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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Diese Analyse rekonstruiert einzelne NASDAQ-Limit-Orders aus ITCH-Nachrichten zu Hinzufügungen, Löschungen, Teilstornierungen, Ersetzungen und Ausführungen. Sie misst, ob Orders storniert oder ausgeführt werden und wie lange es bis zu diesen Ereignissen…
Dieses Notebook passt Ridge-, Lasso- und Elastic-Net-Modelle an veröffentlichte Unternehmensmerkmale einzelner US-Aktien an. Die Merkmale umfassen Value, Profitabilität, Investitionen, Größe, Momentum, Reversal, Risiko und Liquidität. Walk-Forward-Folds…
In dieser Fallstudie werden Gradient-Boosted Trees auf ETF-Rendite-Labels angepasst und mit einer linearen Baseline verglichen, die unter starker Ridge-Regularisierung gut abschnitt. Sie erklärt, warum Bäume Interaktionen erkennen können, etwa wenn sich…
Diese explorative Analyse untersucht ein historisches Aktienpanel für US, erklärt dessen rohe und angepasste Preisfelder und betrachtet die Symbolabdeckung im Zeitverlauf. Sie vergleicht jährliche Zahlen aktiver Symbole mit den jeweils ersten und letzten…
Dieses Notebook erstellt Merkmale für bedingte Volatilität für eine Aktien- und Optionsstudie zum S&P 500 mithilfe eines GJR-GARCH-Modells. Anders als feste Regeln auf Basis früherer Preise hängen angepasste Merkmale vom Schätzfenster ab. Daher legt die…
Dieses Dokument stellt Methoden zur Bereinigung von Finanzdaten vor und erklärt, wie sich die Vorverarbeitung an Trainings- und Testaufteilung ausrichten lässt. Die zentrale Lehre: Transformationen wie Skalierung und Winsorisierung dürfen nur anhand von…
Dieses Modul definiert eine monatliche ETF-Allokationsbaseline anhand eines risikoadjustierten Momentum-Scores: der kumulierten Rendite des Rückblickzeitraums geteilt durch die annualisierte realisierte Volatilität. Überschreitet die Steigung der Zinskurve…
Dieses Notebook vergleicht Implementierungen einer univariaten SPY-Preisprognose mit reinem PyTorch, sktime und Darts. Im Mittelpunkt steht der praktische Aufwand: Codeumfang, Schnittstellenanforderungen, erfolgreiche Installation und kombinierte Laufzeit…
Diese NASDAQ-100-Fallstudie untersucht, ob 15-Minuten-Mikrostruktursignale Handelskosten überstehen können. Der Ablauf bewertet Orderfluss, veraltete Quotierungen und relative Spreads und vergleicht dann eine Strategie für das gesamte Universum mit einer,…
Dieses Notebook prüft, ob eine tägliche US-Aktien-Rankingstrategie vor dem Anpassen eines Modells über genügend nutzbare Daten für eine faire Bewertung verfügt. Es erklärt, wie sich mit historischen Indexmitgliedern ein zeitpunktbezogenes Universum bilden…
Dieses Notebook untersucht, ob SHAP-Merkmalszuordnungen stabil genug sind, um Modellreduzierung, Risikoentscheidungen oder Berichte zu unterstützen. Anhand einer ETF-Prognoseaufgabe sucht es zunächst Testbeispiele, deren Vorhersagen ähnlich sind, während…
Das Dokument stellt NLinear vor, ein minimales Sequenzmodell zur Prognose von Aktienrenditen des NASDAQ-100 anhand intratägiger Merkmale. Es verwendet ein festes zurückliegendes Fenster, zieht die jüngste Beobachtung ab, damit das Modell mit Veränderungen…
Dieses Notebook bewertet Validierungsvorhersagen als reine Long-Aktienportfolios mit gleich gewichteter Top-K-Auswahl und einem Entscheidungsrhythmus, der durch die Frequenz der Labels bestimmt wird. Es prüft die zeitliche Reihenfolge von Schlusskurs und…
Diese Fallstudie filtert potenzielle Finanz- und modellbasierte Merkmale anhand künftiger Renditen für eine NASDAQ-100-Mikrostrukturstrategie. Sie berechnet im Zeitverlauf querschnittliche Rang-Informationskoeffizienten, passt die Inferenz an Abhängigkeiten…
Das Dokument erläutert drei Regeln, um Positionen vor dem planmäßigen Rebalancing eines Portfolios zu schließen: einen festen Verlust-Stop, einen Trailing-Stop, gemessen vom besten Kurs der Position, und einen zeitbasierten Ausstieg nach einer festgelegten…
Dieses Dokument stellt öffentliche Datensätze mit Fama-French- und AQR-Faktorrenditen als Grundlage für Benchmarking, Risikoattribution und Faktorenforschung vor. Es beschreibt Markt-, Größen-, Value-, Profitabilitäts-, Investitions- und Momentumfaktoren aus…
Dieses Notebook erläutert, wie narrative Abschnitte aus 10-K- und 10-Q-Meldungen für spätere Textanalysen extrahiert werden. Es ordnet formularspezifische Abschnittsnummern zu, wandelt das HTML der Meldung um und erhält dabei Absatzgrenzen, bereinigt…
Dieses Notebook überführt institutionelle 13F-Meldungen in einen bipartiten Graphen, der Vermögensverwalter mit Aktien verbindet, und leitet daraus aktienbezogene Beteiligungsmerkmale ab. Es fasst doppelte Positionen von Vermögensverwaltern in Aktien…
Dieses Notebook zeigt die Abgrenzung zwischen einer Offline-Pipeline für maschinelles Lernen und der LEAN-Engine von QuantConnect. Es wählt über das ETF-Fallstudienregister eine Prognosemenge aus, prüft die Herkunft von Training und Prognosen und exportiert…
Dieses Notebook erklärt Pfadsignaturen als Merkmale fester Länge, die Reihenfolge und gemeinsame Form der Beobachtungen einer Zeitreihe bewahren. Es beschreibt, wie die erste Signaturstufe Gesamtveränderungen erfasst, während Terme der zweiten Stufe…
Dieses Notebook vergleicht die Übereinstimmung von Backtrader, Zipline Reloaded und einem internen Trading-Framework anhand ausgewählter realer Strategien aus Fallstudien. Es umfasst ETF und US-Vergleiche mit US-Aktienpanels für beide externen Engines sowie…
Dieses Notebook überführt institutionelle 13F-Beteiligungen in einen Graphen, der Vermögensverwalter und Aktien mit Sektorbeziehungen und Beteiligungskanten verbindet. Diese enthalten Aktienanzahl, Wert, Berichtszeitraum und öffentliches Meldedatum. Es…
Dieses Notebook bewertet 57 buchhalterische und kursbasierte Merkmale als einzelne Prognosevariablen für die Renditen von US-Aktien im Folgemonat. Es berechnet monatliche Rangkorrelationen im Querschnitt, mittelt sie über die Zeit und passt die Unsicherheit…
Dieses Notebook verwendet aus NASDAQ ITCH abgeleitete Handels- und Orderdaten, um Mikrostrukturmuster zu veranschaulichen. Es untersucht die negative Autokorrelation erster Ordnung bei Tick-Renditen und vergleicht sie mit dem Effekt bei Mittelkursrenditen.…