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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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4件の資料

Machine Learning for Trading

このノートブックでは、イーサの取引における代替データとして、DeFiの預かり資産総額(TVL)系列を評価します。将来リターンとの関連、データの妥当性と再構築可能性、利用の法的な適切性、統合・保守コストに見合う価値という4つの問いに沿って検討します。シグナル分析では、複数のリターン期間に対していくつかのTVL変換を検証し、重複する観測値を考慮して不確実性を調整し、比較数を数え、関係が時間を通じて安定しているかを調べます。別途、データの網羅性や異常な変動を確認し、コスト計算では研究費用を賄うために必要なリターンを見積…

暗号資産分散型金融(DeFi)オンチェーンデータ統計
Machine Learning for Trading

この章は、個々の戦略よりも、再現可能な調査規律のほうが持続的なトレード上の優位性になると論じています。反証可能な仮説、アウトオブサンプル評価、多重検定の補正を軸に、バイアスを抑えるワークフローを示します。続いて、クオンツの職種や機関を概観し、主要分野の専門性とともに、トレードのライフサイクル全体にわたる幅広い連携を重視します。また、体系的な継続学習と、研究、執筆、オープンソース活動、専門家コミュニティを通じた実践も勧めています。…

機械学習統計リスク管理分散型金融(DeFi)
Machine Learning for Trading

この章では、株式、マクロ経済系列、先物、暗号資産、予測市場を対象に、時間整合性のあるファンダメンタルズと代替データの調査を構築する方法を説明します。中心となる手法は、二時点管理と基準日時点のクエリ、情報源を考慮した公表タイミング、時点ごとに有効なエンティティ対応付け、監査可能な提出書類テキストの抽出です。ノートブックの手順では、こうした考え方をSEC提出書類とXBRL、マクロ指標の公表、CFTCポジション、オンチェーン指標、機関投資家の保有状況、市場予測フィードに適用します。…

バックテスト統計機械学習オンチェーンデータ