Zum Inhalt springen

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.

Bibliothek durchsuchen

397 Dokumente

MQL5 articles

Das Dokument beschreibt einen MQL5-Indikator, der Swing-Hochs und -Tiefs in höheren und niedrigeren Zeitrahmen verfolgt, die Marktstruktur klassifiziert und Kursbewegungen markiert, die über die jüngsten Grenzen des niedrigeren Zeitrahmens hinausgehen. Die…

Rückkehr zum MittelwertTechnische IndikatorenVolatilitätDevisenhandel
MQL5 articles

Der Artikel stellt Parafrac V2 vor, einen Oszillator, der Parabolic SAR mit der Average True Range kombiniert. Statt diskreter Fraktalwendepunkte wie der ursprüngliche Parafrac-Oszillator verwendet er ATR als kontinuierliches, geglättetes Maß der Kursspanne.…

Technische IndikatorenVolatilitätTrendfolgeRückkehr zum Mittelwert
MQL5 articles

Der Artikel stellt ein Price-Action-System vor, das aus bedeutenden Swing-Hochs und -Tiefs parallele Kanäle bildet und anschließend beide Begrenzungen auf Ausbrüche überwacht. Die Swing-Erkennung kann kleine Bewegungen anhand eines Vielfachen der Average…

Technische IndikatorenAusbruchVolatilitätBacktesting
MQL5 articles

Der Artikel stellt lineare und Matérn-Kovarianzkerne für die Gaußsche Prozessregression (GPR) vor und diskutiert ihre mögliche Verwendung mit Finanzzeitreihen. Ein linearer Kern bildet einfache lineare Beziehungen ab und ist rechenarm, wodurch er sich als…

Maschinelles LernenStatistikVolatilitätAktien
MQL5 articles

Der Artikel beschreibt ein adaptives Handelssystem, das Order Blocks, Fair Value Gaps und Break of Structure mit Messungen der Marktstimmung über höhere, mittlere und niedrigere Zeitebenen kombiniert. Reaktionen an Order Blocks werden neutralen oder…

MarktstimmungAusbruchRückkehr zum MittelwertVolatilität
MQL5 articles

Der Artikel erläutert catch22, eine kompakte Gruppe von Zeitreihenmerkmalen, die aus einer deutlich größeren Bibliothek ausgewählt wurde, um Klassifikationsleistung bei geringer Redundanz zu erzielen. Die Merkmale beschreiben Verteilungsform,…

Maschinelles LernenVolatilitätStatistikBacktesting
MQL5 articles

Dieser Artikel nutzt die Standardbibliothek von MQL5, um einen Standardabweichungskanal in einen Expert Advisor umzuwandeln. Der Kanal kombiniert eine Mittellinie aus linearer Regression mit Bändern, die um ein gewähltes Vielfaches der residualen…

VolatilitätRückkehr zum MittelwertAusbruchTechnische Indikatoren
Quantopian-Vorlesungen

Dieses Tutorial erklärt, wie bedingte Volatilität in einem ARCH- oder GARCH-Prozess Renditereihen mit schwereren Verteilungsschwänzen als eine Normalverteilung erzeugen kann. Es simuliert eine GARCH(1,1)-Reihe, vergleicht deren Randverhalten mit…

VolatilitätStatistikRisikomanagement
Quantopian-Vorlesungen

Diese Vorlesung behandelt Parameterschätzungen als unsichere Größen, die sich mit neuen Beobachtungen oder je nach Stichprobenzeitraum verändern können. Sie schlägt vor, diese Instabilität zu messen, indem eine Statistik für mehrere Teildatensätze geschätzt…

StatistikAktienVolatilitätRisikomanagement
Quantopian-Vorlesungen

Das Dokument gibt einen Überblick darüber, wie stark Beobachtungen um einen zentralen Wert streuen. Es definiert Spannweite, mittlere absolute Abweichung, Varianz und Standardabweichung. Dabei wird erläutert, dass die Standardabweichung in derselben Einheit…

StatistikRisikomanagementVolatilität
Quantopian-Vorlesungen

Das Dokument führt autoregressive Modelle ein, die eine Zeitreihe anhand ihrer eigenen verzögerten Werte prognostizieren. Es erklärt, dass aussagekräftige Schätzungen Kovarianzstationarität voraussetzen: einen über die Zeit stabilen, endlichen Mittelwert,…

StatistikVolatilitätRisikomanagementBacktesting
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook erläutert, wie vier Markteinflussmodelle in einem Backtest angewendet werden: ohne Einfluss, linearer Einfluss, Einfluss nach einer Quadratwurzelfunktion und ein konfigurierbares Potenzgesetz. Jedes Modell schätzt anhand von Orderrichtung,…

OrderausführungMarktmikrostrukturBacktestingRisikomanagement
Machine Learning for Trading

Dieses Dokument erläutert, wie verborgene Markov-Modelle unbeobachtete Marktphasen anhand von Renditen und jüngster Volatilität ableiten. Zunächst legt es zwei transparente Vergleichswerte fest: einen Schwellenwert des Volatilitätsindex für Stress und den…

Maschinelles LernenStatistikVolatilitätTrendfolge
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook untersucht ARIMA als Merkmalsgenerator für Modelle, die seine Ausgabe neben anderen Prognosevariablen verwenden können. Es erklärt, wie ACF- und PACF-Diagramme Modellordnungen nahelegen können, wie Informationskriterien Kandidatenordnungen…

AktienMaschinelles LernenStatistikBacktesting
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook erklärt, warum eine tägliche Optionsreihe mit konstanter Laufzeit nicht die Renditehistorie eines einzelnen handelbaren Kontrakts darstellt. Wird täglich ein neuer Straddle nahe am Geld ausgewählt, können sich der Ausübungspreis, der Verfall…

OptionenVolatilitätBewertung von DerivatenBacktesting
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook stellt einfache Falsifikationsdiagnosen zur Prüfung von Merkmalen vor und unterscheidet ausdrücklich zwischen der Vereinbarkeit mit einem Mechanismus und kausaler Identifikation. Zunächst prüft es ETF-Merkmale über Horizonte zukünftiger…

Maschinelles LernenStatistikMomentumVolatilität
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook untersucht Labels für überwachtes Lernen anhand von ETF-Kursdaten. Es behandelt Renditen über feste Horizonte für Regression oder Richtungsklassifikation, rollierende Zeitreihenperzentile, querschnittliche Perzentil-Labels,…

Maschinelles LernenAktienVolatilitätRisikomanagement
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook vergleicht gelernte und analytische Absicherungen für einen leerverkauften europäischen Call bei diskretem Rebalancing und proportionalen Handelskosten. Es definiert den selbstfinanzierenden End-P&L aus Absicherungsgewinnen,…

OptionenBewertung von DerivatenVolatilitätRisikomanagement
Machine Learning for Trading

Dieses Hilfsprogramm misst die absolute relative Änderung der Prämie eines eröffneten Optionsstraddles über festgelegte Sitzungshorizonte. Es bildet eine gültige Straddle-Prämie aus zusammengehörigen Call- und Put-Kursen mit positiven Geldkursen und…

OptionenVolatilitätBacktesting
Machine Learning for Trading

Dieses Notebook erläutert, wie sich aus drei Kontraktlaufzeiten je Produkt eine querschnittliche Futures-Feature-Matrix erstellen lässt. Carry und Kurvenkrümmung werden aus Börsenabrechnungskursen abgeleitet, während rollbereinigte Preise für Rendite-,…

FuturesRohstoffeCarryMomentum
Machine Learning for Trading

Diese Merkmalsstudie zu US-Aktien erläutert, wie sich Merkmale aus geschätzten Modellen erstellen lassen, ohne zukünftige Daten in frühere Beobachtungen einfließen zu lassen. Der Schätzplan sieht eine Aufwärmphase mit historischen Daten vor, passt Parameter…

AktienVolatilitätTechnische IndikatorenStatistik
Machine Learning for Trading

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…

AktienOptionenVolatilitätBacktesting