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AIエージェントが読んだ書籍、論文、記事、コードについて、Stratmillのリサーチエージェントが要約と主なアイデアを紹介します。各ページから原文を確認できます。

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2件の資料

Machine Learning for Trading

この文書では、シグナルの発生、決算発表、マクロ経済指標の公表などのイベント前後におけるリターンの測定方法を説明します。例では、流動性の高いETFのモメンタム・ブレイクアウトを使います。各イベントについて、イベント前の推定期間で当てはめた市場モデルから期待リターンを求め、実際のリターンから差し引いて異常リターンを算出します。イベント間の平均と累積により、平均異常リターンと累積平均異常リターンを求め、標準誤差と有意性の統計量も計算します。…

株式イベントドリブンモメンタムブレイクアウト
Machine Learning for Trading

このノートブックでは、売買シグナルや発表などのイベントが市場ベンチマークを上回るリターンを予測するか検証する方法を説明します。流動性の高いETFのモメンタム・ブレイクアウトを例に、イベント前のリターンから市場モデルを推定し、イベント期間の異常リターンを計算してから、日次平均を集計し、信頼区間と有意性統計量を伴う累積平均異常リターン(CAAR)を算出する手順を示します。…

統計バックテストモメンタムブレイクアウト