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。
40件の資料
この資料では、株式ポジションとインサイダー取引の分析に使う、公開SEC届出データの2つの情報源を紹介します。四半期ごとの13F報告書には、厳選した運用会社の保有状況、または届出期間全体を対象とする一括データが含まれます。Form 4届出には、選択した銘柄のインサイダー取引が記録されています。ガイドでは、データのダウンロード、読み込み、後続分析用の整理方法を説明し、銘柄単位の特徴量や機関投資家と銘柄の保有関係も扱います。…
このノートブックでは、クオンツ株式研究向けに、生のSEC Form 4 XMLからインサイダー取引を抽出する方法を説明します。XMLパーサーを使い、各取引のコード、日付、株数、価格、売買方向を対応する取引ブロックに結び付けたまま、発行体と報告所有者の情報を別に保持します。共同提出には複数の所有者が含まれることがあるため、最初に見つかった名前にすべての取引を割り当てず、所有者をリストとして収集します。…
このノートブックでは、SECの年次・四半期提出書類を、後のセンチメント、トピック、埋め込み分析に使える構造化テキストに変換する手順を示します。対象セクションと様式ごとの項目番号を対応付け、経営陣による説明の番号が10-Kと10-Qで異なることを強調します。抽出方法では段落の区切りを保ちながらHTMLを整え、その後、目次や相互参照にある可能性のある最初の出現箇所を採用せず、前後のセクション境界を使って見出しを特定します。…
このモジュールでは、リサーチエージェント向けの検索インターフェースを説明します。ライブ検索プロバイダーと決定的なモックプロバイダーを利用できます。検索結果数を制限し、公開日のカットオフを適用できます。指定日以降の結果を除外することで、ある時点で利用可能だった情報に基づく調査を支援します。ドメインの許可リストとブロックリストで情報源を絞り込み、ツール実行器がポリシー適用と監査用の実行ログ記録を伴って検索を呼び出します。…
このノートブックでは、ベイズ構造時系列のイベントスタディ手法を適用し、連邦準備制度理事会の発表が債券ETFに与える影響を推定します。イベント前の対象資産の日次対数リターンと、海外およびコモディティETF統制変数のリターンとの関係から反実仮想を構築します。イベント後の累積ギャップを事後信用区間とともに示し、プラセボ日や統制変数を対象にする検査を使って、効果が想定されない場合にもモデルが効果を検出するか調べます。…
このノートブックでは、SEC提出書類の調査と企業データの構造化抽出に使うEdgarToolsを概説します。安定したCIKで提出企業を特定し、様式別に提出書類を取得し、XBRLタグ付き年次報告書を財務諸表の表に変換する方法を説明します。また、内部関係者の様式4取引や機関投資家の様式13F保有銘柄の確認、種類と日付による提出書類インデックスの検索も扱います。…
このノートブックでは、金融イベントグラフの分析で、イベントの発生時刻、公表時刻、グラフパイプラインによる抽出時刻を混同しない方法を示します。タイムスタンプ付きの8-K関係を読み込み、公表と抽出の遅延を測り、公表時点を基準にグラフのスナップショットを作成します。また、累積スナップショットを比較して関係の入れ替わりを計算し、後日の公表や抽出内容が過去の表示に混入していないか確認します。…
このノートブックでは、SECの8-K報告書から構造化された企業イベントを抽出し、Neo4jナレッジグラフに読み込むパイプラインを示します。言語モデルが報告書をバッチ処理し、主体、関係、対象、タイムスタンプを含むイベント記録を作成します。明示的なイベントと関係のスキーマを使い、モデルの出力を検証し、エンティティの表記を正規化します。根拠のない関係、日付、カテゴリは未確定のままにして、確認に回します。…
このノートブックでは、後のテキスト分析に向けて、10-Kおよび10-Q提出書類から説明文のセクションを抽出する方法を解説します。様式ごとの項目番号に対応し、段落の区切りを保ちながら提出書類のHTMLを変換し、目次や本文中の相互参照で同じ項目が繰り返されてもセクションの開始と終了を特定します。また、提出書類を識別し、情報がいつ利用可能になったかを確定するため、アクセッション番号と受理時刻を保持する重要性も説明します。…
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。…
このノートブックでは、Polymarketの暗号資産決済型イベント契約と、規制下にあるKalshiの契約を比較します。アクセス規則や上場方針によって、各市場が示す価格や問いがどのように決まるかに焦点を当てます。少量のPolymarketスナップショットを調べ、対象となる市場数と日付を確認し、Bitcoinの価格しきい値の段階的な契約を特定して、しきい値が上がるにつれて価格が下がるかを検証します。また、確率特徴量を作成し、両市場で重複する連邦準備制度関連のイベント契約を比較します。…
この文書は、SECの8-K報告書を構造化された企業イベントに変換するパイプラインを説明しています。言語モデルがイベント間の関係を抽出し、明示的なスキーマ検査でエンティティ名、関係の種類、カテゴリ、日付を検証します。決定論的な正規化でエンティティ表記を整え、裏付けのない値を含む記録はレビュー用に未解決のままにします。提出書類の項目番号は文脈として渡し、複数の項目は保持します。欠落した項目は推測せず、欠落として識別します。…
このユーティリティでは、公開されているSECの10-Q、10-K、8-K提出書類を収集し、後続の分析向けに共通の表形式データセットへ変換するワークフローを説明します。書類の種類に応じてテキストを抽出します。四半期報告書からは経営陣による説明を取り出し、年次報告書ではサプライヤー関連のテキストを優先し、見つからない場合は代替の抜粋を使います。臨時報告書では冒頭部分を保持します。記録には識別子、提出日と対象期間、抽出テキスト、テキスト長が含まれ、企業開示を市場データと照合できます。…
このノートブックでは、株式研究向けに未加工のSECフォーム4のXMLからインサイダー取引を抽出する方法を説明します。各取引ブロックを解析単位とし、取引コード、日付、株数、価格、売買方向の対応関係を維持します。XMLツリーをたどることで、取引間や普通株・デリバティブの各セクション間で項目が混ざるのを防ぎます。共同提出では、最初に見つかった名前に取引を割り当てず、報告者全員を保持する必要があります。…
このノートブックでは、日々の取引判断に使う変化の遅い状況特徴量として、会計比率、マクロ経済環境、カレンダー符号化を説明します。利益利回り、収益性、発生高、レバレッジ、キャッシュフロー利回りなどのバリュー・クオリティ指標を示し、発表日とas-of結合を使って四半期ファンダメンタルズを日次観測に整列します。マクロ系列には公表ラグとフォワードフィルが必要です。カレンダーのパターンには周期的な符号化やイベントまでの時間を使えます。…
本事例研究は、二大政党の候補者の合算暗黙確率をモデル化し、ペアトレードの考え方を政治賭け市場に応用しています。時間とともに平均回帰水準が変わる潜在オーンスタイン・ウーレンベック過程で基礎となる確率を表し、加法ノイズで観測オッズを捉えます。定期的にサンプリングしたデータから状態空間尤度を用いてパラメーターを推定します。連続する同一の気配値は、連続時間の遷移で経過時間を保ったまま圧縮します。…
本研究は、メジャーリーグベースボールの自動ボール・ストライク判定チャレンジ制度が、審判の判定と選手のチャレンジ行動に及ぼした影響を検証します。2015～2026に審判が判定した投球と、制度初年度のチャレンジを分析し、実質的なストライクゾーンの境界、判定の一貫性、判定が覆った後の対応、選手が異議を申し立てた判定を比較します。…
本論文は、決算発表後もリターンが動き続ける株式市場の異常、決算発表後ドリフト（PEAD）に教師あり機械学習を適用します。モデルにはXGBoostと、Russell 1000構成企業1,106社の1997～2018年の四半期決算発表データから作成したファンダメンタルおよびテクニカル特徴量を使用します。モデルの最適化には遺伝的アルゴリズムを用います。ドリフトの方向と、その要因が業種や暦四半期によってどう異なるかを分析します。…
本研究は、暗号資産のフォーク事象が親通貨であるビットコインに与える影響を調べます。修正指数型GARCHモデルを使い、ボラティリティ・クラスタリングとファットテールのリターン分布を考慮して、リターンとボラティリティの変化を分析します。モデルは市場動態も考慮しますが、資料には具体的な制御変数や推定の詳細がありません。…
本研究は、暗号資産の協調的なパンプ・アンド・ダンプ活動を検討します。事例研究に加え、一定期間にTelegramチャンネルを通じて組織された事象を調査します。こうしたスキームに関連する市場パターンを探り、事象の前に上昇させられる可能性が高い上場コインを推定するモデルを構築します。著者らは、相場操縦された取引の実証分析と、検出への機械学習の応用の両面から研究を位置付けています。…
この研究は、「resolved（解決済み）」や「finalized（確定済み）」といった表示を照合するだけでは、PolymarketとKalshiのイベント契約の確定を比較できない理由を説明しています。各プラットフォームのプロセスを、裁定・判定、公開エンドポイントへの記録、払戻しの利用可能化、償還などの機能段階に整理しています。さらに、共通の所要時間を推定する前に、ペイオフの意味、エンドポイントの機能、暦の対象範囲、打ち切り、証拠の質、依存関係の単位が一致するかを確認する比較証明書を提案しています。…
この文書は、Twitterでの宣伝と暗号資産のパンプ・アンド・ダンプ事象との関係を調べています。宣伝がこうした仕組みに注目を集める様子や、事象の前後で市場行動がどう変化するかを評価するため、異常リターン、取引高、ツイート活動を分析しています。要約ではパンプ・アンド・ダンプの前に異常リターンがあったと報告されており、事象そのものより前に価格変動が始まる場合があることを示唆しています。…
この研究は、関税政策が米国での事業設立の増加と関連していたかを評価しています。2018から2025までの郡別事業申請データと線形回帰を用いて、新規申請と中国に対するUSの関税、中国による報復関税、インフレ、フェデラルファンド金利、政府支出などの統制変数との関係を分析しています。…
DeepTrustは、株価の極端な変動を説明する可能性のある情報を見つけて評価する枠組みです。処理は3段階です。過去の価格から機械学習で異常な値動きを検出し、検索状況に応じて変化するクエリを使ってTwitterから関連する非構造化情報を取得し、取得した内容の信頼性を評価します。評価では、ツイートの特徴、生成された文章の兆候、論旨の構成、主観性、感情を考慮し、信頼できる可能性のある投稿を少数に絞ります。…