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。
11件の資料
この資料では、株価指数、米国債、エネルギー、金属、通貨、金利、農産物、畜産物、暗号資産にわたる35種類のCME先物商品の上場限月をまとめています。取引所の限月コード体系を説明し、月次、四半期ごと、商品ごとの隔月上場スケジュールを区別します。表には代表的な上場パターンを示し、株価指数と主要な米国債の四半期サイクル、エネルギー商品の月次限月、農産物や畜産物の作物・受渡しに関係するスケジュールなどを含みます。…
この文書では、均等加重の検証シャープレシオで順位付けしたベースラインから選んだCME先物戦略について、複数のポジションサイズ手法を比較します。均等加重では選択した商品をすべて同じように扱いますが、先物契約によってボラティリティや連動性は大きく異なる場合があります。代替手法では、商品のボラティリティ、共分散関係、その他明示したサイズ設定の入力値を使ってエクスポージャーを調整します。逆ボラティリティによるサイズ設定は推定項目が少なく、履歴が限られる場合に頑健性が高い可能性があります。一方、共分散に基づく手法は分散効果…
このノートブックでは、ボラティリティ、モメンタム、横断面でのキャリー順位を調整したうえで、先物のキャリーがその後のリターンに影響するかを二重機械学習で推定します。因果関係の説明と予測性能を区別します。バックテストで利益が出ればキャリーがリターンを予測することは示せますが、キャリー自体がリターンを生む原因だとは立証できません。柔軟な補助モデルで交絡因子から処置と結果を予測し、クロスフィッティングで標本内バイアスを抑えます。ボラティリティのクラスター化と重複するリターンラベルによって残差が依存するため、不均一分散・自…
このノートブックでは、モデル学習の前に、データが週次のクロスセクション先物戦略に利用できるか確認します。CME商品を順位付けし、順位の高い契約を買い、低い契約を売る設計を説明します。また、リバランス日に両側のポジションを構成できるだけの銘柄が気配値を付けているか調べます。コストの実行可能性を評価するため、取引所の契約仕様と最小価格変動幅を使って想定売買スプレッドのコストを表し、価格変動とコストを共通の尺度で比較します。シグナルの持続性と、ホールドアウトを参照せずに開発期間で繰り返しウォークフォワード分割を行えるか…
このノートブックでは、CME先物リターンの横断面予測に勾配ブースティングを適用します。葉数の構成を変えて木の容量を調整し、極端な残差が学習に与える影響の強さが異なる二乗誤差、絶対誤差、Huber目的関数を比較します。各モデルを複数のブースティングチェックポイントで評価するため、宣言されたモデル構成に加え、木の本数も選定要素になります。固定したモデル群の中で予測期間の影響を比較できるよう、同じグリッドを2つのリターン期間で学習します。…
この資料では、期間構造で商品を順位付けする横断面先物戦略のために、将来リターンのラベルを構築する方法を示します。契約ロールをまたぐリターンに適したロール調整済み価格と、同時点のカーブを保ちキャリーシグナルに必要な生の決済価格を区別します。ラベルには期近契約を使い、将来シフトを行うまでデータをそのまま保つ必要があります。そうすることで各期間は、フィルタ後に残った行数ではなく、その商品の取引セッション数に基づいて数えられます。…
この資料では、複数の商品グループについて、時間足・日足のバー、連続限月の期近契約、期近より先の2つの限月を含むCME先物データセットを説明します。データの対象範囲、項目、読み込み方法、および関連する週次のCFTCポジションデータについて解説します。限月構成は期間構造分析やキャリー研究に役立ちますが、ロールを再構成して調査するには個別契約の記録が必要です。…
このデータセットガイドでは、株価指数、金利、エネルギー、金属、通貨、農産物、畜産物にまたがる連続CME先物契約を紹介します。時間足のソースデータと、そこから作成した日足データ、複数の限月、商品設定、ローダーによるフィルタリングについて説明します。ダウンロード手順では商品と年ごとにファイルを分け、費用の見積もりやドライランに対応しています。データをリクエストする前に、プロバイダーの料金を確認することを推奨しています。…
このガイドでは、週次の先物ポジションデータの情報源として、公開されているCFTCのCommitment of Tradersレポートを紹介します。ディーラー、資産運用会社、レバレッジド・マネーなどに参加者を分類するTraders in Financial…
この文書では、モメンタムおよびクロスアセット研究の候補プールを目的とした日次ETFデータセットについて説明しています。USや国際株式、債券、コモディティ、特殊ファンド、通貨を含む9つのカテゴリーを扱っています。データはYahoo Financeから取得し、付随するワークフローでレコードをダウンロード、保存、読み込み、フィルタリングし、プロファイルします。銘柄別およびカテゴリー別のカバレッジを確認し、履歴や取引高の違いを把握できます。…
選択した先物商品について、週次のCFTCトレーダー別建玉報告データを取得し、各商品の履歴をParquetファイルとして保存する方法を説明します。COTレポートは火曜日時点のポジションを記録し、金曜日に公表されます。トレーダーの分類は金融先物と商品先物で異なります。取得データには報告日、建玉、買い建玉、売り建玉、ネットポジションが含まれ、先物調査のワークフローでポジションやセンチメントの特徴量として利用できます。…