Prognosehöhe…
Dieses Notebook vergleicht Gewichtungsregeln für den Verkauf von Straddles auf ausgewählten S&P-500-Symbolen. Die ausgewählten Symbole bleiben gleich, während die Allokation variiert wird; Gleichgewichtung dient als Basis. Zu den Methoden zählen Gewichtung…
Dieses Notebook führt eine festgelegte Strategie mit Aktienmerkmalen auf einem reservierten Holdout-Zeitraum aus und verwendet dabei zuvor ausgewählte Prognosen und einen Portfolio-Allokator. Konfiguration, Positionsgröße, Konzentration, Rebalancing-Takt und…
Dieses Notebook erläutert, wie Futures-Kontraktspezifikationen die Abrechnung im Backtest beeinflussen. Es zeigt, wie der Kontraktmultiplikator Preisbewegungen in Dollar-P&L umrechnet, wie sich der Nominalwert für die Positionsbemessung aus Preis mal…
Dieses Notebook wandelt Prognosen auf Aktienebene in Validierungsportfolios um. An jedem Rebalancing-Datum sortiert es Aktien nach prognostizierter Rendite, kauft die oberste Gruppe, geht bei der untersten Short-Positionen ein und weist jeder Position gleich…
Dieses Dokument erläutert, wie eine zuvor ausgewählte US-Aktienstrategie mit Holdout-Daten bewertet wird, während ihre Konfiguration unverändert bleibt. Es leitet die korrekte Holdout-Vorhersagemenge aus der Trainingsidentität und dem Checkpoint des…
Dieses Dokument erläutert, warum Stop-Losses, Trailing-Stops und zeitbasierte Ausstiege in einer Fallstudie nicht bewertet werden können, deren Backtest Gewichte über einen Monat hält und nur die realisierte monatliche Vorwärtsrendite beobachtet. Solche…
Dieses Dokument stellt eine ereignisgesteuerte Methode vor, um eine begrenzte Zahl von Intraday-Positionen zu halten. Vorhersagen werden anhand des jeweils neuesten verfügbaren Scores den Kursbars zugeordnet, optional begrenzt durch eine Aktualitätsgrenze.…
Dieses Dokument beschreibt mehrere Möglichkeiten, Prognose-Scores in Handelssignale umzuwandeln: feste Schwellen, rollierende Perzentile je Asset und Querschnittsperzentile. Feste Schwellen verwenden einen gewählten Score-Wert; rollierende Schwellen passen…
Diese Live-Trading-Demonstration beschreibt einen täglichen Neugewichtungs-Workflow für ein festes Universum von US-Large-Cap-Aktien. Sie vergleicht die beim Broker gehaltenen Positionen mit Modellzielen, wandelt die Differenzen in einen Auftragssatz um und…
Dieser Code beschreibt, wie Backtest-Einstellungen aus der Fallstudienkonfiguration abgeleitet werden und wie die Laufidentität Änderungen am gehandelten Universum und am Alter der Vorhersagen berücksichtigt. Die zentrale Erkenntnis: Jeder Filter, der das…
Dieses Notebook untersucht sechs Allokationsmethoden für ausgewählte Konfigurationen von Krypto-Perpetual-Strategien. Rangfolgen und Einstiegsregeln bleiben fest, während sich das den einzelnen Positionen zugewiesene Kapital ändert. Die Methoden verwenden…
Dieses Notebook vergleicht gleiche Gewichtung mit zwei Allokationsregeln für Strategien mit US-Unternehmensmerkmalen: Bei der Score-Gewichtung wird Prognosen mit höheren Modellwerten mehr Kapital zugewiesen, während die Conformal-Gewichtung das Kapital für…
Dieses Notebook erstellt einen durchgängigen Portfolioallokator, der ein Variablenauswahl-Netzwerk im Stil eines Temporal Fusion Transformers vor einen LSTM schaltet. Separate gated Residual Networks bilden einzelne Merkmale ab, und gelernte weiche Gewichte…
Dieses Konfigurationsmodul beschreibt ein Framework zur Festlegung von Einstellungen für Backtest-Sweeps je Fallstudie. Es liest Einstiegsschemata, Allokationsmethoden, Handelskostenraster und Risikokontrollen aus Setup-Dateien und gibt klare Fehler aus,…
Das Notebook vergleicht Monte-Carlo-Dropout und tiefe Ensembles als Verfahren zur Schätzung der Unsicherheit täglicher ETF-Renditeprognosen. Bei Dropout bleibt die Ausblendung während wiederholter Prognosen aktiv, während die Ensemblemitglieder getrennt…
Diese Fallstudie vergleicht festgelegte fixe und nachlaufende Stop-Regeln für FX-Positionen. Zunächst wird je Label eine übergeordnete Strategie aus einer abgeschlossenen Validierungskohorte ausgewählt; anschließend wird nur die Positionsrisikoregel…
Dieses Notebook vergleicht gleich gewichtete, nach positiven Werten gewichtete und nach konformer Breite gewichtete Allokationen für hoch eingestufte ETFs und CME-Futures. Es schätzt entitätsspezifische Breiten von Split-Conformal-Intervallen anhand von…
Dieses Dokument beschreibt eine Walk-Forward-Methode, die Prognoseresiduen in Unsicherheitsbreiten je Entität umwandelt, anhand derer Positionsgrößen festgelegt werden. Zu jedem Entscheidungszeitpunkt werden für die Kalibrierung nur Residuen verwendet, deren…
Dieses Notebook verwendet registrierte Walk-Forward-GBM-Prognosen für ETFs und CME-Futures, um Gleichgewichtung, umgekehrt zur konformen Intervallbreite gewichtete Allokation und Gewichtung proportional zu positiven Prognosewerten zu vergleichen. Es…
Das Dokument erläutert, wie vier Markteinflussmodelle die nachteilige Kursbewegung pro Aktie für eine Order schätzen: kein Einfluss, linearer Einfluss, Einfluss proportional zur Quadratwurzel und ein konfigurierbares Potenzgesetz. Es erklärt die…
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 wandelt Prognosen für FX-Paare in Basis-Handelsergebnisse um. Zu jedem Entscheidungszeitpunkt ordnet es die Paare nach Rang, bildet gleich große Long- und Short-Positionen und führt die ausgewählten Prognosekonfigurationen und Checkpoints mit…