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.
209 Dokumente
Dieses Notebook zeigt SHAP-Erklärungen für ein LightGBM-Modell, das ETF-Forward-Renditen prognostiziert. TreeSHAP liefert Merkmalsbeiträge für einzelne Prognosen und zusammengefasste Wichtigkeitswerte. Beeswarm- und Abhängigkeitsdiagramme zeigen, wie…
Das Dokument stellt einen Workflow vor, der standardisierte Marktdatenlader, ein Register vorgefertigter Merkmale und Signalanalysen verbindet. Die Merkmalsberechnung kann über Namen, Parameterzuordnungen oder YAML festgelegt werden und unterstützt…
Das Notebook erklärt, wie sich binäre Zinskontrakte der US-Notenbank von Kalshi als Wahrscheinlichkeiten lesen und eine Staffel von Zinsschwellen in eine implizite Verteilung überführen lässt. Es betont, dass der Datenstrom YES-Gebote enthält, sodass die von…
Dieses Dokument erläutert, wie Wavelet-Zerlegungen und rollierende Spektralschätzungen Finanzrenditen auf verschiedenen Zeitskalen beschreiben. Wavelets zerlegen Renditen in Komponenten mit zunehmend längeren Perioden, sodass sich erkennen lässt, welche…
Das Notebook erklärt, wie sich kontinuierliche Preisbewegungen von Sprüngen in Intraday-Aktienrenditen trennen lassen. Es schätzt die tägliche realisierte Varianz anhand quadrierter Renditen und verwendet Bipower Variation als sprungrobuste Schätzung der…
Dieses Notebook führt vektorisiertes Backtesting mit VectorBT anhand einer Long-only-Mean-Reversion-Regel RSI auf Marktdaten zu Bitcoin-Perpetuals ein. Es berechnet einen auf Schlusskursen basierenden RSI, eröffnet Positionen, wenn der Wert des Vortags unter…
Dieses Feature-Engineering-Modul bereitet tägliche Kursdaten für systematische Makro-Portfoliomodelle auf. Es erstellt Renditen über verschiedene Zeithorizonte, skaliert mit der geschätzten Volatilität, mehrere MACD-Signale über verschiedene Skalen und…
Dieses Notebook verwendet NASDAQ ITCH-Transaktionsdaten, um zu untersuchen, wie Volumen und Handelsaktivität während der regulären Sitzung variieren. Es fasst Transaktionen in Zeitbalken zusammen, vergleicht Preis und Volumen für beispielhafte Aktien mit…
Das Dokument beschreibt, wie rollierende ETF-Renditefenster in Zweikanalbilder für ein herkömmliches faltendes neuronales Netz umgewandelt werden. Ein Gramian Angular Field bildet normalisierte Beobachtungen auf Winkel ab und hält paarweise Winkelbeziehungen…
Dieses Notebook erstellt preisbasierte Features, um ein breites US-Aktienuniversum zu ordnen. Es beschreibt Momentum-, Volatilitäts-, gleitende Durchschnitts- und technische Indikatorfamilien und bewertet sie anhand eines Labels für die Rendite der folgenden…
Dieses Tutorial gibt einen Überblick über Features aus historischen Kurs- und Volumendaten von Vermögenswerten, darunter Renditen über verschiedene Horizonte, Trend- und Umkehrmaße, mehrere Volatilitätsschätzer, Volatilitätsregime, Liquidität, Tail-Risiko…
Dieses Notebook erläutert drei Möglichkeiten, aus Minutendaten des NASDAQ-100 modellbasierte Features zu erstellen: eine rollierende HAR-Regression für Varianzprognosen und Prognosefehler, eine Fourier-Transformation für jüngste Volumenmuster und…
Dieses Notebook erläutert ein lokales lineares Trend-Zustandsraummodell, mit dem sich Finanzmerkmale aus Kursniveaus ableiten lassen. Der verborgene Zustand umfasst ein Kursniveau und seine Steigung; die beobachteten Schlusskurse sind verrauscht. In jedem…
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 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…
Dieses Tutorial vergleicht feste Stop-Loss- und Take-Profit-Barrieren, nachlaufende Stopps, ATR-skalierte Ausstiege, ein Machine-Learning-Ausstiegssignal und Kombinationen dieser Ansätze anhand täglicher SPY-Daten. Feste Barrieren werden ausgehend von…
Dieses Notebook nutzt tägliche Renditen von SPY, um die Frequenzbereichsanalyse und ihre Grenzen als Quelle von Trading-Merkmalen zu erläutern. Eine Wavelet-Zerlegung trennt Schwankungen in Bänder mit zunehmend langsameren Zeitskalen, während…
Dieses Notebook vergleicht drei Möglichkeiten, Marktregime in einem Prognosemodell zu verwenden: Regimeinformationen weglassen, die gefilterte Wahrscheinlichkeit eines volatilen Zustands als Merkmal hinzufügen oder separate Experten für fest zugeordnete…
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 erklärt Kalman-Filter als Methode, um Merkmale aus Finanzpreisen abzuleiten. Ein lokaler linearer Trendzustand erfasst sowohl ein latentes Preisniveau als auch dessen Steigung, während ein Beobachtungsmodell verrauschte Schlusskurse…
Diese Studie verwendet Orderdaten von NVDA über zehn Handelstage, um zu untersuchen, wie die tägliche Handelsaktivität die Bildung von Bars beeinflusst. Sie filtert Trades auf die regulären Handelszeiten der US, klassifiziert Aggressor-Seiten anhand von…
Dieses Notebook vergleicht zeitbasierte Bars mit Tick-, Volumen-, Dollar-, Imbalance- und Run-Bars, die aus den Börsentransaktionen von AAPL an einem einzigen Tag erstellt werden. Die ersten vier Stichprobenverfahren gruppieren Beobachtungen nach…
Das Dokument erläutert, wie sich handelsbasierte Mikrostrukturmerkmale aus zu Intraday-Balken aggregierten NASDAQ-Transaktionsdaten konstruieren lassen. Behandelt werden Kyle-Lambda, Amihud-Illiquidität, der Roll-Spread-Schätzer, Handelsintensität und das…
Dieses Notebook vergleicht Volatilitätsmessungen, schätzt ein heterogenes autoregressives (HAR)-Modell und misst Rauigkeit anhand von Hurst-Exponenten. Zunächst werden die realisierte Intraday-Varianz und tägliche Schätzer gegenübergestellt. Dabei werden…