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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.

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952 Dokumente

Machine Learning for Trading

Diese Bewertung verfolgt eine einzelne US-Aktienstrategie von einer eingefrorenen Menge von Validierungs-Backtests bis zu ihrer Holdout-Auswertung. Sie wendet eine deterministische Regel an: Gewählt wird der Kandidat mit der höchsten Sharpe Ratio in der…

AktienBacktestingStatistikRisikomanagement
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook führt eine ausgewählte NASDAQ-100-Mikrostrukturkonfiguration mit den registrierten Holdout-Prognosen aus. Modell, Portfolioaufteilung, Konzentration, Rebalancing-Zeitplan, Risiko-Overlay und Kostenannahmen stammen aus früheren Arbeiten und…

AktienUS-MärkteBacktestingRisikomanagement
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook vergleicht Verfahren zur Positionsgrößenbestimmung in einem US-Aktienpanel, während Modell, Checkpoint, Rebalancing-Termine und ausgewählte Aktien unverändert bleiben. Prognosebasierte Verfahren skalieren das Kapital anhand der Prognosehöhe…

AktienUS-MärktePortfolio-KonstruktionPositionsgrößenbestimmung
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook erläutert, wie eine Strategie aus einer festen Menge von US-Aktien-Backtests ausgewählt und anschließend in einem separaten Holdout-Zeitraum bewertet wird. Es prüft, ob die Kandidaten dieselben erforderlichen Daten- und Protokollkennungen…

AktienBacktestingRisikomanagementStatistik
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook zeigt einen operativen Workflow, der eine gemeinsame Backtest- und Live-Strategie mit einer Paper-Trading-Sitzung bei Interactive Brokers verbindet. Es prüft Kontoidentität und Kontostand, ruft historische Balken zur Initialisierung von…

AktienMomentumOrderausführungRisikomanagement
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook vergleicht drei lineare Zeitreihenmodelle, einen Transformer-Encoder und Prognosen ohne trainierbare Parameter für tägliche SPY-Renditen. Die linearen Ansätze bilden ein historisches Fenster auf eine Mehrtagesprognose ab; Varianten trennen…

AktienMaschinelles LernenStatistikBacktesting
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook untersucht, ob Gradient-Boosting-Bäume nichtlineare Zusammenhänge in NASDAQ-100-Mikrostrukturmerkmalen finden können, die einem linearen Modell möglicherweise entgehen. Im Mittelpunkt steht die Möglichkeit, dass die Order-Flow-Imbalance…

AktienMaschinelles LernenMarktmikrostrukturStatistik
Machine Learning for Trading

Diese Machbarkeitsanalyse prüft, ob sich mit dem verfügbaren US-Aktienpanel eine tägliche Long-Short-Rangfolgestrategie untersuchen lässt. Sie untersucht die Point-in-Time-Konstruktion des Anlageuniversums anhand von Kurs- und Handelsumschlagsschwellen,…

AktienUS-MärkteBacktestingOrderausführung
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook passt die in früheren Validierungsphasen ausgewählte Konfiguration mit Daten aus der Zeit vor -2021 erneut an und erstellt anschließend Prognosen für einen Holdout aus 2021. Es ruft die gewählte Konfiguration aus einem aufgezeichneten…

AktienOptionenMaschinelles LernenBacktesting
Machine Learning for Trading

Diese Analyse führt in die Struktur von Optionsketten ein und untersucht einen Ausschnitt aus dem Jahr 2020 von S&P-500-Optionen auf acht Basiswerte. Sie erläutert Moneyness, inneren Wert und Zeitwert, Greeks, implizite Volatilität sowie die Informationen,…

OptionenVolatilitätBewertung von DerivatenMarktmikrostruktur
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook prüft einen Jahresberichtskorpus, bevor er für die Finanzrecherche indexiert wird. Es misst die Verzögerung zwischen dem Ende eines Geschäftsjahreszeitraums und dem Datum der öffentlichen Einreichung und zeigt, warum Point-in-Time-Anwendungen…

AktienMaschinelles LernenOrderausführungBacktesting
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook implementiert eine didaktische Anpassung eines adversativen stochastischen Diskontfaktormodells auf Tagesbasis. Ein Portfolio-Gewichtungsnetzwerk konstruiert anhand von Merkmalen und Marktinformationen, die zum vorherigen Börsenschluss…

AktienMaschinelles LernenStatistikFaktorinvestieren
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook testet, wie eine ausgewählte Strategie mit Merkmalen von US-Unternehmen auf veränderte Annahmen zu Transaktionskosten reagiert. Die Strategiekonfiguration bleibt fest; erneute Backtests auf Validierungsdaten durchlaufen ein festgelegtes…

AktienOrderausführungBacktestingRisikomanagement
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook gibt eine Vorschau auf 100 10-K- und 8-K-Meldungen, die als Eingaben für einen Finanzwissensgraphen vorgesehen sind. Es beschreibt Schema-Prüfungen auf Pflichtfelder, eindeutige Unternehmens- und Zugangsnummern, konsistente…

AktienMaschinelles LernenStatistik
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook führt eine festgelegte Strategie mit Aktienmerkmalen auf einem reservierten Holdout-Zeitraum aus und verwendet dabei zuvor ausgewählte Prognosen und einen Portfolio-Allokator. Konfiguration, Positionsgröße, Konzentration, Rebalancing-Takt und…

AktienFaktorinvestierenBacktestingPositionsgrößenbestimmung
Machine Learning for Trading

Diese Fallstudie bewertet einen wöchentlichen Short Straddle auf S&P-500-Optionen anhand registrierter Backtests. Sie wählt eine Konfiguration aus einem festgelegten liquiden Universum aus, ordnet Kandidaten anhand der Validierung und bewertet die…

OptionenAktienBacktestingRisikomanagement
Machine Learning for Trading

Diese Analyse rekonstruiert Lebenszyklen von NASDAQ-Limitaufträgen anhand von ITCH-Nachrichten. Sie verfolgt Aufträge von der Übermittlung bis zum ersten stornierungsbezogenen Ereignis oder zur Ausführung. Sie unterscheidet Hinzufügungen, Löschungen,…

MarktmikrostrukturOrderausführungAktienStatistik
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook vergleicht die Korrektheit und Laufzeit von VectorBT Pro und VectorBT OSS mit ML4T anhand unterstützter Fallstudienstrategien. Es behandelt die Portfolioallokation mit ETF, den Devisenhandel mit USD-Notierung und ein Aktienpanel aus US für…

BacktestingOrderausführungFuturesDevisenhandel
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook wandelt Prognosen auf Aktienebene in Validierungsportfolios um. An jedem Rebalancing-Datum sortiert es Aktien nach prognostizierter Rendite, kauft die oberste Gruppe, geht bei der untersten Short-Positionen ein und weist jeder Position gleich…

AktienMaschinelles LernenBacktestingPortfolio-Konstruktion
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook veranschaulicht, wie ein Auftrag mit festem Dollarbetrag bei verschiedenen Aktien sehr unterschiedliche Kosten verursachen kann, da seine Größe im Verhältnis zum verfügbaren Handelsvolumen entscheidend ist. Es wendet ein Markteinflussmodell…

AktienMomentumBacktestingOrderausführung
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook wandelt einen Wissensgraphen zu Lieferketten und Meldungen institutioneller Eigentümer in Merkmale für nachgelagerte Finanzmodelle um. Aus dem Unternehmensnetzwerk leitet es Topologiemaße, Lieferantenkonzentration, Wettbewerbsexposition und…

AktienMaschinelles LernenFaktorinvestierenPortfolio-Konstruktion
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook erläutert, wie ein Transformer für die finanzielle Named-Entity-Erkennung feinabgestimmt wird, die Textstellen wie Organisationen, Personen, Beträge, Daten und Prozentangaben identifiziert. Es konzentriert sich auf BIO-Grenzlabels und das…

Maschinelles LernenAktienStatistik
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook passt einen überwachten Autoencoder an tägliche US-Aktien an. Das Modell rekonstruiert rangtransformierte Preis- und Volumenmerkmale, während zusätzliche und zentrale Klassifikationsköpfe gemeinsam eine latente Darstellung trainieren, um über…

AktienMaschinelles LernenBacktestingStatistik
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook zeigt einen Workflow zur Datenqualität für tägliche US-Aktien-OHLCV-Daten. Strukturelle Prüfungen umfassen Nullwerte, Duplikate, chronologische Reihenfolge, Preiskonsistenz, negative Werte, veraltete Kurse und extreme Renditen. Anschließend…

AktienStatistikRisikomanagementMarktmikrostruktur