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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Dieses Notebook prüft, ob Binance-Daten zu Perpetual-Futures eine Querschnittsstrategie unterstützen können, die Kontrakte nach Prämie ordnet und Long- sowie Short-Positionen eingeht. Es passt kein Modell an und erstellt keine Prognosen. Stattdessen prüft es…
Diese Konfiguration legt einen Research-Workflow für eine Long-Short-Strategie mit Krypto-Perpetual-Futures fest. Sie definiert ein nach Volumen ausgewähltes Anlageuniversum mit 19 Assets, Entscheidungen im Rhythmus der achtstündigen Funding-Abrechnungen und…
Dieses Notebook trainiert einen Reinforcement-Learning-Agenten, eine feste Verkaufsorder über stündliche Balken eines Krypto-Perpetual-Futures-Marktes zu verteilen. Sein Zustand umfasst verzögerte Renditen, Volatilität, Volumen der vorherigen Stunde, den…
Dieses Notebook erstellt eine wiederverwendbare Diagnoseübersicht für Finanzdatensätze vor dem Preprocessing oder der Merkmalsentwicklung. Es prüft den Datentyp des Zeitindex, fehlende Zeitstempel, Reihenfolge und Eindeutigkeit, findet exakte und…
Dieses Kapitel stellt einen Rahmen zur Bewertung kausaler Aussagen in der quantitativen Trading-Forschung vor. Es beginnt mit klaren Definitionen von Behandlung, Ergebnis, Estimand, Gegenfaktum und Adjustierungsmenge und ordnet Forschungsfragen anschließend…
Dieses Evaluierungsnotebook prüft finanzielle und modellbasierte Merkmale auf ihren Zusammenhang mit der Rendite der nächsten acht Stunden bei Krypto-Perpetual-Futures. Es erstellt die Evaluierungsstichprobe aus Walk-Forward-Validierungsfenstern, lässt den…
Das Dokument erläutert, warum TabM zur Modellierung von Perpetual-Funding-Paneldaten eingesetzt wird: Sein gemeinsames neuronales Grundgerüst kombiniert alle Eingabemerkmale, während nichtlineare Schichten Interaktionen abbilden können. Anders als ein Baum,…
Dieses Notebook untersucht Gradient-Boosting-Modelle zur Prognose von Renditen und Kursrichtung bei Krypto-Perpetuals. Das Raster variiert die Baumkapazität und die Verlustfunktion, einschließlich der Ziele quadratischer Fehler, absoluter Fehler und Huber,…
Dieses Notebook schätzt, ob der Prämien-Z-Score eines Krypto-Perpetuals die nachfolgenden Acht-Stunden-Renditen beeinflusst, wenn drei festgelegte Treiber – Preisvolatilität, Funding-Satz und durchschnittliche Prämienabweichung – konstant gehalten werden. Da…
Dieses Notebook entwickelt ein einheitensensitives Framework zur Schätzung von Handelskosten bei Aktien, ETFs, Futures, Devisen und Krypto-Perpetuals. Zunächst unterscheidet es gehandeltes Volumen von Aktivitätsmaßen, die sich nicht in den Dollar-Umsatz…
Dieses Notebook misst, wie Ausführungskosten die bereits ausgewählte Konfiguration für Krypto-Perpetual-Futures beeinflussen. Modell, Checkpoint, Einstiegsregel, Allokation und Risikokontrolle bleiben unverändert; anschließend werden Backtests über ein…
Dieser Leitfaden ordnet kausale Fragestellungen Python-Bibliotheken zu und verdeutlicht den Unterschied zwischen der Schätzung von Effekten unter einer angenommenen Kausalstruktur und der Entdeckung möglicher Strukturen aus Daten. Er stellt Double Machine…
Dieses Notebook wendet TabM, ein neuronales Ensemble mit gemeinsam genutzten Gewichten, auf ein Panel von Merkmalen für Krypto-Perpetual-Futures an. Die Mitglieder teilen sich ein neuronales Grundgerüst, haben jedoch eigene Skalierungsvektoren und…
Dieses Notebook erstellt einen nachvollziehbaren Bericht für eine reine Bitcoin-Long-Strategie, deren Ein- und Ausstieg anhand von RSI-Schwellenwerten erfolgt. Es vergleicht Brutto- und Nettoergebnisse und misst anschließend die Leistung gegenüber einer…
Dieses Notebook untersucht gezielt, ob eine gelernte Sequenzdarstellung von Perpetual-Funding-Merkmalen handgefertigte Zusammenfassungen der Prämie verbessert, also des Abstands zwischen Perpetual- und Spotpreisen. Es vergleicht NLinear, das Änderungen…
Dieses Notebook wandelt Modellranglisten in einfache Krypto-Perpetual-Portfolios um. Zu jedem Funding-Zeitpunkt wählt eine Einstiegsregel Kontrakte am oberen oder unteren Ende der Rangliste aus und gewichtet sie gleich. Die Gleichgewichtung dient als…
Dieses Notebook vergleicht Validierungsprognosen mehrerer Modellfamilien für die Funding-Forschung zu Perpetual Futures. Es erläutert, dass der Information Coefficient den Rangzusammenhang zwischen Prognosen und nachfolgenden Renditen misst, AUC die…
Diese Implementierung beschreibt, wie sich gebündelte Sequenzfenster für Paneldaten in Deep-Learning-Studien erstellen lassen. Die Fenster folgen dem erwarteten Kalender des Panels, statt die Beobachtungen jedes Vermögenswerts zu lückenlosen Zeilen…
Dieses Notebook vergleicht Polymarkets kryptowährungsgestützte Ereigniskontrakte mit den regulierten Kontrakten von Kalshi und untersucht, wie Zugangsregeln und Notierungsrichtlinien die Preise und Fragen der jeweiligen Handelsplätze prägen. Es prüft einen…
Dieses Notebook vergleicht Behavior Cloning mit invers verstärkendem Lernen (IRL), um aus Ausführungsdatensätzen zu lernen. Die Demonstrationen stammen aus einem TWAP-Zeitplan mit bekanntem risikoneutralem Ziel: Trades gleichmäßig zu verteilen, um die…
Dieses Notebook untersucht erhaltene Ergebnisse einer Prüfung realer Strategien, bei der die LEAN-Engine mit entsprechenden ML4T-Backtestprofilen verglichen wird. Es ermittelt, welche Workloads der Anlageklassen durch die eingefrorenen Eingaben unterstützt…
Das Notebook erstellt vollständige Pipelines für tägliche Aktiendaten und stündliche Krypto-Perpetual-Futures, von der Erfassung und Validierung über die Kennzeichnung der Quelle bis zur Speicherung. Im Aktienbeispiel werden historische WikiPrices-Daten mit…
Dieses Notebook verwendet Double Machine Learning, um zu schätzen, ob ein Premium-z-Wert bei Perpetual Futures nach Bereinigung um sechs Vorbehandlungskontrollen mit der folgenden Acht-Stunden-Rendite zusammenhängt. Es vergleicht die Effekte in Phasen hoher…
Dieses Kapitel beschreibt einen Weg von der Forschung zur Live-Ausführung, bei dem dieselbe Strategielogik im Backtest, im Paper Trading und im Live-Trading laufen kann. Es behandelt Broker- und Plattformintegrationen, Bereitstellungsschleifen, Prüfungen auf…