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.
63 Dokumente
Dieses Dokument beschreibt eine tägliche Kandidatenmenge von ETF, die Aktien, festverzinsliche Wertpapiere, Rohstoffe und Währungen abdeckt. Es skizziert einen Ablauf zum Herunterladen und Laden von Marktdaten für Analysen, zur Prüfung der Abdeckung nach…
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…
Dieses Notebook erläutert, wie Sie die Kontrakte zum US-Leitzins von Kalshi interpretieren und ihre Preise für quantitative Forschung aufbereiten. Der Preis eines binären Kontrakts entspricht einer impliziten Ereigniswahrscheinlichkeit; der Datenfeed enthält…
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…
Dieses Notebook wendet die Hauptkomponentenanalyse auf Veränderungen von Treasury-Renditen über verschiedene Laufzeiten an. Durch die Standardisierung der Veränderungen erhält jede Laufzeit den gleichen Einfluss; die resultierenden Komponenten werden als…
Dieses Notebook vergleicht sechs Long-only-Verfahren zur ETF-Portfolioaufteilung, die die Abhängigkeit von instabilen Schätzungen verringern sollen. Bei Schätzern mit Kovarianz verwendet es die Kovarianz-Shrinkage nach Ledoit-Wolf. Außerdem vergleicht es die…
Dieses Kapitel behandelt Methoden, um gemeinsame Strukturen in Rendite- und Merkmals-Panels zu ermitteln, von PCA und Eigenportfolios über IPCA, risikoprämienbezogene PCA und bedingte Autoencoder bis hin zur Schätzung stochastischer Diskontfaktoren und…
Diese Datensatznotiz beschreibt eine diversifizierte Sammlung börsengehandelter Fonds, die in einer Momentum-Strategie und einer Reihe weiterer Finanzforschungsbeispiele verwendet wird. Sie enthält tägliche Eröffnungs-, Höchst-, Tiefst- und Schlusskurse…
Dieses Notebook erläutert Hierarchical Risk Parity als Alternative zur Mean-Varianz-Allokation, wenn Kovarianzschätzungen verrauscht sind. HRP clustert Vermögenswerte anhand von Korrelationsdistanzen, ordnet sie gemäß der Hierarchie und teilt die geordnete…
Dieses Notebook wendet die Hauptkomponentenanalyse auf Änderungen von acht Treasury-Renditen mit konstanter Laufzeit zwischen einem und dreißig Jahren an. Es entfernt per Forward-Fill ergänzte Kalenderzeilen ohne Renditeänderungen und standardisiert die…
Dieses Notebook untersucht ein aus Reihen der Federal Reserve Economic Data aufgebautes ökonomisches Datenpanel. Es zeigt, dass das bereitgestellte Panel Kalenderdaten einschließlich Wochenenden und Feiertagen verwendet, und erläutert, wie die zugehörigen…
Diese Konfiguration legt einen historischen makroökonomischen Datensatz von FRED für die Regimefilterung und die Analyse über Anlageklassen hinweg fest. Sie ordnet Zeitreihen nach täglicher, wöchentlicher, monatlicher und vierteljährlicher Frequenz, darunter…
Dieses Dokument beschreibt einen Arbeitsablauf, der FRED-Treasury-Renditen und Wirtschaftsindikatoren sammelt, Reihen mit unterschiedlichen Meldefrequenzen an einen Tageskalender anpasst und den resultierenden Datensatz lädt oder filtert. Zu den Indikatoren…
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…
Dieses Notebook erklärt, wie ein bereitgestelltes Panel wirtschaftlicher Zeitreihen von FRED untersucht und dessen Tageskalender, Metadaten und abgeleitete Spalten interpretiert werden. Da das Panel auf einen täglichen Kalender abgeflacht wurde, lassen…
Dieser Datensatzleitfaden beschreibt einen Ablauf zum Abruf von FRED-Zeitreihen, zur Zuordnung der Beobachtungen zu einem Tageskalender und zum Laden ausgewählter Indikatoren für die Analyse. Zu den Beispielen gehören Treasury-Renditen, der Spread zwischen…
Dieses Dokument hält eine mehrstufige Prognose fest, ob die Federal Reserve die Zinsen im Jahr 2026 anheben wird. Drei Agenten recherchieren Belege und ermitteln Wahrscheinlichkeiten; darauf folgen eine Diskussion und eine Aktualisierung durch eine…
Dieser Datensatz hält einen LangGraph-Prognoselauf dazu fest, ob die Federal Reserve ihren Leitzins im Jahr 2026 anheben würde. Drei Agenten gaben Wahrscheinlichkeiten aus; anschließend folgten eine Debatte und eine Aktualisierung durch die Aufsicht. Die…
Dieses Dokument beschreibt einen täglichen ETF-Datensatz, der als Kandidatenpool für Momentum- und marktübergreifende Forschung dient. Er umfasst neun Kategorien, darunter US und internationale Aktien, festverzinsliche Wertpapiere, Rohstoffe, Spezialfonds…
Dieses Dokument hält eine strukturierte Bullen-Bären-Debatte darüber fest, ob die Federal Reserve ihren Leitzins im Jahr 2026 anheben wird. Drei Agenten beurteilen die Frage anhand von Fed-Prognosen, Inflation, Arbeitsmarktbedingungen, Prognosen von…
Diese Arbeit untersucht die Portfolioentscheidung über den Lebensverlauf einer Person mit stochastischem Einkommen und Anlagen in Aktien, einer Anleihe und einer Lebensversicherung. Die Zielfunktion berücksichtigt Konsum, Todesfallleistungen und Endvermögen.…
Das Dokument stellt ein analytisch lösbares stochastisches Modell der Aktienkursdynamik vor, das zwischen gesunden und angeschlagenen Regimen wechselt. Mit diesem Rahmen verknüpft es realisierte Credit-Default-Swap-Spreads mit erwarteten Aktienrenditen und…
Das Dokument skizziert einen Ansatz zur Prognose von Credit-Spreads, der Ensemble-Lernen mit einer Merkmalsauswahl auf Basis gegenseitiger Information kombiniert. Credit-Spreads dienen als mögliche Eingaben für Anlageentscheidungen bei Anleihen. Das…
FedNLP wird als mehrteiliges System zur Verarbeitung natürlicher Sprache vorgestellt, das Mitteilungen der Federal Reserve untersucht, die lang und schwer zu interpretieren sein können. Es kombiniert Methoden von klassischem maschinellem Lernen bis zu tiefen…