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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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478 Dokumente

Machine Learning for Trading

Dieses Notebook bewertet Validierungsprognosen aus der Aktien- und Optionsforschung, indem es sie in Long-only-Aktienportfolios überführt. Es nutzt eine gleichgewichtete Top-K-Baseline, vergleicht mehrere Portfolio-Konzentrationen und folgt dem…

AktienOptionenBacktestingPortfolio-Konstruktion
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook prüft, ob die Daten eine wöchentliche, querschnittliche Futures-Strategie unterstützen, bevor ein Modell trainiert wird. Es beschreibt einen Ansatz, der CME-Produkte ordnet, Long-Positionen in den höchstbewerteten und Short-Positionen in den…

FuturesRohstoffeCarryOrderausführung
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook vergleicht zwei Verfahren zur Schätzung von Geld-Brief-Spannen, wenn historische Daten tägliche Eröffnungs-, Höchst-, Tiefst- und Schlusskurse sowie Volumen, aber keine Quotes enthalten. Corwin-Schultz trennt Spread und Volatilität, indem es…

MarktmikrostrukturOrderausführungStatistikRisikomanagement
Machine Learning for Trading

Dieses Tutorial erstellt eine kontinuierliche Futures-Reihe aus einzelnen ES-Kontrakten. Es bestimmt den Frontmonat anhand des Handelsvolumens, wobei eine monotone Rollbedingung gilt, und vergleicht den volumenbasierten Wechsel mit einer kalenderbasierten…

FuturesBacktestingStatistikOrderausführung
Machine Learning for Trading

Dieses Tutorial erstellt einen monatlichen ETF-Rotationssimulator mit einem nachlaufenden risikobereinigten Momentum-Ranking und einem Regimefilter anhand der Treasury-Zinskurve. Zum Monatsende stuft die Regel zehn Fonds anhand ihrer jüngsten Kursentwicklung…

BacktestingMomentumPortfolio-KonstruktionOrderausführung
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook zeigt einen operativen Zyklus für eine ETF-Prognosestrategie: Marktdaten aktualisieren, Finanzmerkmale neu berechnen, ein Ridge-Modell neu trainieren, Betriebsartefakte speichern, aktuelle Querschnittsprognosen erstellen, sie durch eine…

AktienMaschinelles LernenOrderausführungBacktesting
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook entwickelt einen Rahmen, um Marktaktivität in modellierte Handelskosten und Strategiekapazität zu übersetzen. Es stellt das Wurzelmodell für Markteinfluss vor, benennt Volatilität und durchschnittliches Tagesvolumen als wichtige Eingaben und…

MarktmikrostrukturOrderausführungRisikomanagementPositionsgrößenbestimmung
Machine Learning for Trading

Dieses Dokument vergleicht vier Aktienmarktdatenquellen für die Untersuchung von Trades, Quotes und Limit-Orderbüchern: AlgoSeek TAQ, Databento Market-by-Order, NASDAQ ITCH und IEX HIST. Es erläutert Granularität, Abdeckung, Kosten oder Zugangsbedingungen,…

AktienMarktmikrostrukturOrderausführungHochfrequenzhandel
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook isoliert die Ergebnisse für die LEAN-Engine aus einer Prüfung, die beibehaltene Läufe realer Strategien mit passenden ML4T-Backtest-Profilen vergleicht. Es identifiziert vier unterstützte Arbeitslasten: ETF-Allokation, die Finanzierung von…

Multi-AssetBacktestingOrderausführungKrypto
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook stellt einen Ablauf vor, der standardisiertes Laden von ETF-Daten, ein Merkmalsregister und Signalanalysen verbindet. Es zeigt, wie sich Metadaten zu Indikatoren auffinden, Merkmale mit Standardwerten oder expliziten Parametern berechnen und…

AktienTechnische IndikatorenMomentumStatistik
Machine Learning for Trading

Diese Studie erstellt anhand von Market-by-Order-Daten für NVDA ein minütliches Maß für den Orderflow-Druck. Sie versieht hinzugefügte Orders, Stornierungen und Ausführungen je nach Seite mit einem Vorzeichen, gewichtet Ereignisse nach Umfang und Abstand zum…

AktienMarktmikrostrukturOrderausführungStatistik
Machine Learning for Trading

Dieses Dokument erklärt, wie die Suchschnittstelle eines Prognoseagenten die verwendeten Belege einschränken und seine Aktivitäten nachvollziehbar machen kann. Ein anbieterneutrales Protokoll gibt typisierte Ergebnisse mit Quelle, Veröffentlichungsdatum,…

BacktestingOrderausführungMaschinelles Lernen
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook wandelt Prognosen für FX-Paare in Basis-Handelsergebnisse um. Zu jedem Entscheidungszeitpunkt ordnet es die Paare nach Rang, bildet gleich große Long- und Short-Positionen und führt die ausgewählten Prognosekonfigurationen und Checkpoints mit…

DevisenhandelBacktestingPortfolio-KonstruktionPositionsgrößenbestimmung
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook vergleicht DQN, PPO und A2C in einer simulierten Umgebung für den Kryptowährungshandel. Es kalibriert einen GARCH(1,1)-Volatilitätsprozess anhand stündlicher Renditen von Bitcoin-Perpetual-Futures und simuliert dann Pfade, die…

Maschinelles LernenKryptoPerpetual FuturesBacktesting
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook bewertet Stop-Losses je Position, nachlaufende Stops und zeitbasierte Ausstiege auf Basis von Konfigurationen aus der Allokationsphase einer NASDAQ-100-Intraday-Strategie. Entscheidungen fallen alle fünfzehn Minuten, während die…

AktienRisikomanagementBacktestingOrderausführung
Machine Learning for Trading

Dieses Kapitel stellt Reinforcement Learning als Werkzeug für sequenzielle Steuerung dar und grenzt es von überwachter Prognose ab. Im Mittelpunkt stehen Aufgaben, bei denen Aktionen spätere Ergebnisse beeinflussen und Belohnungen vergleichsweise konkret…

Maschinelles LernenOrderausführungMarket-MakingOptionen
Machine Learning for Trading

Dieses Modul definiert eine Point-in-Time-Simulationsumgebung für die Ausführung einer großen Verkaufsorder in Krypto-Perpetual-Futures. Die Beobachtungen kombinieren den verbleibenden Bestand und die verbleibende Zeit mit Marktvolatilität, Premium-Index,…

KryptoPerpetual FuturesOrderausführungMarktmikrostruktur
Machine Learning for Trading

Dieses Kapitel stellt Marktdaten als Ergebnis von Handelsregeln, Liquidität und dem Verhalten der Marktteilnehmer dar. Es gibt einen Überblick von Quotes auf der obersten Orderbuchebene bis hin zu Order-Level-Feeds und beschreibt anschließend, wie…

MarktmikrostrukturOrderausführungHochfrequenzhandelStatistik
Machine Learning for Trading

Diese Analyse prüft, ob tägliche Optionsdaten eine wöchentliche Strategie unterstützen können, die Straddles am Geld auf S&P-500-Bestandteile verkauft, Aktien delta-absichert und die Kontrakte bis zum Verfall hält. Sie erläutert, wie Calls und Puts einen…

OptionenVolatilitätOrderausführungBacktesting
Machine Learning for Trading

Diese Fallstudie skizziert eine Forschungspipeline für Krypto-Perpetual-Futures. Dabei werden Funding-Zahlungen, die bei regelmäßigen Abrechnungen zwischen Long- und Short-Positionen ausgetauscht werden, als mögliche Renditequelle betrachtet. Beschrieben…

KryptoPerpetual FuturesFuturesMaschinelles Lernen
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook untersucht, warum zwei Backtesting-Engines bei identischen Signalen unterschiedliche Ergebnisse liefern können. Es hält Strategie und handelbares Universum konstant, legt bei gleichen Prognosen deterministische Portfolio-Gewichte fest und…

BacktestingOrderausführungPositionsgrößenbestimmungRisikomanagement
Machine Learning for Trading

Dieses Kapitel behandelt einen Backtest als Versuch, eine Strategie anhand expliziter Annahmen zu Signalzeitpunkt, Ausführung, Neugewichtung, Positionsgröße, Kosten, Beschränkungen und Benchmarks zu widerlegen. Es vergleicht vektorisierte und…

BacktestingOrderausführungRisikomanagementStatistik
Machine Learning for Trading

Dieses Capstone-Notebook vergleicht gleiche Gewichtung, inverse Volatilität, Mean-Variance-Optimierung und hierarchische Risikoparität anhand eines gemeinsamen Signals für ein diversifiziertes ETF-Universum. Ein rollendes Ridge-Modell verwendet Momentum-,…

Portfolio-KonstruktionBacktestingAktienOrderausführung
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook beschreibt die Rekonstruktion eines NASDAQ-Limit-Orderbuchs aus DataBento-Nachrichten mit Marktdaten pro Order für ein einzelnes Symbol und einen Handelstag. Es stellt eine modulare Engine vor, die den Status einzelner Orders verfolgt, Orders…

AktienMarktmikrostrukturOrderausführungStatistik