Wissensbibliothek

Dieses Notebook stellt ein zeitliches Faltungsnetz (TCN) vor, das anhand von Sequenzen vergangener Renditemerkmale zukünftige ETF-Renditen prognostiziert. Kausale Faltungen stellen sicher, dass eine Ausgabe nur Beobachtungen bis zu ihrem Datum verwendet.…

Dieses Notebook erläutert Tick- und Volumen-Imbalance-Balken und vergleicht anschließend adaptive Schwellenwerte, feste Schwellen und gleitende Fenster anhand von NVDA-Handelsdaten. Bei Tick-Imbalance-Balken werden vorzeichenbehaftete Handelsrichtungen…

Diese Fallstudie vergleicht alternative Methoden zur Positionsgrößenbestimmung für CME-Futures mit einer Gleichgewichtung als Basis. Sie erläutert, wie die inverse Volatilitätsgewichtung die Volatilität jedes Kontrakts nutzt, während kovarianzbasierte…

Dieses Notebook erläutert, wie sich aus einzelnen auslaufenden Kontrakten eine kontinuierliche Futures-Preishistorie erstellen lässt. Es ermittelt den Frontmonat anhand des Handelsvolumens, wendet eine Regel gegen Rückwechsel an, um unbegründete Wechsel zu…

Dieses Notebook erklärt, wie angepasste GJR-GARCH- und Hidden-Markov-Modelle in Handelsmerkmale umgewandelt werden, während Look-ahead-Bias kontrolliert wird. GJR-GARCH schätzt die bedingte Volatilität und erfasst die stärkere Wirkung negativer…

Dieses Notebook gibt einen Überblick über Methoden, um Veränderungen im Prozess zu finden, der eine Finanzzeitreihe erzeugt, und verwendet dazu tägliche SPY-Daten. Es stellt den Zivot–Andrews-Test, der einen Bruch schätzt und zugleich auf eine Einheitswurzel…

Dieses Notebook überführt Rangfolgen von Währungspaar-Prognosen in eine gehandelte Baseline. Zu jedem Entscheidungszeitpunkt bildet es Long- und Short-Portfolios mit gleicher Anzahl von Paaren aus den höchst- und niedrigstplatzierten Paaren und bewertet sie…

Dieses Hilfsprogramm bereitet Prognoseartefakte für Live-Demo-Notebooks vor, indem es unterschiedliche Spaltennamen und Datumsformate in eine einheitliche Struktur aus Zeitstempel, Anlage und Prognose überführt. Es gruppiert doppelte…

Dieses Prüfskript erprobt einen reduzierten CME-Futures-Research-Ablauf – von Modellprognosen über Portfoliogewichte bis zum Backtesting. Es prüft, ob die Prognosen genau die erwarteten Produkt-, Zeitstempel- und Fold-Schlüssel abdecken, ob trainierte…

Dieses Notebook vergleicht zwei Transformer-Architekturen zur Prognose von 21-Tage-ETF-Renditen anhand zurückliegender Momentum-Merkmale. PatchTST gruppiert aufeinanderfolgende Tage zu Patches und ordnet kurze Sequenzen lokaler Formen jeweils einem Token zu.…

Dieses Notebook trainiert ein Skip-gram-Word2Vec-Modell mit einem kleinen, nach Sentiment gekennzeichneten Finanznachrichtenkorpus und untersucht, was dessen nächste Nachbarn zeigen. Die Methode bildet Wörter anhand der Kontexte ab, in denen sie auftreten.…

Dieses Dokument beschreibt einen Arbeitsablauf, der FRED-Treasury-Renditen und Wirtschaftsindikatoren sammelt, Reihen mit unterschiedlichen Meldefrequenzen an einen Tageskalender anpasst und den resultierenden Datensatz lädt oder filtert. Zu den Indikatoren…

Dieses Modul beschreibt eine Suchoberfläche für Research-Agenten mit einem Live-Anbieter und einem deterministischen Mock-Anbieter. Bei Suchanfragen lassen sich die Trefferzahl begrenzen und ein Veröffentlichungsdatum als Stichtag festlegen. So wird…

Dieses Modul definiert eine differenzierbare Zielfunktion für das End-to-End-Portfolio-Lernen. Es wandelt begrenzte Risikogewichte auf Anlagenebene mithilfe der Volatilitätsskalierung in Portfolio-Engagements um, berechnet die durchschnittlichen…

Dieses Notebook analysiert rekonstruierte NASDAQ-Orderbücher, um Intraday-Spreads und die Tiefe am besten Geld- und Briefkurs zu beschreiben. Anschließend untersucht es, ob die Orderflow-Imbalance mit der Rendite des nächsten Zeitintervalls zusammenhängt.…

Dieses Notebook erläutert, wie ein bedingter Autoencoder die instrumentierte PCA für die Modellierung von ETF-Renditen erweitert. Beide Methoden bilden Fondsmerkmale auf Faktor-Engagements ab und kombinieren diese mit Faktorrenditen; der Autoencoder ersetzt…

Dieses Notebook legt eine Baseline auf Signalebene fest, um Modellvorhersagen für CME-Futures auszuwerten. Bei jeder wöchentlichen Entscheidung werden Produkte nach prognostizierter Rendite geordnet, die oberste Gruppe gekauft, die unterste leerverkauft und…

Dieses Notebook nutzt lineare Regression als Baseline zur Prognose von NASDAQ-100-Renditen anhand von Intraday-Mikrostrukturmerkmalen auf Minutenebene. Da sich Spread- und Order-Imbalance-Messungen über verschiedene Rückblickzeiträume überschneiden, ist die…

Dieses Notebook vergleicht zwei kausale Fragen zu extremen Prämien bei Bitcoin-Perpetual-Futures: Sagt ein Prämienzustand zukünftige Renditen voraus, und sagt er eine spätere Rückbildung der Prämie voraus? Die Behandlung ist ein binärer Indikator für einen…

Dieses Notebook zeigt einen Arbeitsablauf, mit dem sich die Modellierung finanzieller Zeitreihen beurteilen lässt. Es beginnt mit Diagrammen zu Kursen und Renditen von SPY, den Niveaus von VIX und der Renditeverteilung, um driftende Niveaus, gehäufte…

Diese Konfiguration legt ein Experiment zur Rangfolge und Neugewichtung eines ausschließlich long ausgerichteten ETF-Universums fest. Sie definiert ein breites Universum aus 100 bis ETF ETFs mit Engagements in Aktien, Anleihen, Rohstoffen und verschiedenen…

Dieses Notebook bildet Vorhersageintervalle um Prognosen mit Gradient Boosting und vergleicht Split Conformal Prediction mit Quantilregression, Conformalized Quantile Regression und adaptiver konformer Inferenz. Split Conformal verwendet eine chronologische…

Diese Panelstudie zu US-Aktien nutzt ein regularisiertes lineares Modell als Baseline, um anhand von Merkmalen zum Börsenschluss zukünftige Renditen vorherzusagen. Die Merkmale umfassen überlappende Momentum- und Volatilitätsmessungen, wodurch…

Dieser Benchmark vergleicht CSV, Parquet, Feather (Arrow IPC) und HDF5 anhand desselben deterministischen OHLCV-Panels. Gemessen werden Schreibzeit, materialisierte Lesezeit, Dateigröße und die Auswirkungen, wenn nur ausgewählte Spalten gelesen werden. Für…