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.
837 Dokumente
Dieses Notebook implementiert DeePM, eine durchgängige Portfolio-Strategie für ein diversifiziertes ETF-Universum. Das Modell kombiniert zeitliche Merkmale, Asset-Metadaten, querschnittliche Attention und einen Makrographen-Prior, der Attention innerhalb von…
Dieses Dokument erläutert, wie eine zuvor ausgewählte US-Aktienstrategie mit Holdout-Daten bewertet wird, während ihre Konfiguration unverändert bleibt. Es leitet die korrekte Holdout-Vorhersagemenge aus der Trainingsidentität und dem Checkpoint des…
Dieses Notebook misst, wie sich Handelskosten auf Strategien auswirken, die bereits anhand von Signalen, Allokation und Risikosteuerung ausgewählt wurden. Bevor die Kosten variiert werden, wird je Label eine anhand der Validierung ausgewählte Konfiguration…
Dieses Dokument erläutert, warum Stop-Losses, Trailing-Stops und zeitbasierte Ausstiege in einer Fallstudie nicht bewertet werden können, deren Backtest Gewichte über einen Monat hält und nur die realisierte monatliche Vorwärtsrendite beobachtet. Solche…
Dieses Dokument beschreibt ein Bewertungsverfahren für registrierte NASDAQ-100-Mikrostruktur-Backtests. Es liest bestehende Durchläufe ein, statt Modelle zu trainieren oder Backtests erneut auszuführen, verfolgt Herkunfts- und Abstammungsketten ausgewählter…
Dieses Dokument stellt eine schrittweise Methode vor, um Unternehmensnamen aus alternativen Daten, regulatorischen Einreichungen, Nachrichten und Kursquellen Wertpapieren zuzuordnen. Zunächst werden verfügbare Kennungen in einer festgelegten…
Dieses Notebook untersucht eine ausgewählte Devisenstrategie und die Herkunftskette ihrer Holdout-Artefakte anhand registrierter Forschungsartefakte. Es reproduziert die Auswahl aus einer eingefrorenen Validierungskandidatenmenge, indem es zulässige…
Diese Live-Trading-Demonstration beschreibt einen täglichen Neugewichtungs-Workflow für ein festes Universum von US-Large-Cap-Aktien. Sie vergleicht die beim Broker gehaltenen Positionen mit Modellzielen, wandelt die Differenzen in einen Auftragssatz um und…
Dieses Dokument beschreibt Hilfsfunktionen zum Vergleich registrierter Handelsstrategien und zur Erstellung strukturierter Fallstudienbewertungen. Eine zentrale Rangordnungsmethode beschränkt Renditereihen vor der Berechnung von Portfoliokennzahlen auf exakt…
Dieser Code beschreibt, wie Backtest-Einstellungen aus der Fallstudienkonfiguration abgeleitet werden und wie die Laufidentität Änderungen am gehandelten Universum und am Alter der Vorhersagen berücksichtigt. Die zentrale Erkenntnis: Jeder Filter, der das…
Das Dokument beschreibt Möglichkeiten, Strategierenditen mit zwei externen Benchmarks zu vergleichen: täglichen SPY-Gesamtrenditen und Fama-French-Marktrenditen, die sich aus der Addition von Marktrisikoprämie und risikofreiem Zinssatz ergeben. Es bietet…
Das Dokument beschreibt einen Workflow für Machine-Learning-Handelsforschung, der Ideen von Daten und Merkmalskonstruktion über Modelltraining, Backtesting, Transaktionskosten, Portfolio- und Risikoentscheidungen bis hin zu Einsatz und Überwachung führt. Es…
Dieses Notebook untersucht, wie sich Ridge-Regularisierungsentscheidungen auf den Informationskoeffizienten eines ETF-Panels auswirken und wie eine Hyperparametersuche die berichtete Performance überhöhen kann. Zunächst wertet es ein breites Alpha-Raster…
Dieses Notebook führt die bereits ausgewählte Spezifikation einer FX-Strategie anhand registrierter Holdout-Prognosen aus. Es übernimmt Signal, Allokation, Risikokontrollen, Rebalancing-Regel, Kosten und Kontoeinstellungen der Strategie; Prognosemenge und…
Dieses Notebook vergleicht Kommissions- und Slippage-Modelle für Aktien und Futures und untersucht anschließend, wie Kommissionsannahmen eine festgelegte ETF-Momentumstrategie beeinflussen. Es erläutert, wie prozentuale, je Aktie berechnete, Mindest-,…
Dieses Notebook fasst die Ausführung einer übergeordneten Order als Steuerungsproblem mit endlichem Zeithorizont auf. Ein tabellarischer Q-Learning-Agent wählt einen Multiplikator für eine auf VWAP basierende Handelsrate anhand der verbleibenden Zeit, des…
Dieses Notebook demonstriert das Training eines generativen adversarialen Netzwerks mit täglichen ETF-Merkmalen und differenzieller Privatsphäre. Es erläutert die Datenschutzgarantie und das Budget und verwendet anschließend Opacus, um den…
Dieses Dokument beschreibt Umsetzungsprinzipien für einen gemeinsamen Backtest-Runner und konzentriert sich darauf, Renditeraster bei der Annualisierung der Performance korrekt zu interpretieren. Es schätzt die beobachtete Stichprobenfrequenz anhand…
Diese Analyse wählt eine Konfiguration aus einem eingefrorenen Pool von Krypto-Perpetual-Futures-Kandidaten mit vier Vorhersagelabels und mehreren Strategiestufen aus. Sie wählt den höchsten Validierungs-Sharpe und behandelt Label, Aufteilung und…
Dieses Analyse-Notebook erläutert, wie sich eine US-Aktienstrategie auf Basis von Unternehmensmerkmalen anhand von Registry-Ergebnissen statt neuer Backtests bewerten lässt. Es betrachtet Statistiken zur Performance unter Berücksichtigung von Unsicherheit,…
Dieses Notebook erklärt, warum eine berichtete Sharpe-Ratio eine unsichere Schätzung und kein definitives Maß für die Qualität einer Strategie ist. Es entwickelt Konfidenzintervalle und die probabilistische Sharpe-Ratio, die anhand von Stichprobenlänge,…
Dieses Notebook vergleicht gleiche Gewichtung mit zwei Allokationsregeln für Strategien mit US-Unternehmensmerkmalen: Bei der Score-Gewichtung wird Prognosen mit höheren Modellwerten mehr Kapital zugewiesen, während die Conformal-Gewichtung das Kapital für…
Dieses Kapitel stellt agentische Arbeitsabläufe für Finanzrecherchen vor, bei denen das Sammeln, Filtern und Zusammenführen uneinheitlicher Evidenz die zentrale Herausforderung ist. Es vergleicht diese Abläufe mit herkömmlichen Modellen, die sich für…
Dieses Notebook erklärt, wie Finanzmodelle bewertet werden können, ohne dass Informationen, die zum Entscheidungszeitpunkt nicht verfügbar waren, in das Training oder die Modellauswahl einfließen. Es unterscheidet zwischen Trainings-, Validierungs- und…