Dieses Notebook entwickelt das Long-only-Markowitz-Framework mit vollständiger Investition, einschließlich zulässiger Portfolios, effizienter Grenze sowie Lösungen für maximale Sharpe Ratio und minimale Varianz. Es erläutert, wie die Portfoliovarianz von der…
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
374 Dokumente
Dieses Notebook wandelt Modellrankings in einfache Krypto-Perpetual-Futures-Portfolios um, damit spätere Experimente die Auswirkungen veränderter Positionsgrößen, Kosten oder Risikokontrollen messen können. Es nutzt Einstiegsregeln wie die Auswahl der…
Dieses Dokument vergleicht alternative Methoden zur Positionsgrößenbestimmung für CME-Futures-Strategien, die anhand einer nach gleich gewichteter Validierungs-Sharpe-Ratio geordneten Baseline ausgewählt wurden. Bei gleicher Gewichtung wird jedes ausgewählte…
Dieses Notebook macht aus Modellprognosesätzen vergleichbare Backtests für Optionen auf den S&P 500. An jedem wöchentlichen Entscheidungstermin ordnet es die prognostizierten Renditen, wählt die höchstplatzierten Symbole aus dem liquiden Anlageuniversum aus…
Dieses Notebook vergleicht Gleichgewichtung, inverse Volatilität, Minimum-Varianz und hierarchische Risikoparität mit demselben ETF-Universum, denselben Prognosen, demselben Umschichtungsplan und demselben Backtestverfahren. Ein rollierendes Ridge-Modell…
Das Notebook erläutert den Value at Risk (VaR), der ein Verlustquantil markiert, und den Conditional Value at Risk (CVaR), der die Verluste jenseits dieser Schwelle mittelt. Anhand täglicher ETF-Renditen vergleicht es historische, gaußsche,…
Dieses Notebook erläutert die hierarchische Risikoparität (HRP), eine Portfolioaufbaumethode, die die Empfindlichkeit gegenüber verrauschten Kovarianzschätzungen begrenzen soll. Es beschreibt drei Schritte: Vermögenswerte anhand ihrer Korrelationsdistanz…
Dieses Notebook bewertet registrierte ETF-Backtests entlang der Strategiepipeline, von Signalen und Allokation bis zu Kosten und Risikoüberlagerungen. Es liest bestehende Prognosen und Backtests aus, statt Modelle anzupassen oder neue Backtests hinzuzufügen,…
Dieses Notebook vergleicht sechs Methoden zur Gewichtung von ETF-Portfolios, die anhand derselben prognostizierten Rangfolge ausgewählt wurden: gleiche Gewichtung, Score-Gewichtung, inverse Volatilität, Risikoparität, Mean-Variance-Optimierung und…
Dieses Notebook sammelt registrierte Schätzungen aus dem Double Machine Learning mehrerer Trading-Fallstudien und vergleicht ihre Unsicherheit und Diagnosen. Es lädt aktuelle Zeilen aus dem Register jeder Studie, prüft die Registerintegrität und die…
Dieses Notebook stellt einen diagnostischen Rahmen für einen ETF-Allokations-Backtest vor. Es berechnet Risiko- und Renditemaße wie Sharpe, Sortino, Calmar, Volatilität, Value at Risk und maximalen Drawdown, verfolgt die rollierende Wertentwicklung und die…
Dieses Notebook vergleicht sechs Allokationsmethoden für Krypto-Perpetual-Strategien, die bereits einen grundlegenden Auswahlprozess bestanden haben. Prognosen und Einstiegsregeln jeder Strategie bleiben fest, während sich die Kapitalzuweisung ändert: Ein…
Dieses Modul legt fest, wie ein Holdout-Auswahlfeld über Validierungsstufen und Strategielabels hinweg zusammengestellt wird. Es behandelt Abweichungen, durch die eingefrorene Kandidatensätze und die Rekonstruktion im Live-Betrieb unterschiedliche…
Dieses Notebook leitet die Kelly-Positionsgröße her, indem es bei einer binären Wette das erwartete logarithmische Vermögen maximiert. Anschließend veranschaulicht es, wie die Einsatzhöhe die Verteilung simulierter Vermögenspfade verändert. Der Ansatz wird…
Dieses Notebook bewertet eine zuvor ausgewählte ETF-Strategie in einem reservierten Holdout-Zeitraum. Es ruft die passenden Prognosen anhand ihrer Trainingsidentität und ihres Checkpoints ab, wendet die zuvor festgelegte Strategiespezifikation und…
Dieses Notebook beschreibt ein Verfahren zur Bewertung eines Herausforderermodells im Shadow-Modus, bevor es Kapital erhält. Es vergleicht gespeicherte Prognosen eines festen Bestandsmodells und eines Kandidaten, erstellt gleich gewichtete, nach Rang…
Dieses Modul erstellt ein Ensemble mittlerer Prognosen aus registrierten Vorhersagemengen und legt besonderen Wert auf Reproduzierbarkeit sowie die Vermeidung von Auswahlverzerrungen. Es ermittelt geeignete Modellkonfigurationen aus dem Register, statt eine…
Dieses Notebook nutzt die Hauptkomponentenanalyse für eine liquide Teilmenge von US-Aktien, um latente Faktoren zu extrahieren und Long-Short-Eigenportfolios zu bilden. Es erläutert, wie standardisierte PCA-Vektoren in Gewichte auf Basis roher Renditen…
Dieses Notebook untersucht die Regularisierung linearer Modelle für ein Universum von Währungspaaren, deren Renditen miteinander verbunden sind, weil jedes Paar einen Kurs zwischen gemeinsamen Währungen darstellt. Es unterscheidet die Merkmalskollinearität,…
Dieses Notebook nutzt historische Renditen von US-Aktien, um ein Korrelationsnetzwerk aufzubauen und die Portfoliokonstruktion zu untersuchen. Anhand von Daten aus dem Schätzfenster wählt es ein liquides Anlageuniversum aus, wandelt paarweise Korrelationen…
Diese Fallstudie untersucht, ob Informationen aus börsennotierten Optionen bei der Auswahl von S&P-500-Aktien helfen können. Sie kombiniert tägliche Aktienkurse mit optionsimplizierten Volatilitätsniveaus, Schiefe, Laufzeitstruktur und Kennzahlen der…
Das Dokument beschreibt eine Allokationsstudie für ein FX-Portfolio, die Positionsgrößen von der Signalauswahl isolieren soll. Sie beginnt mit eingefrorenen, gleich gewichteten Basiskandidaten, die nach der Backtest-Leistung in der Validierung geordnet sind,…
Diese fallübergreifende Analyse untersucht, wie sich Prognoseinformationen, gemessen am Information Coefficient (IC), in die Sharpe-Kennzahl eines Portfolios über neun Trading-Fallstudien übertragen. Im Mittelpunkt steht, dass die Umsetzung diesen…
Diese Fallstudie vergleicht alternative Methoden zur Positionsgrößenbestimmung für CME-Futures mit einer Gleichgewichtung als Basis. Sie erläutert, wie die inverse Volatilitätsgewichtung die Volatilität jedes Kontrakts nutzt, während kovarianzbasierte…