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: 687
Этот общий модуль утилит предназначен для причинного анализа торговых данных методом двойного машинного обучения для временных рядов (DML). В числе описанных инструментов — оценивание walk-forward с эмбарго, вспомогательные модели и проверки опровержения.…
В ноутбуке объясняется работа TSMixer — нейронной сети для временных рядов, в которой чередуются две операции: общая линейная проекция по дням ретроспективного окна для каждого признака и общий модуль смешения признаков MLP, применяемый отдельно для каждого…
В тематическом исследовании создаются признаки для сравнения премий за риск дисперсии между акциями S&P 500 с помощью стрэддлов около денег со сроком 30 дней и данных о базовых активах. Подразумеваемая волатильность сопоставляется с реализованной на…
В тематическом исследовании объясняется, как формировать прогнозы для периода холдаута после выбора модели и стратегии на данных валидации. Выбирается ранее отобранная конфигурация, восстанавливаются её параметры обучения, после чего модель обучается заново,…
В ноутбуке создаётся распределитель на основе LSTM, который напрямую преобразует недавние признаки доходности и волатильности ETF в веса портфеля с длинными позициями. Выход softmax обеспечивает неотрицательные веса и полное инвестирование, а…
В ноутбуке представлена EdgarTools для изучения документов SEC по компаниям и типам подачи. Показан поиск эмитентов по неизменным идентификаторам CIK, получение годовых и квартальных отчётов, извлечение финансовой отчётности XBRL, а также просмотр данных…
В ноутбуке описана последовательная модель LSTM для прогнозирования доходности акций по упорядоченным окнам недавних признаков. Каждый пример использует 60 последовательных сессий для одной акции; окна, пересекающие перерывы в листинге, приостановки торгов…
В этом анализе проверяется, позволяют ли ежедневные данные по опционам реализовать недельную стратегию: продавать стрэддлы по цене около денег на компоненты S&P 500, хеджировать акции по дельте и удерживать контракты до экспирации. Объясняется, как колл- и…
В справочнике обобщены месяцы листинга для 35 CME фьючерсных продуктов по фондовым индексам, казначейским облигациям, энергетике, металлам, валютам, процентным ставкам, сельскому хозяйству, животноводству и криптовалютам. В нём объясняется система кодов…
В документе описан конвейер для загрузки официальных записей о фандинге бессрочных контрактов Binance USD-M, их нормализации и кэширования в файле колоночного формата. Месячные архивы для заданных символов и диапазона дат загружаются параллельно. Записи…
В этой записке нейросеть TabM с общими весами применяется к панели акций US, где для каждой акции и торговой сессии задана отдельная строка признаков. Общая двухслойная базовая сеть передаёт данные нескольким участникам ансамбля, у каждого из которых есть…
В этом анализе выбирается одна конфигурация из зафиксированного набора кандидатов для бессрочных криптофьючерсов с четырьмя метками прогнозирования и несколькими этапами стратегии. Выбирается вариант с наибольшим коэффициентом Шарпа на валидации; метка,…
В ноутбуке задаются целевые значения форвардной доходности для ранжирования акций US и объясняется, как соотнести горизонты с фактическими торговыми сессиями. Для расчёта доходности используются цены с поправкой на дробления и дивиденды, а для определения…
В ноутбуке сравниваются конфигурации градиентного бустинга для бессрочных криптовалютных фьючерсов с признаками, отражающими премию бессрочных контрактов к спотовому рынку. Меняются ёмкость деревьев и функция потерь, включая квадратичную, абсолютную и…
В этом ноутбуке создаются модельные признаки для бессрочных криптовалютных фьючерсов: прогнозы условной волатильности каждого актива на основе GJR-GARCH и вероятность стрессового режима на всём рынке, полученная с помощью двухсостоянийной скрытой марковской…
В исследовании описан конвейер анализа бессрочных криптовалютных фьючерсов, где выплаты финансирования между длинными и короткими позициями при регулярных расчётах рассматриваются как возможный источник доходности. Описаны этапы работы с данными и моделями:…
В анализе сравниваются результаты отбора признаков в девяти исследованиях торговых стратегий и ставится вопрос, предсказывают ли прошедшие отбор признаки более сильные стратегии. Отбор сочетает контроль ложных открытий Бенджамини—Хохберга с альтернативным…
В этом ноутбуке описана DeePM — сквозная портфельная политика для ETF, призванная улучшать результаты в разных рыночных условиях. В её компоненты входят признаки доходности и тренда, нормированные по волатильности, модель на основе LSTM, отбор переменных,…
В этом исследовании причинная оценка применяется к моментуму ETF: проверяется, меняется ли его влияние на будущую доходность в зависимости от волатильности рынка. Используются непрерывный показатель моментума, будущая доходность за 21 день, контроль…
В этом ноутбуке NLinear представлена как простая базовая последовательная модель для прогноза доходности акций US. Каждый пример использует окно из 60 последовательных торговых сессий одной акции, а признаки расположены в хронологическом порядке. Для каждого…
В этом ноутбуке анализ максимального благоприятного и неблагоприятного отклонения используется для выбора ширины тройного барьера на основе наблюдаемых ценовых траекторий. Для длинной позиции, открытой по цене закрытия бара, измеряются лучший максимум и…
В этом ноутбуке оценивается NLinear — минималистичная последовательная модель, которая вычитает последний наблюдаемый уровень из каждого окна ретроспективных данных и преобразует оставшиеся значения в прогноз. Простота модели делает её полезным ориентиром…
В документе описано исследование нейросетей TabM с walk-forward-проверкой, прогнозирующих месячную доходность по характеристикам компаний. Поскольку общий исполнитель обучения фиксирует целевую функцию: квадратичную ошибку для регрессии и перекрёстную…
В документе объясняется, как четыре модели рыночного воздействия оценивают неблагоприятное изменение цены на акцию, связанное с ордером: нулевое воздействие, линейное воздействие, воздействие по квадратному корню и настраиваемый степенной закон. Разъясняются…