Wissensbibliothek

Dieses Notebook wendet Double Machine Learning an, um zu prüfen, ob der Spread aus impliziter minus realisierter Volatilität nach Bereinigung um beobachtete Störfaktoren mit späteren Aktienrenditen zusammenhängt. Es identifiziert realisierte Volatilität,…

Diese Demonstration prüft, ob eine Implementierung eines doppelten gleitenden Durchschnittskreuzens in Backtest- und Live-Engines übereinstimmende Signale erzeugt. Beide Engines erhalten dieselben vorbereiteten ETF-Balken und verwenden dieselben…

Dieses Trainingswerkzeug beschreibt eine Optimierungsschleife für ein DeePM-artiges Modell. Es aktualisiert Modellparameter mit AdamW anhand eines robusten, an der Sharpe-Kennzahl ausgerichteten Loss und übergibt Vorwärtsrenditen, Volatilitätsskalierung,…

Dieses Notebook untersucht Tickdaten zu Trades und Quotes von AlgoSeek für AAPL während des Marktcrashs am 16. März 2020. Es beschränkt die Daten auf reguläre Handelszeiten, trennt Trade-Meldungen von NBBO-Updates und analysiert die Intraday-Aktivität,…

Diese Analyse rekonstruiert einzelne NASDAQ-Limit-Orders aus ITCH-Nachrichten zu Hinzufügungen, Löschungen, Teilstornierungen, Ersetzungen und Ausführungen. Sie misst, ob Orders storniert oder ausgeführt werden und wie lange es bis zu diesen Ereignissen…

Dieses Notebook passt Ridge-, Lasso- und Elastic-Net-Modelle an veröffentlichte Unternehmensmerkmale einzelner US-Aktien an. Die Merkmale umfassen Value, Profitabilität, Investitionen, Größe, Momentum, Reversal, Risiko und Liquidität. Walk-Forward-Folds…

In dieser Fallstudie werden Gradient-Boosted Trees auf ETF-Rendite-Labels angepasst und mit einer linearen Baseline verglichen, die unter starker Ridge-Regularisierung gut abschnitt. Sie erklärt, warum Bäume Interaktionen erkennen können, etwa wenn sich…

Diese explorative Analyse untersucht ein historisches Aktienpanel für US, erklärt dessen rohe und angepasste Preisfelder und betrachtet die Symbolabdeckung im Zeitverlauf. Sie vergleicht jährliche Zahlen aktiver Symbole mit den jeweils ersten und letzten…

Dieses Notebook erstellt Merkmale für bedingte Volatilität für eine Aktien- und Optionsstudie zum S&P 500 mithilfe eines GJR-GARCH-Modells. Anders als feste Regeln auf Basis früherer Preise hängen angepasste Merkmale vom Schätzfenster ab. Daher legt die…

Dieses Dokument veranschaulicht Feature-Store-Konzepte direkt anhand von Parquet-Daten aus einer Fallstudie. Eine Feature-Ansicht legt den Entitätsschlüssel, den Ereigniszeitstempel, die Gültigkeitsdauer und die Merkmalsspalten fest. Beim Modelltraining…

Dieses Dokument beschreibt einen Benchmark für Datenbank-Engines zur Verarbeitung von Finanzzeitreihen. Verglichen werden Massenschreibvorgänge, vollständige Scans, Zeitbereichsabfragen, OHLCV-Aggregation und As-of-Verknüpfungen für Handels- und…

Dieses Dokument stellt Methoden zur Bereinigung von Finanzdaten vor und erklärt, wie sich die Vorverarbeitung an Trainings- und Testaufteilung ausrichten lässt. Die zentrale Lehre: Transformationen wie Skalierung und Winsorisierung dürfen nur anhand von…

Dieses Dokument beschreibt, wie sich große S&P-500-Optionsketten für Forschungszwecke in tägliche Datensätze je Symbol umwandeln lassen. Die Zusammenfassung der Optionsfläche wählt Optionen nahe den angestrebten absoluten Deltas innerhalb von Laufzeitgruppen…

Dieses Modul definiert eine monatliche ETF-Allokationsbaseline anhand eines risikoadjustierten Momentum-Scores: der kumulierten Rendite des Rückblickzeitraums geteilt durch die annualisierte realisierte Volatilität. Überschreitet die Steigung der Zinskurve…

Diese Demonstration beschreibt den Betrieb einer kontinuierlich laufenden Krypto-Strategie, die mit einem USD-Spot-Broker verbunden ist. Sie überträgt ein größeres Universum aus einer Perpetual-Futures-Fallstudie auf die kleinere Auswahl verfügbarer…

Dieses Notebook vergleicht Implementierungen einer univariaten SPY-Preisprognose mit reinem PyTorch, sktime und Darts. Im Mittelpunkt steht der praktische Aufwand: Codeumfang, Schnittstellenanforderungen, erfolgreiche Installation und kombinierte Laufzeit…

Diese NASDAQ-100-Fallstudie untersucht, ob 15-Minuten-Mikrostruktursignale Handelskosten überstehen können. Der Ablauf bewertet Orderfluss, veraltete Quotierungen und relative Spreads und vergleicht dann eine Strategie für das gesamte Universum mit einer,…

Dieses Notebook prüft, ob eine tägliche US-Aktien-Rankingstrategie vor dem Anpassen eines Modells über genügend nutzbare Daten für eine faire Bewertung verfügt. Es erklärt, wie sich mit historischen Indexmitgliedern ein zeitpunktbezogenes Universum bilden…

Dieses Notebook zeigt, wie eine Broker-Wrapper-Komponente unsichere Aufträge anhand von Größen- und Positionslimits, Auftragsratenbegrenzungen, Asset-Beschränkungen und einem dauerhaften Kill-Switch ablehnen kann. Ein synthetischer Broker macht die…

Diese explorative Analyse untersucht stündliche OHLCV-Daten für Krypto-Perpetual-Kontrakte zusammen mit einem achtstündigen Prämienindex. Sie betrachtet die Abdeckung von Symbolen und Daten, wechselnde Kontraktmitgliedschaften, Prämieneinheiten und…

Dieses Notebook untersucht, ob SHAP-Merkmalszuordnungen stabil genug sind, um Modellreduzierung, Risikoentscheidungen oder Berichte zu unterstützen. Anhand einer ETF-Prognoseaufgabe sucht es zunächst Testbeispiele, deren Vorhersagen ähnlich sind, während…

Das Dokument stellt NLinear vor, ein minimales Sequenzmodell zur Prognose von Aktienrenditen des NASDAQ-100 anhand intratägiger Merkmale. Es verwendet ein festes zurückliegendes Fenster, zieht die jüngste Beobachtung ab, damit das Modell mit Veränderungen…

Dieses Notebook vergleicht lineare Modelle mit ETF-Merkmalen, die aus überlappenden Renditefenstern und verwandten Momentum-, Volatilitäts- und Oszillatormessungen abgeleitet werden. Solche Prädiktoren sind kollinear, wodurch die Koeffizienten der…

Dieses Notebook bewertet Validierungsvorhersagen als reine Long-Aktienportfolios mit gleich gewichteter Top-K-Auswahl und einem Entscheidungsrhythmus, der durch die Frequenz der Labels bestimmt wird. Es prüft die zeitliche Reihenfolge von Schlusskurs und…