Diese Demonstration führt dieselbe Strategie mit doppeltem gleitendem Durchschnitt und Crossover sowohl durch eine historische Backtest-Engine als auch durch eine Live-Engine, die dieselben täglichen ETF-Balken wiedergibt. Strategie, Eingaben, Parameter und…
Wissensbibliothek
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.
Bibliothek durchsuchen
478 Dokumente
Dieses Tutorial erklärt, wie sich Marktdaten über einmalige Downloads hinaus organisieren lassen. Es stellt eine einheitliche Verwaltung zum Abruf einzelner Symbole oder ganzer Gruppen, vordefinierter und eigener Symboluniversen sowie zur…
Dieses Notebook prüft Risiko-Overlays auf Positions- und Portfolioebene für führende ETF-Allokationskombinationen einer Monatsstrategie. Es hält jede registrierte Prognose, Konzentration und jeden Allokator fest und vergleicht die Ergebnisse mit…
Diese Kapitelübersicht ordnet die Forschungsschritte zwischen validierten Marktdaten und der Modellevaluation. Sie behandelt eine an Datensplits angepasste Vorverarbeitung, Kodierung und Entscheidungen zum Umgang mit fehlenden Daten sowie die ausführungsnahe…
Das Dokument zeigt einen VectorBT-Ablauf für eine Long-only-Bitcoin-RSI-Mean-Reversion-Regel. Es berechnet RSI anhand täglicher Schlusskurse, eröffnet eine Position, wenn der Wert des Vortags unter einen unteren Schwellenwert fällt, und schließt sie, wenn er…
Das Dokument untersucht, wie Handelskosten die Validierungsleistung einer zuvor ausgewählten Aktien- und Optionsallokation im S&P 500 verändern. Es variiert Gebühren pro Handelsrichtung als Anteil des gehandelten Werts und vergleicht sie mit einer pauschalen…
Diese Prüfung vergleicht mehrere Backtesting-Engines mit gemeinsamen historischen Eingaben für ETF-Allokation, CME-Futures, Krypto-Perpetuals mit Funding, Devisen und US-Aktien. Jedes unterstützte Paar erhält dieselben inhaltsadressierten Marktdaten und…
Dieses Notebook implementiert eine Long-only-RSI-Mean-Reversion-Regel für BTC/USDT-Perpetuals mit einer ereignisgesteuerten Backtesting-Engine. Es fasst untertägige Balken zu täglichen OHLCV-Daten in UTC zusammen, berechnet einen rollierenden RSI aus…
Dieses Dokument beschreibt, wie mithilfe geschätzter Round-Trip-Handelskosten eine feste Auswahl von Aktien für Validierungs- und Holdout-Backtests getroffen wird. Die Näherung kombiniert geschätzte Kosten je Aktie im Verhältnis zum durchschnittlichen…
Diese explorative Analyse beschreibt ein tägliches Panel börsengehandelter Fonds aus neun Gruppen. Sie prüft die Symbolabdeckung im Zeitverlauf, vergleicht das Panel mit dem Klassifikationsverzeichnis, untersucht fehlende Werte und Nullvolumen und bewertet…
Dieses Notebook beschreibt, wie historische Nachrichten aus dem IEX-DEEP-Feed geparst und anhand aggregierter Aktualisierungen auf Preisebene in einem Limit-Orderbuch verarbeitet werden. Es extrahiert Änderungen der Markttiefe, beste Geld- und Briefkurse…
Dieses Notebook vergleicht drei Möglichkeiten, Prognosen mit Vorzeichen für Renditen in binäre Positionen umzuwandeln: einen festen Schwellenwert von null, ein nachlaufendes Perzentil der eigenen Werte jedes Symbols und ein querschnittliches Perzentil über…
Diese NASDAQ-100-Studie untersucht, wie sich Transaktionskosten auf eine häufig umgeschichtete Aktienstrategie auswirken. Sie trennt zwei mögliche Reaktionen auf Kosten: die Beschränkung des Handelsuniversums auf liquidere, kostengünstigere Titel und eine…
Diese Einsatzdemonstration trainiert ein Ridge-Modell mit historischen Tagesdaten für einen Querschnitt wichtiger FX-Paare neu, ruft aktuelle Balken über eine Paper-Sitzung von Interactive Brokers ab, ordnet die Paare und erstellt ein Long-Portfolio. Sie…
Dieses Tutorial wandelt ETF-Querschnittssignale in Long-only-Portfolios mit gleicher Gewichtung der zehn Spitzenwerte um. Es vergleicht Ridge-Regression und logistische Klassifikation mit Momentum- und Gleichgewichtungs-Benchmarks. Die Modelle werden in…
Dieses Notebook trainiert einen Proximal-Policy-Optimization-Agenten, der eine feste Order über einen festgelegten Zeitraum liquidiert. Es vergleicht die erlernte zeitliche Ausführung mit TWAP und einem Almgren–Chriss-Zeitplan, misst den Implementation…
Dieses Notebook untersucht AAPL-Handels- und Kursnotierungsdaten während des Börsencrashs im März 16, 2020, um zu zeigen, wie sich die Markt-Mikrostruktur unter Stress verändert. Es beschränkt die Daten auf die regulären Handelszeiten, unterscheidet…
Dieses Notebook vergleicht zwei Simulationen derselben monatlichen ETF-Momentumstrategie. Beide verwenden identische Zielgewichte, Anlageuniversen, Zeiträume und Gesamttransaktionskosten. Die eine berechnet Renditen aus verzögerten Gewichten und…
Dieses Notebook vergleicht die Speicherformate CSV, Parquet, Feather und HDF5 anhand eines deterministischen OHLCV-Datenpanels mit einer Million Zeilen. Gemessen werden Schreibzeit, vollständig eingelesene Daten, Dateigröße und Lesezugriffe, bei denen nur…
Dieses Audit vergleicht Trading-Engines, die dieselben eingefrorenen Modellziele und inhaltsadressierten historischen Eingaben für die ETF-Allokation, Futures, die Finanzierung von Krypto-Perpetuals, Devisen und US-Aktien wiedergeben. Es bewertet die…
Dieses Notebook zeigt einen schreibgeschützten Frage-Antwort-Ablauf für einen Graphen institutioneller Beteiligungen aus 13F-Einreichungen. Statt Datenbankabfragen aus natürlicher Sprache zu erzeugen, leitet es genau unterstützte Fragen an handgeschriebene…
Das Dokument erläutert, wie vier Markteinflussmodelle die nachteilige Kursbewegung pro Aktie für eine Order schätzen: kein Einfluss, linearer Einfluss, Einfluss proportional zur Quadratwurzel und ein konfigurierbares Potenzgesetz. Es erklärt die…
Dieses Notebook vergleicht Portfolioallokationen von PyPortfolioOpt, Riskfolio-Lib und skfolio anhand desselben ETF-Renditepanels. Es passt Allokatoren auf einem Trainingszeitraum an, prüft, ob gleichwertige Zielfunktionen und ausgerichtete Gewichte…
Diese Konfigurationsnotiz unterscheidet Einstellungen, die in einer Backtest-Identität erscheinen, von Einstellungen, die tatsächlich simulierte Handelskosten beeinflussen. Im beschriebenen Fallbeispiel verwenden alle registrierten Läufe einen vektorisierten…