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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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49 Dokumente

MQL5 articles

Dieser Artikel beschreibt eine Positionsverwaltungsebene für MQL5, die offene Trades während festgelegter Wirtschaftsnews-Zeitfenster verwaltet. Sie speichert die ursprünglichen Stop-Loss- und Take-Profit-Werte jeder Position anhand des Tickets, entfernt…

EreignisgesteuertRisikomanagementOrderausführung
MQL5 articles

Dieser Teil einer Reihe zum MQL5-Wirtschaftskalender beschreibt, wie Sie ein Chart-Dashboard verschiebbar machen und Steuerelementen eine Hover-Rückmeldung hinzufügen. Der Ansatz erfasst die Zeigerkoordinaten über Kopfzeile und Schaltflächen, ändert beim…

EreignisgesteuertTechnische Indikatoren
Machine Learning for Trading

Dieser Research-Agent-Datensatz untersucht, ob die Federal Reserve die Obergrenze ihres Zielzinssatzes im Jahr 2026 anheben wird. Er enthält einen Marktpreis, Suchverläufe und Wahrscheinlichkeitsprognosen des Agenten. Die erste Begründung spricht für eine…

Festverzinsliche WertpapiereUS-MärkteStatistikEreignisgesteuert
Machine Learning for Trading

Diese Ereignisstudie verwendet bayessche strukturelle Zeitreihenmodelle, um die Auswirkungen von Ankündigungen der Federal Reserve auf einen Anleihe-ETF zu schätzen. Während eines Zeitfensters vor dem Ereignis wird der Zusammenhang des Zielwerts mit den…

EreignisgesteuertFestverzinsliche Wertpapiere
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook vergleicht in Kryptowährung abgerechnete Ereigniskontrakte von Polymarket mit der regulierten Handelsplattform Kalshi als alternative Datenquellen. Es erläutert, wie Zugangsregeln, Abrechnungswerte, Positionslimits und Listing-Richtlinien…

KryptoMarktstimmungStatistikEreignisgesteuert
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook analysiert mit Zeitstempeln versehene Finanzereignis-Kanten eines Wissensgraphen und unterscheidet, wann ein Ereignis stattfand, wann es öffentlich wurde und wann die Extraktionspipeline die Kante erzeugte. Es berechnet Verzögerungen bei…

Maschinelles LernenStatistikBacktestingEreignisgesteuert
Machine Learning for Trading

Diese Kapitelbesprechung beschreibt einen hypothesengeleiteten Prozess zur Definition von Handelsstrategien vor dem Backtesting. Sie verbindet dokumentierte Datenannahmen und unveränderliche Konfigurationen mit explorativer Analyse, Ereignisstudien und einem…

MomentumRückkehr zum MittelwertStatistikBacktesting
Machine Learning for Trading

Diese Referenz beschreibt zwei öffentliche SEC-Meldequellen zur Untersuchung von Aktienpositionen und Insideraktivitäten. Quartalsmeldungen nach 13F enthalten institutionelle Bestände, entweder für eine ausgewählte Gruppe von Vermögensverwaltern oder als…

AktienUS-MärktePortfolio-KonstruktionEreignisgesteuert
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook erklärt, wie sich Insidertransaktionen aus rohen SEC-Formular-4-XML für die quantitative Aktienanalyse extrahieren lassen. Ein XML-Parser sorgt dafür, dass Code, Datum, Aktienzahl, Preis und Richtung jedes Geschäfts seinem Transaktionsblock…

AktienEreignisgesteuertMarktstimmungStatistik
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook beschreibt einen Arbeitsablauf, der jährliche und vierteljährliche SEC-Meldungen in strukturierten Text für spätere Sentiment-, Themen- und Embedding-Analysen umwandelt. Gewünschte Abschnitte werden den jeweiligen Formularen zugeordneten…

AktienMarktstimmungEreignisgesteuertStatistik
Machine Learning for Trading

Dieses Modul beschreibt eine Suchoberfläche für Research-Agenten mit einem Live-Anbieter und einem deterministischen Mock-Anbieter. Bei Suchanfragen lassen sich die Trefferzahl begrenzen und ein Veröffentlichungsdatum als Stichtag festlegen. So wird…

Maschinelles LernenEreignisgesteuertBacktestingRisikomanagement
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook nutzt bayessche Ereignisstudien mit strukturellen Zeitreihen, um die Wirkung von Mitteilungen der Federal Reserve auf einen Anleihen-ETF zu schätzen. Es erstellt ein Gegenfaktum aus Beziehungen vor dem Ereignis zwischen den täglichen…

Festverzinsliche WertpapiereEreignisgesteuertStatistikMaschinelles Lernen
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook gibt einen Überblick über EdgarTools zur Untersuchung von SEC-Einreichungen und zur Extraktion strukturierter Unternehmensdaten. Es erklärt, wie Einreichende anhand einer stabilen CIK identifiziert, Einreichungen nach Formular abgerufen und…

AktienUS-MärkteBacktestingEreignisgesteuert
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook zeigt, wie sich ein Finanzereignisgraph analysieren lässt, ohne den Zeitpunkt des Ereignisses, seine Veröffentlichung und seine Extraktion durch die Graph-Pipeline zu verwechseln. Es lädt mit Zeitstempeln versehene Beziehungen aus…

Maschinelles LernenStatistikBacktestingEreignisgesteuert
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook stellt eine Pipeline vor, die strukturierte Unternehmensereignisse aus SEC 8-Meldungen extrahiert und in einen Neo4j-Wissensgraphen lädt. Ein Sprachmodell verarbeitet Meldungen stapelweise und erzeugt Ereignisdatensätze mit Subjekten,…

EreignisgesteuertMaschinelles LernenAktienStatistik
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook erläutert, wie narrative Abschnitte aus 10-K- und 10-Q-Meldungen für spätere Textanalysen extrahiert werden. Es ordnet formularspezifische Abschnittsnummern zu, wandelt das HTML der Meldung um und erhält dabei Absatzgrenzen, bereinigt…

AktienMaschinelles LernenMarktstimmungEreignisgesteuert
Machine Learning for Trading

Dieses Dokument erläutert, wie Renditen rund um Ereignisse wie Signalauslösungen, Gewinnmeldungen oder makroökonomische Veröffentlichungen gemessen werden. Das ausgearbeitete Beispiel verwendet Momentum-Ausbrüche bei liquiden ETFs. Für jedes Ereignis liefert…

AktienEreignisgesteuertMomentumAusbruch
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook vergleicht Polymarkets kryptowährungsgestützte Ereigniskontrakte mit den regulierten Kontrakten von Kalshi und untersucht, wie Zugangsregeln und Notierungsrichtlinien die Preise und Fragen der jeweiligen Handelsplätze prägen. Es prüft einen…

EreignisgesteuertKryptoStatistikMarktmikrostruktur
Machine Learning for Trading

Dieses Dienstprogramm beschreibt einen Ablauf, um öffentliche SEC-10-Q-, 10-K- und 8-K-Meldungen zu erfassen und in einen einheitlichen tabellarischen Datensatz für nachgelagerte Forschung umzuwandeln. Die Textextraktion richtet sich nach dem…

AktienUS-MärkteEreignisgesteuertMaschinelles Lernen
Machine Learning for Trading

Das Dokument beschreibt eine Pipeline, die SEC 8-Meldungen in strukturierte Unternehmensereignisse umwandelt. Ein Sprachmodell extrahiert Ereignisbeziehungen; explizite Schema-Prüfungen validieren Entitätsnamen, Beziehungstypen, Kategorien und Daten. Durch…

EreignisgesteuertMaschinelles LernenStatistikMarktmikrostruktur
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook erläutert, wie sich Insidertransaktionen für die Aktienforschung aus Rohmeldungen des SEC-Formulars 4 XML extrahieren lassen. Es behandelt jeden Transaktionsblock als Einheit der Verarbeitung und erhält die Zuordnung zwischen…

AktienUS-MärkteEreignisgesteuertStatistik
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook beschreibt langsam veränderliche Kontextmerkmale für tägliche Handelsentscheidungen: Bilanzkennzahlen, makroökonomische Bedingungen und Kalenderkodierungen. Es skizziert Value- und Qualitätskennzahlen wie Gewinnrendite, Rentabilität,…

AktienFaktorinvestierenStatistikTechnische Indikatoren