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.
139 Dokumente
Dieses Notebook gruppiert monatliche Renditen aus neun Faktor- und Marktzeitreihen zu Aktien, Anleihen, Währungen und Rohstoffen mithilfe von Gaußschen Mischmodellen. Nach dem Entfernen von Monaten mit unvollständigen Daten standardisiert es die Reihen,…
Diese Übersicht fasst Konfigurationsdaten aus neun Trading-Fallstudien zu Aktien, Kryptowährungen, Devisen, Futures, Optionen und Multi-Asset-Portfolios zusammen. Sie vergleicht Anlageuniversum, Datenfrequenz, Entscheidungsrhythmus, Kostenmodell und die…
Dieses Notebook beschreibt die Anpassung von Diffusion-TS zur Erzeugung synthetischer ETF-Renditereihen. Der Entrauscher prognostiziert die unverrauschte Sequenz als Summe aus polynomialem Trend, Fourier-Saisonkomponente und Residuen, während ein…
Diese Analyse profiliert ein festes Universum aus 100 ETFs in neun Anlagegruppen. Sie prüft die Abdeckung nach Fonds und Jahr, bestätigt, dass das Preispanel zur Gruppenkonfiguration passt, überprüft fehlende Werte und die OHLC-Reihenfolge und vergleicht das…
Dieses Notebook zeigt eine gemeinsame OHLCV-Schnittstelle für Yahoo Finance, ein US-Aktienarchiv mit langer Historie und FRED-Makrodatenreihen. Es erstellt ein ETF-Universum für eine spätere Rotationsfallstudie, zeigt die Kombination historischer und…
Dieses Notebook entwickelt ein Long-only-Mean-Varianz-Framework mit vollständiger Investition für ein diversifiziertes ETF-Universum. Es konstruiert zulässige Portfolios und eine Effizienzlinie und berechnet anschließend Gewichte mit maximaler Sharpe-Ratio…
Dieses Notebook vergleicht lineare Modelle zur Prognose von ETF-Renditen anhand überlappender, aus Kursen abgeleiteter Merkmale. Da mehrere Renditehorizonte und Indikatorfamilien ähnliche Informationen codieren können, kann die gewöhnliche Methode der…
Dieses Notebook vergleicht sechs Long-only-Portfolioallokationen für ein Multi-Asset-ETF-Universum. Es verwendet die Kovarianz-Shrinkage nach Ledoit-Wolf, um Stichprobenvariationen zu verringern, die Optimierungen destabilisieren können, und vergleicht…
Dieses Notebook zeigt, wie PCMCI verzögerte Beziehungen zwischen Renditen von ETF und Volatilitätsrenditen untersucht, ohne vorab einen Kausalgraphen festzulegen. Es vergleicht bedingte Unabhängigkeitstests auf Paneldaten mit paarweisen Granger-Tests, die…
Diese Konfiguration definiert ein wöchentliches Futures-Anlageuniversum aus Aktienindizes, Staatsanleihen, Energie, Metallen, Währungen, Agrarrohstoffen und Vieh. Als Entscheidungszeitpunkt wird der Freitagsschluss festgelegt, als Ausführungszeitpunkt die…
Dieser Leitfaden zum Datensatz beschreibt eine Sammlung fortlaufender CME-Futures-Kontrakte aus Aktienindizes, Zinsen, Energie, Metallen, Währungen, Landwirtschaft und Viehwirtschaft. Er erläutert die stündlichen Quelldaten und die daraus abgeleitete…
Dieses Kapitel ordnet Finanzdaten Markt-, Fundamental- und alternativen Quellen zu und vergleicht anschließend, wie Anlageklassen die Bedeutung von Preisen, Liquidität und Beobachtungen prägen. Es hebt hervor, dass Zeitstempel, Anpassungen, Kennungen und…
Dieses Dokument beschreibt einen täglichen ETF-Datensatz, der als Kandidatenpool für Momentum- und marktübergreifende Forschung dient. Er umfasst neun Kategorien, darunter US und internationale Aktien, festverzinsliche Wertpapiere, Rohstoffe, Spezialfonds…
Das Dokument stellt ein Multi-Asset-Modell mit zwei Anlegertypen vor: Fundamentalisten, die auf wahrgenommene Abweichungen zwischen Aktienkursen und Fundamentaldaten reagieren, und Chartisten, die Preistrends nutzen. Beide Gruppen treffen…
Dieses Notebook erfasst modellbasierte Merkmalsspalten aus neun Marktfallstudien, indem es Parquet-Schemas statt vollständiger Datensätze einliest. Es schließt Identifikationsfelder aus, zählt Spalten je Markt und ordnet Merkmalsfamilien anhand von…
Dieser Datensatz dokumentiert einen Multi-Agent-Forschungslauf zur Frage, ob die Vereinigten Staaten bis Ende 2026 in eine Rezession eintreten würden. Als festgelegte Auflösungsregel gelten entweder aufeinanderfolgende Rückgänge des vierteljährlichen GDP…
Dieses Notebook verwendet ein Gaußsches Mischungsmodell, um Monate anhand des gemeinsamen Verhaltens von neun Faktor- und Anlageklassen-Renditereihen zu gruppieren. Es standardisiert monatliche Beobachtungen, entfernt Monate mit fehlenden Werten und…
Dieses Notebook entwickelt Merkmale, die mehrere Asset-Zeitreihen erfordern. Es vergleicht Engle-Granger- und Johansen-Tests auf Kointegration, erläutert, warum gemeinsame Bewegung allein keinen stationären Spread bedeutet, und schätzt Hedge Ratios sowohl…
Das Dokument beschreibt den Einsatz des graphbasierten Algorithmus zur Erzeugung von Koalitionsstrukturen, GCS-Q, um Vermögenswerte zu clustern, die als signierter, gewichteter Graph von Renditekorrelationen dargestellt werden. Die Motivation ist, dass…
Das Dokument untersucht langfristige Investitionen in einem stochastischen Faktormodell, in dem Anleger den robusten erwarteten Potenznutzen maximieren. Robustheit bedeutet, ein ungünstiges Alternativmodell zu berücksichtigen, statt nur unter einem einzigen…
Diese Studie untersucht die Verteilung von Trendfolgestrategien auf mehrere Anlagen, deren Renditen korreliert sein können. Unter Annahmen eines gaußschen Markts und linearer Strategien leitet sie Formeln für den Erwartungswert und die Varianz eines…
DeepUnifiedMom ist ein Rahmen zur Portfoliozusammenstellung, der Momentum-Signale aus Zeitreihen über mehrere Anlagehorizonte hinweg kombiniert. Mithilfe von Multi-Task-Learning und einer Multi-Gate-Mixture-of-Experts-Architektur bildet er einheitliche…
Die Arbeit analysiert die Gleichgewichtsbewertung eines positiven, zum Mittelwert zurückkehrenden Vermögenswerts in stetiger Zeit, wenn Anleger unterschiedliche Vorstellungen über die Geschwindigkeit der Mean Reversion und den langfristigen Mittelwert des…
Dieses Paper vergleicht feste Allokationen in Aktien und Anleihen sowie in Aktien, Anleihen und Gold mit dynamischen Long-only-Portfolios, die auch Bargeld halten können. Die Portfolios verwenden öffentliche Daten und werden monatlich neu gewichtet. Bewertet…