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.
278 Dokumente
Das Dokument schlägt ein Framework zur Auswahl von Indikatorpaaren für den Handel mit dem Vanguard Information Technology ETF (VGT) vor. Es argumentiert, dass korrelierte Indikatoren redundante Bestätigungen erzeugen können, besonders bei einem…
Dieses Einführungstutorial zeigt, wie Sie Jupyter-Notebooks für quantitative Analysen nutzen. Es erklärt den Unterschied zwischen Code- und Textzellen, das Ausführen von Zellen und die Ausgabe von Ergebnissen, das Importieren gängiger Analyse- und…
Die Vorlesung beschreibt, wie Transaktionskosten die Strategieperformance beeinflussen und wie institutionelle Handelsteams die Ausführung beurteilen. Sie unterscheidet explizite Provisionen und Gebühren von indirekten Kosten wie Spread und Marktauswirkung.…
Das Dokument erklärt die multiple lineare Regression als Methode, ein Ergebnis mithilfe mehrerer Einflussgrößen zu modellieren. Die Methode der kleinsten Quadrate wählt Koeffizienten, indem sie die quadrierten Vorhersagefehler minimiert. Jeder Koeffizient…
Diese Vorlesung erklärt, wie Verletzungen von Regressionsannahmen Parameterschätzungen und statistische Schlussfolgerungen beeinflussen und warum Residuenanalysen auch bei komplexen Modellen hilfreich sind. Sie behandelt nicht normalverteilte Residuen und…
Diese Vorlesung gibt einen Überblick darüber, wie ein Regressionsmodell falsch spezifiziert werden kann und wie sich diese Entscheidungen auf Schätzungen und Prognosen auswirken. Wird eine mit den enthaltenen Einflussgrößen korrelierte Variable ausgelassen,…
Diese Vorlesung erklärt, warum Mittelwert und Varianz allein eine Renditeverteilung nicht beschreiben. Die Schiefe erfasst die Asymmetrie und Richtung eines längeren Verteilungsschwanzes; die Kurtosis beschreibt im Vergleich zu einer Normalverteilung die…
Diese Vorlesung stellt lineare Regression als Verfahren vor, um zu schätzen, wie sich eine Ergebnisvariable mit einer oder mehreren erklärenden Variablen verändert. Im Marktbeispiel werden die täglichen Renditen einer Aktie auf die einer anderen regressiert;…
Dieses Tutorial führt pandas Series und DataFrames als Strukturen zum Organisieren, Filtern, Transformieren und Analysieren von Finanzdaten ein. Series enthalten beschriftete eindimensionale Daten; DataFrames ordnen mehrere Spalten einem gemeinsamen Index…
Diese Vorlesung erklärt, wie Hypothesentests anhand von Stichprobendaten Aussagen über Populationswerte prüfen. Die Beispiele untersuchen, ob die mittlere Rendite einer Aktie von null abweicht. Sie unterscheidet Null- und Alternativhypothesen, ein- und…
Diese Analyse vergleicht Prognose-, Latent-Faktor- und Kausalmodelle für eine Querschnittsstrategie mit S&P-500-Aktien und wöchentlichen Vorwärtsrenditen. Der Merkmalsumfang kombiniert Momentum- und Volatilitätsmaße für Aktien mit Optionsdaten wie impliziter…
Dieses Notebook analysiert einen Bestand von Jahresberichten, bevor er für die Finanzforschung indexiert wird. Es zeigt vier Datenprobleme auf, die weder Zeilenzahlen noch Prüfungen auf fehlende Werte erkennen lassen: den Abstand zwischen Geschäftsjahresende…
Diese explorative Analyse erläutert, wie Minutenbalken aus Kursnotierungs- und Handelsdaten für NASDAQ-100-Bestandteile zu interpretieren sind. Sie ordnet die Felder in Gruppen zu Geld- und Briefkursen, Ausführungen, Spreads, Volumen, Handelspreisbuckets,…
Dieses Notebook wendet eine zuvor ausgewählte NASDAQ-100-Handelskonfiguration auf Prognosen für ein unangetastetes Holdout-Zeitfenster an. Strategie, Portfoliokonzentration, Allokationsmethode, Rebalancing-Zeitplan, Risiko-Overlay und Annahme zu…
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…
Dieser Leitfaden beschreibt einen täglichen Datensatz für US Aktien von NASDAQ Data Link Wiki Prices mit angepassten OHLCV-Daten und einer Abdeckung von 1962 bis März 2018. Er erklärt, wie Sie das Archiv mit einem API-Schlüssel abrufen, laden, nach Symbol…
Dieses Dokument beschreibt die Anpassung temporaler Faltungsnetze an Mikrostrukturmerkmale auf Minutenebene für NASDAQ 100. Kausale Faltungen verhindern, dass eine Prognose spätere Beobachtungen verwendet. Dilatation ermöglicht es aufeinanderfolgenden…
Diese Analyse prüft, ob tägliche Options- und Aktiendaten eine wöchentliche S&P-500-Strategie stützen können, die die Bestandteile nach der impliziten Volatilität am Geld mit einer Laufzeit von dreißig Tagen sortiert und die am höchsten eingestuften Aktien…
Dieses Dokument beschreibt einen einjährigen Out-of-Sample-Backtest von S&P-500-Options-Straddles. Verwendet werden Prognosen eines auf Daten vor dem Holdout erneut trainierten Modells sowie die zuvor ausgewählte Strategie, Allokation, Konzentration, der…
Diese Analyse vergleicht Prognosen verschiedener Modellfamilien, die mit monatlichen Merkmalen von US-Aktien trainiert wurden, um Renditen für den Folgemonat vorherzusagen. Im Mittelpunkt steht der Informationskoeffizient im Querschnitt, der misst, wie gut…
Diese Studie wandelt registrierte Modellprognosen in vergleichbare S&P-500-Optionsstrategien um. An wöchentlichen Entscheidungstagen ordnet sie prognostizierte Renditen, filtert nach einem liquiden Anlageuniversum und verkauft gleich gewichtete…
Dieses Notebook bewertet eine zuvor ausgewählte Optionskonfiguration für den S&P 500 in einem Holdout-Zeitraum. Es verwendet erneut die registrierten Modellprognosen und Strategieeinstellungen einschließlich Signalzeitplan, Allokation, Absicherungsregel und…
Dieser Datensatz dokumentiert eine Multi-Agenten-Pipeline, die schätzt, ob die Vereinigten Staaten bis Ende 2026 in eine Rezession eintreten. Agenten suchen nach Wirtschaftsindikatoren und Prognosen, bilden individuelle Wahrscheinlichkeiten, vergleichen ihre…
Dieses Dokument fasst eine Prognose für Aktienrenditen über fünf Sitzungen neu, indem es täglich erhobene Daten freitags abtastet. Das Label bleibt eine Rendite über fünf Sitzungen, umfasst im Wochenraster jedoch ungefähr einen Modellschritt. Das Notebook…