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 ETF-Merkmalsstudie erstellt drei modellbasierte Eingaben: ein Hidden-Markov-Modell (HMM) zur Schätzung des Marktregimes, fraktional differenzierte Kurse von Referenzfonds und die bedingte Volatilität je ETF anhand von GARCH(1,1). Um Look-ahead zu…
Dieses Tutorial vergleicht feste Stop-Loss- und Take-Profit-Barrieren, nachlaufende Stopps, ATR-skalierte Ausstiege, ein Machine-Learning-Ausstiegssignal und Kombinationen dieser Ansätze anhand täglicher SPY-Daten. Feste Barrieren werden ausgehend von…
Diese Studie vergleicht Gradient-Boosted Trees mit einem regularisierten linearen Modell, um Währungspaare nach künftigen Renditen zu ordnen. Bäume können bedingte Beziehungen darstellen, etwa Momentum in einem Marktregime und Carry in einem anderen, während…
Dieses Notebook setzt einen Prognoseagenten aus einem Sprachmodell-Client, einem Suchwerkzeug und einer begrenzten Zugfolge zusammen. Der Agent sucht nach Belegen und gibt eine binäre Wahrscheinlichkeit mit Begründung zurück. Sein Antwortparser behandelt…
Dieses Notebook nutzt bayessche Ereignisstudien mit strukturellen Zeitreihen, um die Wirkung von Mitteilungen der Federal Reserve auf einen Anleihen-ETF zu schätzen. Es erstellt ein Gegenfaktum aus Beziehungen vor dem Ereignis zwischen den täglichen…
Dieses Notebook vergleicht DQN, PPO und A2C in einer gemeinsamen simulierten Trading-Umgebung, die auf stündliche Renditen von Bitcoin-Perpetual-Futures kalibriert ist. Ein GARCH(1,1)-Modell erzeugt Volatilitätscluster. Die Umgebung berechnet Kosten für…
Dieses Notebook erklärt, warum unveränderte Aktienkurse irreführende Renditen ergeben können, wenn sie Aktiensplits oder Bardividendentermine umfassen. Es beschreibt die rückwirkende Bereinigung, bei der historische Preise anhand späterer Kapitalmaßnahmen…
Dieses Notebook prüft, ob eine modellbasierte Positionsgröße eine Gleichgewichtung in einer US-Strategie mit Unternehmensmerkmalen verbessert. Es vergleicht Score-Gewichtung, bei der Wertpapieren mit höheren prognostizierten Scores mehr Kapital zugewiesen…
Dieses Notebook prüft, ob sich der Information Coefficient (IC) eines Signals von Rauschen unterscheiden lässt, wenn aufeinanderfolgende Beobachtungen abhängig sind. Anhand eines Momentum-Signals und von ETF-Daten wird veranschaulicht, wie überlappende…
Dieses Notebook vergleicht Ausstiege aus Long-Positionen in ETF: feste Gewinnziele und Stopps, nachlaufende Stopps, ATR-skalierte Barrieren, Machine-Learning-Signale und Kombinationen. Es erstellt Indikatoren und Handelssimulationen und fasst anschließend…
Dieses Notebook erklärt, wie ein bereitgestelltes Panel wirtschaftlicher Zeitreihen von FRED untersucht und dessen Tageskalender, Metadaten und abgeleitete Spalten interpretiert werden. Da das Panel auf einen täglichen Kalender abgeflacht wurde, lassen…
Dieses Notebook behandelt ARIMA-Prognosen als Eingabespalten für nachgelagerte Modelle statt als eigenständige Prognosen. Es passt Modelle an ETF-Renditen an, nutzt Stationaritätsprüfungen und Autokorrelationsdiagnostik zur Auswahl möglicher Ordnungen und…
Dieses Notebook beschreibt, wie NLinear-Prognosen für FX-Labels vorbereitet und registriert werden. NLinear zieht den zuletzt beobachteten Wert von jeder Eingabehistorie fester Länge ab und konzentriert das Modell so auf Veränderungen innerhalb des…
Dieses gemeinsame Analysewerkzeug unterstützt den Vergleich von Trading-Modellprognosen anhand von Registry-Metriken und Diagnosen auf Prognoseebene. Es lädt vorab berechnete Information-Coefficient-Ergebnisse, kann optional nach Label oder Modellfamilie…
Das Dokument erläutert, wie Forward-Return-Labels für eine querschnittliche Futures-Strategie erstellt werden, die Produkte nach ihrer Terminkurve ordnet. Es unterscheidet rollbereinigte Preise, die für Renditen über Kontraktwechsel hinweg geeignet sind, von…
Das Dokument beschreibt drei modellbasierte Merkmale aus dem Carry von Futures: eine ARIMA-Prognose des Carry der nächsten Sitzung, rollierende Fourier-Maße ausgewählter Zykluslängen und ein Hidden-Markov-Modell mit zwei Zuständen, das das Marktregime anhand…
Dieses Dokument erläutert eine Validierungsbaseline für Modellprognosen zu CME-Futures. Bei jeder wöchentlichen Entscheidung werden die Produkte nach prognostizierter Rendite geordnet; die oberste Gruppe wird long und die unterste short gehalten, wobei beide…
Das Dokument erläutert ein temporales Faltungsnetzwerk zur Prognose von Funding-Prämien bei Krypto-Perpetuals anhand eines Fensters von 60 Abrechnungen. Vier kausale Faltungsblöcke verwenden einen Kernel der Größe drei und Dilatationen von 1, 2, 4 und 8. Ihr…
Dieses Notebook beschreibt eine von GT-GAN inspirierte Architektur zur Erzeugung von Zeitreihen mit tatsächlich unregelmäßigen Zeitstempeln, etwa Tick-, Volumen- oder Dollar-Bars. Ein GRU-ODE-Encoder bildet Beobachtungen auf latente Zustände ab, während…
Dieses Notebook vergleicht drei Möglichkeiten, Marktregime in einem Prognosemodell zu verwenden: Regimeinformationen weglassen, die gefilterte Wahrscheinlichkeit eines volatilen Zustands als Merkmal hinzufügen oder separate Experten für fest zugeordnete…
Dieses Notebook gibt einen Überblick über EdgarTools zur Untersuchung von SEC-Einreichungen und zur Extraktion strukturierter Unternehmensdaten. Es erklärt, wie Einreichende anhand einer stabilen CIK identifiziert, Einreichungen nach Formular abgerufen und…
Diese Fallstudie verwendet lineare Modelle als Ausgangsbasis für die Prognose künftiger Renditen in einem breiten US-Aktienpanel. Sie erläutert, warum überlappende Kurs- und Volumenmerkmale Kollinearität verursachen und die Koeffizienten der gewöhnlichen…
Diese Analyse vergleicht registrierte kausale Behandlungseffekte, die mit Double Machine Learning geschätzt wurden, aus neun Trading-Fallstudien. Sie lädt die aktuellen Ergebnisse aus dem Register jeder Studie, prüft die Registerintegrität und doppelte…
Dieses Notebook stellt einen Rahmen zur Bewertung eines ETF-Allokations-Backtests anhand täglicher Portfoliorenditen und einer passenden SPY-Benchmark vor. Es behandelt Risiko- und Renditemaße wie Sharpe, Sortino, Calmar und maximalen Drawdown, rollierende…