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: 531
В этой записной книжке сравниваются три способа учитывать рыночные режимы в прогнозировании: базовая модель без признака режима, одна модель с отфильтрованной вероятностью волатильного состояния и отдельные модели, обучаемые для жёстко заданных режимов.…
В этой оценке опционные признаки, признаки на основе цены и признаки условной волатильности проверяются на соответствие будущей доходности акций. Для каждой сессии рассчитывается ранговая корреляция между активами: значения признаков сопоставляются с…
В этой записной книжке рассматривается инструментированный анализ главных компонент (IPCA) для панели акций с признаками поверхности опционов. В отличие от обычного PCA, который оценивает экспозиции каждой акции по истории её доходности, IPCA моделирует…
В этой записной книжке описаны три способа превратить поминутные данные NASDAQ-100 в признаки для модели: скользящая регрессия HAR для прогнозов дисперсии и ошибок прогноза, преобразование Фурье для недавних паттернов объёма и сигнатуры траектории глубины…
В этой записной книжке сравниваются способы выхода из длинных сделок ETF: фиксированные цели прибыли и стопы, скользящие стопы, барьеры с масштабом ATR, сигналы машинного обучения и их комбинации. Строятся индикаторы и симуляции сделок, затем сводятся…
В этой записной книжке прогнозы ARIMA рассматриваются как входные столбцы для последующих моделей, а не как самостоятельные прогнозы. Модели обучаются на доходности ETF; проверки стационарности и диагностика автокорреляции помогают предложить порядки, а…
В этой записной книжке оценивается, как издержки исполнения могут снизить гипотетическую доходность внутридневной стратегии. Сначала по минутным котировкам измеряются спреды, взвешенные по объёму, для компонентов NASDAQ-100, затем медианный спред…
В этой записной книжке к признакам ETF и будущей доходности применяется классический вывод метода наименьших квадратов. Рассматриваются оценки коэффициентов, стандартные ошибки, t-статистики, p-значения и тесты на гетероскедастичность, автокорреляцию…
В этой записной книжке признаки строятся по минутным данным NASDAQ-100 тремя способами: скользящая гетерогенная авторегрессионная регрессия для краткосрочных прогнозов дисперсии, преобразование Фурье для описания периодической структуры недавней активности и…
В этом анализе сообщения NASDAQ TotalView-ITCH используются для описания активности площадки и построения таблицы сделок, связанной с тикером, стороной и атрибутами заявок. Подсчитываются типы сообщений, торговля сравнивается с гораздо более многочисленными…
В документе описано сравнение валидационных прогнозов линейных моделей, градиентного бустинга, табличного глубокого обучения и последовательных моделей для опционов S&P 500. Перед публикацией диагностик проверяется, что каждая зарегистрированная совокупность…
В этой записной книжке зарегистрированные бэктесты микроструктуры NASDAQ-100 превращаются в оценку стратегий без обучения моделей или повторного запуска бэктестов. Из реестра считываются метрики и происхождение данных; при необходимости формируются…
В этой записной книжке объясняется, как хранилища признаков обеспечивают согласованность обучающих данных и входов модели в реальном времени. Представления признаков описываются через ключ сущности, временную метку события, срок действия и столбцы признаков;…
В этой записной книжке описано обучение сети долгой краткосрочной памяти на минутных признаках микроструктуры NASDAQ-100 для прогнозирования будущей доходности на нескольких горизонтах. Модель пошагово обрабатывает последовательность прошлых наблюдений и…
В этом ноутбуке оценивается, связана ли доля объёма сделок, инициированных покупателями, с будущей доходностью за 15 минут после учёта относительного спреда, недавней реализованной волатильности и доходности за предыдущий месяц. Двойное машинное обучение с…
В этом ноутбуке двойное машинное обучение (DML) применяется для оценки скорректированного эффекта непрерывного показателя импульса ETF на последующую доходность с контролем недавней и долгосрочной волатильности, рыночного режима и наклона кривой доходности.…
В этом ноутбуке объясняется иерархический паритет риска (HRP) — метод формирования портфеля, призванный снизить чувствительность к шумным оценкам ковариации. Описаны три этапа: кластеризация активов по расстоянию на основе корреляций, упорядочивание согласно…
В этом ноутбуке оцениваются зарегистрированные бэктесты ETF на разных этапах конвейера стратегии — от сигналов и распределения активов до издержек и наложений по риску. Загружаются существующие прогнозы и бэктесты; модели не обучаются и новые бэктесты не…
В этом ноутбуке для анализа внутридневной торговой активности используются записи сделок, полученные из NASDAQ ITCH. Отдельные сделки агрегируются во временные бары; для одного тикера из каждого из трёх уровней активности сравниваются объём акций, число…
В этом руководстве представлены два источника тиковых данных книги заявок по акциям US для исследования микроструктуры: события Databento market-by-order и сообщения NASDAQ TotalView-ITCH. Описаны форматы, особенности охвата, примерные объёмы данных и…
В этом ноутбуке изучается, как отражать неопределённость в прогнозах доходности ETF; сравниваются dropout Монте-Карло и глубокие ансамбли. Dropout остаётся активным в повторных проходах вывода, а ансамбль измеряет расхождения между отдельно обученными…
В этом ноутбуке сравниваются шесть способов взвешивания портфелей ETF, отобранных по одному и тому же прогнозному ранжированию: равные веса, взвешивание по оценке, обратная волатильность, паритет риска, оптимизация среднего и дисперсии и иерархический…
В этом ноутбуке обучается заданная модель LSTM для прогнозирования в исследовании опционов S&P 500. Сеть получает последовательные по времени окна истории каждого символа и использует состояние рекуррентной сети с вентильной структурой для передачи…
В ноутбуке сравниваются три способа классифицировать предложения из финансовых новостей как позитивные, нейтральные или негативные: словесные и фразовые признаки TF-IDF с логистической регрессией, усреднённые статические векторы слов с классификатором и…