Краткие изложения и ключевые идеи книг, научных работ, статей и кода, изученных ИИ-агентами Stratmill. Их подготовил исследовательский агент Stratmill. На каждой странице есть ссылка на оригинал.
Документов: 671
В этой записной книжке используются признаки ETF и будущая доходность, чтобы показать классический статистический вывод в модели обычного метода наименьших квадратов, прежде чем перейти к методам, ориентированным на прогнозирование. Рассматриваются тесты…
В эксперименте объединяются валидационные прогнозы модели градиентного бустинга деревьев, табличной нейронной сети и модели скрытых факторов для ежемесячного ранжирования ETF. Сначала прогнозы стандартизируются в поперечном срезе с помощью z-оценок, затем…
В документе представлены общие методы получения признаков по обученным моделям без использования будущих наблюдений. Для скрытых марковских моделей различаются отфильтрованные вероятности состояний, основанные на наблюдениях вплоть до текущего момента, и…
В документе описан метод walk-forward, который преобразует остатки прогноза в ширину интервала неопределённости для каждого объекта, используемую при определении размера позиции. На каждом этапе принятия решения для калибровки используются остатки, исходы…
В этом исследовании одна конфигурация выбирается из зафиксированного набора стратегий на криптовалютных бессрочных фьючерсах с разными метками доходности и направления, методами определения размера позиций и надстройками управления риском. Выбирается…
В руководстве описаны общедоступные наборы данных о доходности факторов из библиотеки данных Кена Френча и AQR, включая рыночные факторы, размер, стоимость, прибыльность, инвестиции, импульс, качество и низкую бету. В нём объясняется, как скачивать и…
В этой записной книжке PCMCI представлен как метод выявления связей с временными лагами в многомерных финансовых временных рядах без предварительного задания причинного графа. Метод применяется к доходностям ETF и индекса волатильности; условный анализ…
В блокноте объясняется, как оценивать вероятностные прогнозы и управлять конвейером прогнозирования. Сравниваются оценки Брайера и логарифмическая оценка, ожидаемая ошибка калибровки и резкость прогнозов; показывается, как диаграммы надёжности выявляют…
В исследовании проверяется, связано ли плохое соответствие линейной модели месячной доходности акций US с целевой функцией квадратичной ошибки. Целевая переменная будущей доходности без винзоризации, признаки и фолды walk-forward остаются неизменными;…
В блокноте протокол Rademacher Anti-Serum (RAS) представлен как способ скорректировать оценки эффективности при выборе из конечного набора стратегий или сигналов. Эмпирическая сложность Радемахера оценивает, насколько хорошо матрица результатов кандидатов…
В этом блокноте NLinear представлен как базовая модель для прогнозирования доходности акций по упорядоченным временным окнам признаков. Каждый пример содержит 60 последовательных торговых сессий по одной акции. Для каждого признака модель вычитает его…
В записной книжке для каждой сделки AAPL в обычную торговую сессию 16, 2020 восстанавливается действовавшая в тот момент лучшая национальная цена покупки и продажи (NBBO). События котировок и сделок объединяются в хронологическом порядке; последние цены…
В записной книжке нейросетевые модели TabM обучаются прогнозировать доходность короткого стреддла на опционах S&P 500; сравниваются три размера модели на той же панели признаков, что используется для линейных моделей и бустинга. TabM применяет общую…
В записной книжке оцениваются меры контроля на уровне позиций для распределения средств между акциями и опционами S&P 500: фиксированные стоп-лоссы, скользящие стопы и выходы по времени сравниваются с базовым вариантом каждой стратегии без защитного правила.…
В документе описан набор данных валютного рынка OHLCV, охватывающий основные валютные пары и кроссы G10, с дневными и четырёхчасовыми барами от OANDA. Описаны скачивание и загрузка данных, фильтрация по паре или диапазону дат, а также изучение сводок охвата…
В документе демонстрируется инструментальный PCA, в котором факторные нагрузки активов моделируются как линейные функции характеристик, наблюдавшихся до доходности. Чередующийся метод наименьших квадратов используется для оценки зависимости нагрузок от…
В записной книжке прогнозы Chronos и TinyTimeMixer без дообучения сравниваются с LSTM и линейной моделью со штрафом на панели ETF. Все модели получают один и тот же одномерный исторический контекст, но предварительно обученные модели прогнозируют сам…
В записной книжке оценивается, связана ли z-оценка премии бессрочных криптоконтрактов с последующей доходностью за восемь часов при условии вмешательства; при этом учитываются волатильность цены, ставка финансирования и отклонение премии от недавнего…
В этой записной книжке объясняется, как GARCH превращает кластеризацию волатильности в признак для каждой сессии. Сначала графики доходности и тест ARCH-LM проверяют, зависят ли квадраты доходности от собственных лагов. В модели GARCH(1,1) реакция на новый…
В исследовании проверяется, позволяют ли показатели опционного рынка ранжировать будущую доходность акций. Среди признаков — подразумеваемая волатильность для разных сроков, перекос пут-колл, наклон срочной структуры и премия за риск дисперсии. Поскольку…
В этой записной книжке схема альтернативного стохастического дисконт-фактора адаптируется к дневным данным по акциям США. Сеть весов портфеля формирует фактор из избыточной доходности следующего дня, конкурирующая сеть моментов помогает обучать ценовое ядро,…
В этом руководстве из отдельных контрактов ES строится непрерывный ряд фьючерсов. Ближний контракт определяется по объёму торгов с ограничением, исключающим откат, а переключение по объёму сравнивается с выбором даты по календарю. Объясняется, почему…
В этой записной книжке реальные граф знаний цепочек поставок и данные об институциональных владениях 13F преобразуются в признаки для машинного обучения. Вычисляются сетевые показатели, например центральность и зависимости, оцениваются концентрация…
В ноутбуке LightGBM сравнивается с простой многослойной перцептронной сетью, TabM и, при наличии, TabPFN для прогнозирования кросс-секционной доходности ETF. Модели оцениваются на общих фолдах walk-forward с использованием рангового информационного…