Dieses Notebook zeigt, wie sich Stop-Loss-, Take-Profit- und Trailing-Stop-Regeln für ein Momentum-Portfolio abstimmen lassen, während ein chronologisches Holdout erhalten bleibt. Es vergleicht eindimensionale Parametersuchen, gemeinsame Regelraster sowie…
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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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2,471 Dokumente
Diese Übersicht ordnet mehrere Trading-Fallstudien nach Anlageklasse, Umfang des Universums, Datenfrequenz, Entscheidungsrhythmus, Kostenregime und Auswertungsprotokoll. Sie liest die in jeder Studie angegebenen Rahmenbedingungen aus und stellt…
Dieses Dokument definiert zwei Diagnosen für Labels mit überlappenden zukünftigen Renditefenstern: gepoolte Panel-Autokorrelation und eine anhand der Eindeutigkeit der Labels bestimmte effektive Stichprobengröße. Für die Autokorrelation werden…
Dieses Notebook zeigt, wie ein Korrelationsnetzwerk aus einem Schätzfenster ein Aktienuniversum beschreiben und zum Aufbau eines netzwerkdiversifizierten Portfolios dienen kann. Es wählt liquide Symbole ausschließlich anhand von Daten aus, die vor der…
Dieses Notebook erstellt einen LSTM-Allokator, der Folgen von ETF-Renditen und rollierenden Volatilitätsmerkmalen direkt in reine Long-Portfoliogewichte umwandelt. Eine Softmax-Ausgabe hält die Gewichte nichtnegativ und investiert das gesamte Kapital. Statt…
Diese explorative Analyse untersucht das ältere Quandl-WIKI-US-Aktienpanel mit Blick auf Kurskonventionen, Datenabdeckung und darauf, welche Backtests sich mit der Historie durchführen lassen. Sie unterscheidet Rohkurse, die gehandelte Kursniveaus…
Dieses Notebook untersucht, wie sich Transaktionskosten auf eine feste CME-Futureskonfiguration auswirken, die an anderer Stelle im Forschungsprozess ausgewählt wurde. Es wendet ein Raster von Gesamtkosten an, wobei jede Stufe gleichmäßig auf Kommissionen…
Dieses Dokument beschreibt einen CME-Futuresdatensatz mit Stunden- und Tagesbalken, fortlaufenden Frontmonat-Kontrakten sowie zwei späteren Laufzeiten über mehrere Produktgruppen hinweg. Es erläutert die Abdeckung und Felder des Datensatzes,…
Dieses Notebook behandelt die Sharpe Ratio als Schätzwert mit Stichprobenunsicherheit. Es entwickelt Konfidenzintervalle und probabilistische Sharpe-Berechnungen, die Stichprobenlänge, Schiefe und Kurtosis berücksichtigen. Anschließend werden anhand der…
Dieses Notebook vergleicht PyPortfolioOpt, Riskfolio-Lib und skfolio. Dazu passt es Portfolioallokatoren auf einem gemeinsamen ETF-Renditepanel an und wertet ihre eingefrorenen Gewichte anhand späterer Beobachtungen aus. Es umfasst Mean-Risk-, Tail-Risk-,…
Dieses Notebook vergleicht drei Verfahren, um Finanznachrichtensätze als positiv, neutral oder negativ zu klassifizieren: TF-IDF-Wort- und Wortpaarmerkmale mit logistischer Regression, gemittelte vortrainierte GloVe-Vektoren mit logistischer Regression und…
Dieses gemeinsame Allokationsmodul wandelt querschnittliche Prognosen in Portfoliogewichte um. Es ordnet Vermögenswerte nach ihrem Score, um Long-Positionen oder die oberen und unteren Körbe eines Long-Short-Portfolios auszuwählen. Die Positionsgewichte…
Dieses Notebook erstellt Merkmale aus minutengenauen NASDAQ-100-Daten mit drei Verfahren: einer rollierenden heterogenen autoregressiven Regression für kurzfristige Varianzprognosen, einer Fourier-Transformation zur Beschreibung periodischer Strukturen in…
Diese Analyse verwendet NASDAQ-TotalView-ITCH-Nachrichten, um die Aktivität am Handelsplatz zu beschreiben und eine Tabelle mit Trades und den zugehörigen Ticker-, Seiten- und Ordermerkmalen zu erstellen. Sie zählt Nachrichtentypen, vergleicht Trades mit den…
Dieser Datensatzleitfaden beschreibt einen Ablauf zum Abruf von FRED-Zeitreihen, zur Zuordnung der Beobachtungen zu einem Tageskalender und zum Laden ausgewählter Indikatoren für die Analyse. Zu den Beispielen gehören Treasury-Renditen, der Spread zwischen…
Dieses Dokument modelliert die Orderverarbeitung bei Brokern und Börsen als endlichen Zustandsautomaten. Es definiert eindeutige Zustände für Übermittlung, Bestätigung, Annahme, Teilausführung, Stornierung, Ablehnung, Verfall und Aussetzung und ordnet…
Dieses Notebook prüft, ob sich eine monatliche Long-Short-Strategie auf Grundlage von Firmenmerkmalen mit einem veröffentlichten US-Unternehmenspanel untersuchen lässt. Es überprüft die Datencodierung, die zeitlichen Veränderungen des verfügbaren…
Dieses Notebook entwickelt die Lösung von Almgren–Chriss für die Liquidation einer Position, bei der der Markteinfluss gegen das Risiko abgewogen wird, Preisbewegungen ausgesetzt zu bleiben. Es verwendet den Implementation Shortfall relativ zum…
Dieses Notebook zeigt, wie sich ein Finanzereignisgraph analysieren lässt, ohne den Zeitpunkt des Ereignisses, seine Veröffentlichung und seine Extraktion durch die Graph-Pipeline zu verwechseln. Es lädt mit Zeitstempeln versehene Beziehungen aus…
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…
Das Dokument stellt latente Faktoren als gemeinsame Renditetreiber vor, die aus der gemeinsamen Bewegung von Futures abgeleitet und nicht als benannte Prädiktoren vorgegeben werden. Es vergleicht zwei Verfahren, die jeweils innerhalb eines Trainings-Folds…
Das Dokument beschreibt, wie Validierungsprognosen linearer Modelle, Gradient Boosting, tabellarischen Deep Learnings und Sequenzmodellen für S&P-500-Optionen verglichen werden. Vor der Berichterstattung von Diagnosen wird geprüft, ob jede registrierte…
Das Dokument erläutert, wie Double Machine Learning (DML) schätzt, ob der Anteil des von Käufern initiierten Volumens künftige Renditen beeinflusst, nachdem Spread, kurzfristige Volatilität und zurückliegende Renditen berücksichtigt wurden. Mit Cross-Fitting…
Dieses Notebook erstellt aus registrierten NASDAQ-100-Mikrostruktur-Backtests eine Strategiebewertung, ohne Modelle zu trainieren oder Backtests erneut auszuführen. Es liest Kennzahlen und Provenienz aus der Registry, erstellt bei Bedarf abgeleitete…