Wissensbibliothek

Dieses Notebook erklärt, wie Modellunsicherheit über einen Punktschätzer hinaus zusätzliche Informationen liefern kann. Es schätzt ein stochastisches Volatilitätsmodell, in dem sich die latente logarithmierte Volatilität im Zeitverlauf entwickelt und…

Dieses Notebook führt anhand eines Long-Short-Momentum-Beispiels über mehrere Anlageklassen in die Mechanik des Backtestings von Futures ein. Es erklärt, wie Kontraktspezifikationen mithilfe von Multiplikatoren Kursbewegungen in Gewinne und Verluste in…

Dieses Notebook untersucht, wie empfindlich ein Momentum-Backtest für ETF gegenüber der angenommenen Handelsgebühr ist. Es hält die Gewichte und den Handelszeitplan der Strategie konstant, führt den Simulator mit verschiedenen Kosten pro Handelsseite erneut…

Das Notebook schätzt, wie stark ein gleich gewichtetes Portfolio aus überlebenden US-Aktien die Renditen gegenüber dem vollständigen ursprünglichen Anlageuniversum überzeichnen kann. Zunächst wird untersucht, wann das Panel ausscheidende Symbole erfasst.…

Diese Analyse wertet eine registrierte Backtesting-Pipeline für eine monatliche US-Aktienstrategie auf Basis von Unternehmensmerkmalen aus. Sie berichtet die Unsicherheit des Sharpe-Werts, die Wahrscheinlichkeit eines positiven Sharpe-Werts und…

Dieses Notebook bewertet positionsbezogene Stop-Losses, Trailing-Stops und zeitbasierte Ausstiege für die Allokationslinie, die unter geeigneten Kandidaten mit vollständiger Abdeckung den höchsten Validierungs-Sharpe aufweist. Jedes Overlay wird mit seiner…

Dieses Notebook erstellt angepasste Modellmerkmale anhand von Wechselkursverläufen und ergänzt damit Indikatoren, die direkt aus vergangenen Preisen berechnet werden. Es beschreibt drei Ansätze: einen Zustandsraumfilter, der ein langsam veränderliches…

Dieses Notebook vergleicht Gewichtungsregeln für ein S&P-500-Optionsmodell, das Straddles verkauft. Die ausgewählten Symbole und die übrigen Strategieeinstellungen bleiben unverändert. Die Gleichgewichtungs-Baseline wird durch Allokatoren ersetzt, die…

Dieses Notebook misst, wie sich Ausführungskosten auf eine bereits ausgewählte Konfiguration für Krypto-Perpetuals auswirken. Modell, Checkpoint, Einstiegsregel, Allokator und Risikokontrolle bleiben unverändert. Anschließend wird die Strategie mit einem…

Dieses Notebook beschreibt einen Ablauf, um aus den vierteljährlichen MD&A-Angaben von S&P-500-Unternehmen Handelsmerkmale abzuleiten. Als zeitpunktgenauen Anker dienen die Annahmedaten der Meldungen. Mehrere Meldungen eines Unternehmens am selben Datum…

Dieses Kapitel gibt einen Überblick über Deep Learning für Zeitreihen anhand einer praktischen Frage: Wann enthält die Reihenfolge der Beobachtungen Informationen, die einer querschnittlichen Vorhersage entgehen, und welche Modellarchitekturen können diese…

Diese rein lesende Analyse führt Validierungsvorhersagen mehrerer Modellfamilien zusammen, um ihre Vollständigkeit, die Qualität ihrer Aktienrangfolgen, deren Beständigkeit über Folds und den zusätzlichen Informationsgehalt offenbar ähnlicher Modelle zu…

Dieses Notebook wendet TabM an, eine neuronale Architektur für Tabellendaten, die ein zweischichtiges Merkmalsnetzwerk für alle Ensemble-Mitglieder gemeinsam nutzt. Jedes Mitglied skaliert die gemeinsame Repräsentation mit einem eigenen gelernten Vektor und…

Dieses Notebook erklärt die Risikoaufschlags-PCA, die die Renditekovarianzmatrix verändert, indem sie das gewichtete äußere Produkt der durchschnittlichen Renditen im Trainingszeitraum addiert. Die führenden Eigenvektoren definieren statische…

Dieses Notebook beschreibt die Erstellung eines Out-of-Sample-Vorhersagesatzes für ein zuvor ausgewähltes S&P-500-Optionsmodell. Die Konfiguration wird anhand der Validierungsergebnisse festgelegt, mit Daten vor dem Holdout erneut trainiert und die…

Dieses Notebook testet ein Zwei-Modell-Design für Ausstiege anhand stündlicher Perpetual-Daten von BTC, ETH und SOL. Ein Einstiegs-Klassifikator erkennt ungewöhnlich hohe zukünftige Renditen; seine vorhergesagte Wahrscheinlichkeit fließt anschließend…

Dieses Dokument beschreibt Datensatz-Hilfsprogramme zur Vorbereitung von Zeitreihenpanels für Modelltraining und gleitende Inferenz. Der Trainingsdatensatz gibt gleitende Sequenzen von Merkmalen, zukünftigen Renditen, Volatilitätsskalen und Masken mit…

Dieses Kapitel stellt Risikomanagement als Teil der Strategiegestaltung und des laufenden Betriebs dar. Es behandelt die Messung von Extremrisiken anhand von Value at Risk und Conditional Value at Risk, Ausmaß und Erholung des Drawdowns, die Aufschlüsselung…

Diese Analyse vergleicht Validierungsprognosen mehrerer Modellfamilien für das Funding von Perpetual-Futures. Sie erläutert, dass der Informationskoeffizient die Rangfolge späterer Renditen misst, AUC die Ordnung positiver und negativer Ergebnisse misst und…

Diese Fallstudie bewertet die Total-Value-Locked-Daten von DeFi Llama als möglichen Input für eine Ether-Handelsforschungspipeline. Sie trennt Signalstärke, Datenqualität, rechtliche Eignung und kommerziellen Wert; rechtliche Fragen und das Fehlen…

Dieses Notebook bewertet positionsbezogene Exits bei Krypto-Perpetual-Futures-Positionen, die eine frühere Allokationsphase ausgewählt hat. Es definiert feste Verlust-Stopps, an den besten Preis jeder Position gebundene Trailing-Stops und Zeit-Exits nach…

Dieses Notebook vergleicht Risikokontrollen in Backtests von Fallstudien, darunter Stop-, Trailing-Stop-, Verlustlimit-, Drawdown-Breaker- und Volatilitätszielregeln. Es lädt die Ergebnisse der Risikokontrollen jeder Studie, wählt, sofern verfügbar, eine…

Diese Fallstudie wendet Gradient-Boosting-Bäume auf NASDAQ-100-Mikrostrukturmerkmale an, um Renditen und Richtung über mehrere Intraday-Zeithorizonte vorherzusagen. Sie stellt Bäume linearen Modellen gegenüber: Bäume können bedingte Beziehungen erkennen,…

Dieses Notebook vergleicht deterministische relationale Suche mit Einbettungssuche in einem Bestand institutioneller 13F-Beteiligungen. Es erstellt eine zeitpunktbezogene Momentaufnahme, indem es für jede Institution die zuletzt gemeldete Position vor einem…