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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Diese Lehranalyse vergleicht vier neuronale Netzwerkarchitekturen anhand derselben Aufgabe: die nächste Tagesrendite aus einem jüngeren Renditefenster vorherzusagen. Ein zusammengeführter Satz aus acht börsengehandelten Fonds bietet unterschiedliche…
Dieses Notebook prüft die vollständige Menge kanonischer Validierungsvorhersagen für eine Studie zu FX-Paaren. Es kontrolliert Modellidentität, Verfügbarkeit der Artefakte, Vollständigkeit, Abdeckung der konfigurierten Labels und Übereinstimmung der…
Dieses Notebook prüft die registrierten Validierungsvorhersagen einer Studie zu FX-Paaren. Es kontrolliert, ob der Katalog die konfigurierte Modellpopulation, vollständige Vorhersagesätze, verfügbare Artefakte und aktuelle Modellidentitäten umfasst.…
Dieses Notebook bewertet NLinear, ein einfaches Sequenzmodell, das den zuletzt beobachteten Wert von einem Rückblickfenster abzieht und die resultierende Sequenz mit einer linearen Transformation auf eine Prognose abbildet. Es passt die ETF-Modellpopulation…
Diese Fallstudie schätzt lineare Modelle zur Vorhersage von Renditen und Richtung bei Krypto-Perpetual-Futures. Die Merkmalsmatrix wird von Varianten des Perpetual-Aufschlags dominiert, der Differenz zwischen Kontrakt- und Kassakurs, die Funding-Zahlungen…
Dieses Notebook stellt einen bedingten Autoencoder für Aktienrenditen vor, bei dem ein neuronales Netz Aktienmerkmale auf nichtlineare Faktorladungen abbildet, während ein weiteres Netz zeitgleiche latente Faktoren aus merkmalsgesteuerten Portfoliorenditen…
Dieses Notebook misst, wie sich Transaktionskosten auf eine festgelegte CME-Futures-Strategiekonfiguration auswirken. Es wählt die berichtete Konfiguration in einem gemeinsamen Validierungsverfahren aus, übernimmt deren Risiko-Overlay in die Kostenläufe und…
Dieses Notebook vergleicht Verfahren zur Absicherung einer Short-Position in einem europäischen Call bei diskretem Rebalancing und proportionalen Handelskosten. Es definiert den selbstfinanzierenden End-P&L und trainiert anschließend einen neuronalen Hedger,…
Dieses Notebook vergleicht die Hyperparameterabstimmung mit einem einzelnen Ziel mit einer Mehrzielsuche für LightGBM-Prognosemodelle. Die Baseline maximiert den Information Coefficient (IC) der Validierung. Die Suche mit NSGA-II maximiert stattdessen IC und…
Dieses Kapitel fasst neun Fallstudien zusammen, in denen Machine-Learning-Signale über Portfolioaufteilung, Handelskosten und Risiko-Overlays bis zur Auswertung eines eingefrorenen Holdouts verfolgt werden. Als Analyseeinheit dient der Verlauf jeder…
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…
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…
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…
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…
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…
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…
Dieses Notebook erklärt einen operatorbasierten Forschungsagenten, der quantitative Fallstudien iterativ bearbeitet. Statt das Modell auf vorgegebene Prognoseaktionen zu beschränken, stellt es ihm allgemeine Werkzeuge für Dateien, Shell-Befehle,…
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,…
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…
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…
Dieses Notebook prüft Finanz- und modellbasierte Merkmale auf ihren Zusammenhang mit der Rendite der nächsten acht Stunden bei Krypto-Perpetual-Kontrakten. Für jeden Abrechnungstermin berechnet es querschnittliche Spearman-Korrelationen über geeignete…
Dieses Notebook aggregiert bestehende Walk-Forward-Modellergebnisse aus Finanzfallstudien und vergleicht LSTM, NLinear, TSMixer, TCN und PatchTST mit linearen, Gradient-Boosting- und neuronalen Netzwerk-Baselines für Tabellendaten. Die Hauptkennzahl ist der…
Dieses gemeinsam genutzte Analysemodul beschreibt Methoden zur Schätzung von Handelsfriktionen über verschiedene Anlageklassen hinweg. Es umfasst Hoch-Tief- und Rendite-Autokovarianzschätzer für Geld-Brief-Spreads, rollierende Durchschnittswerte des Volumens…
Dieses Notebook untersucht, warum der Informationskoeffizient eines Modells die Sharpe Ratio einer darauf aufgebauten Strategie nicht bestimmt. Anhand mehrerer Fallstudien vergleicht es Signalrangfolgen mit Backtest-Ergebnissen und untersucht, wie…