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Wissensbibliothek

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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130 Dokumente

Machine Learning for Trading

Dieses Notebook untersucht eine ausgewählte Devisenstrategie und die Herkunftskette ihrer Holdout-Artefakte anhand registrierter Forschungsartefakte. Es reproduziert die Auswahl aus einer eingefrorenen Validierungskandidatenmenge, indem es zulässige…

DevisenhandelBacktestingStatistikRisikomanagement
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook erläutert, wie sich künftige Spotrenditen über eine, fünf und 21 Sitzungen für ein festes Universum von FX-Paaren berechnen lassen. Zunächst ordnet es Vier-Stunden-Balken mithilfe eines New Yorker Tageswechselkalenders Handelssitzungen zu und…

DevisenhandelSpotmärkteMomentumRückkehr zum Mittelwert
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook führt die bereits ausgewählte Spezifikation einer FX-Strategie anhand registrierter Holdout-Prognosen aus. Es übernimmt Signal, Allokation, Risikokontrollen, Rebalancing-Regel, Kosten und Kontoeinstellungen der Strategie; Prognosemenge und…

DevisenhandelBacktestingRisikomanagementPortfolio-Konstruktion
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook stellt ein aktuelles Audit vor, das VectorBT Pro und VectorBT OSS anhand unterstützter Strategieaufgaben mit realen Daten mit ML4T vergleicht. Beide VectorBT-Editionen werden für ETF-Allokation, USD-notierte Devisenallokation und ein…

Multi-AssetAktienFuturesDevisenhandel
Machine Learning for Trading

Dieses Audit vergleicht Backtrader und Zipline mit ML4T anhand realer Strategiefälle. Dabei werden nur Kombinationen aus Assets und Kontrakten berücksichtigt, die beide Engines und das eingefrorene Datenpaket nativ abbilden können. Untersucht werden die…

BacktestingOrderausführungFuturesDevisenhandel
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook prüft, ob Spot-FX-Daten im Vierstundentakt eine tägliche querschnittliche Strategie unterstützen können, die Währungspaare anhand von Momentum und Carry einordnet, die stärksten kauft und die schwächsten verkauft. Es passt kein Modell an und…

DevisenhandelMomentumCarryStatistik
Machine Learning for Trading

Diese Konfiguration beschreibt eine tägliche Long-Short-Strategie über 20 FX-Paare. Sie legt einen Entscheidungszeitpunkt zum New Yorker Börsenschluss, Ausführung am nächsten Balken, gleich gewichtete Positionsgrößen und Rangfolgesignale auf Basis von…

DevisenhandelMomentumCarryRückkehr zum Mittelwert
Machine Learning for Trading

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…

DevisenhandelRisikomanagementBacktestingPositionsgrößenbestimmung
Machine Learning for Trading

Diese Einsatzdemonstration trainiert ein Ridge-Modell mit historischen Tagesdaten für einen Querschnitt wichtiger FX-Paare neu, ruft aktuelle Balken über eine Paper-Sitzung von Interactive Brokers ab, ordnet die Paare und erstellt ein Long-Portfolio. Sie…

DevisenhandelOrderausführungMaschinelles LernenMarktmikrostruktur
Machine Learning for Trading

Dieses Dokument beschreibt einen Devisen-OHLCV-Datensatz mit G10-Hauptwährungspaaren und Kreuzkursen sowie Tages- und Vier-Stunden-Balken von OANDA. Es erläutert, wie die Daten heruntergeladen, geladen, nach Währungspaar oder Zeitraum gefiltert und anhand…

DevisenhandelStatistikVolatilität
Machine Learning for Trading

Diese Fallstudie konfiguriert ein LSTM-Modell zur Prognose von FX-Paar-Labels. Sie stellt den fortgeschriebenen verborgenen Zustand des rekurrenten Modells festen Lookback-Transformationen und Faltungs-Rezeptionsfeldern gegenüber; Vergleiche mit anderen…

DevisenhandelMaschinelles LernenBacktesting
Machine Learning for Trading

Dieses Dokument entwickelt ein tägliches Merkmals-Panel zur Rangordnung von zwanzig Währungspaaren zum New Yorker Schlusskurs um 5 PM. Es unterscheidet rangfähige Signale wie standardisierte Renditen über mehrere Zeithorizonte und die Kanalposition von…

DevisenhandelRückkehr zum MittelwertMomentumVolatilität
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook untersucht die Regularisierung linearer Modelle zur Prognose von Renditen bei Währungspaaren. Es unterscheidet zwischen Multikollinearität der Eingabemerkmale und Abhängigkeit zwischen den Assets: Währungspaare teilen sich zugrunde liegende…

DevisenhandelMaschinelles LernenStatistikFaktorinvestieren
Machine Learning for Trading

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…

DevisenhandelBacktestingPortfolio-KonstruktionPositionsgrößenbestimmung
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook beschreibt, wie Holdout-Prognosen für eine FX-Strategie erstellt werden, nachdem ihre Konfiguration bereits anhand von Validierungsergebnissen ausgewählt wurde. Unter den zugelassenen Kandidaten, die nicht insolvent geworden sind, wird der…

DevisenhandelBacktestingMaschinelles LernenRisikomanagement
Machine Learning for Trading

Dieses Dokument stellt eine wiederverwendbare Diagnoseübersicht für Finanzdatensätze vor. Sie umfasst Indexintegrität, Duplikate, fehlende Werte, Ausreißer, Kalenderlücken und bereichsspezifische Anomalien. Geprüft werden Zeittypen, Reihenfolge und…

Multi-AssetStatistikRisikomanagementUS-Märkte
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook misst, wie sich veränderte proportionale Transaktionskosten auf jeweils eine anhand der Validierung ausgewählte FX-Strategie je Renditelabel auswirken. Zunächst wählt es eine übergeordnete Strategie aus Kandidaten für Signal, Allokation und…

DevisenhandelBacktestingOrderausführungRisikomanagement
Machine Learning for Trading

Diese explorative Analyse beschreibt ein Vier-Stunden-OANDA-Panel mit 20 Währungspaaren und erläutert die Interpretation der Daten. Sie unterscheidet direkte, indirekte und Kreuzkurse anhand der Position des Dollars und zeigt, warum direkte Notierungen…

DevisenhandelMarktmikrostrukturStatistikBacktesting
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook richtet einen Prognoselauf mit LSTM für eine Fallstudie zu FX-Paaren ein. Das Modell trägt einen verborgenen Zustand durch eine Rückblicksequenz weiter. Architektur- und Trainingseinstellungen werden mithilfe gemeinsamer Konfigurations- und…

DevisenhandelMaschinelles LernenBacktestingStatistik
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook misst, wie eine in der Validierung ausgewählte FX-Strategie auf Änderungen proportionaler Transaktionskosten reagiert. Für jedes Prognoselabel wählt es anhand der Ergebnisse zu Signal, Allokation und Risiko-Overlay eine übergeordnete…

DevisenhandelBacktestingOrderausführungRisikomanagement
Machine Learning for Trading

Das Dokument beschreibt einen Vergleich fester und nachgezogener Stop-Regeln für FX-Strategien in der Validierungsphase. Für jedes Rendite-Label wählt es eine übergeordnete Strategie aus einer abgeschlossenen Kohorte von Signal- und Allokationsergebnissen…

DevisenhandelRisikomanagementBacktestingPositionsgrößenbestimmung
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook untersucht die Regularisierung linearer Modelle für ein Universum von Währungspaaren, deren Renditen miteinander verbunden sind, weil jedes Paar einen Kurs zwischen gemeinsamen Währungen darstellt. Es unterscheidet die Merkmalskollinearität,…

DevisenhandelStatistikMaschinelles LernenBacktesting
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook beschreibt einen Screen, der Kandidatensignale über 20 Währungspaare hinweg jeweils einzeln bewertet. Für jedes Merkmal berechnet es anhand ausschließlich Walk-Forward-validierter Zeitfenster die tägliche querschnittliche Rangübereinstimmung…

DevisenhandelStatistikMaschinelles LernenBacktesting