Перейти к содержимому

База знаний

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.

Поиск по библиотеке

Документов: 531

Machine Learning for Trading

В ноутбуке объясняется инструментальный анализ главных компонент (IPCA), который оценивает общие факторы, задавая экспозиции каждой акции к ним как общую линейную функцию характеристик поверхности опционов на ту же дату. К этим характеристикам относятся…

ОпционыАкцииФакторное инвестированиеМашинное обучение
Machine Learning for Trading

В этом руководстве на дневных данных SPY сравниваются фиксированные уровни стоп-лосса и тейк-профита, трейлинг-стопы, выходы с масштабированием по ATR, сигнал выхода на основе машинного обучения и сочетания этих подходов. Фиксированные уровни симулируются от…

АкцииУправление рискамиТехнические индикаторыБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке метод skip-gram Word2Vec применяется к акциям в портфелях институциональных инвесторов. Портфель каждой организации рассматривается как предложение, идентификаторы акций — как токены, а позиции, упорядоченные по раскрытой стоимости владения,…

АкцииМашинное обучениеФормирование портфеляСтатистика
Machine Learning for Trading

В ноутбуке объясняется, почему нескорректированные цены акций могут давать вводящие в заблуждение доходности при переходе через даты сплитов или денежных дивидендов. Описывается корректировка задним числом, при которой исторические цены масштабируются с…

АкцииСтатистикаБэктестингРынки США
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке проверяется, улучшает ли модельное определение размера позиции равновзвешенное распределение в стратегии на характеристиках компаний US. Сравниваются веса по оценке, при которых больший вес получают бумаги с более высокими прогнозными…

АкцииОпределение размера позицииФормирование портфеляБэктестинг
Machine Learning for Trading

В документе описано преобразование скользящих окон доходности ETF в двухканальные изображения для стандартной свёрточной нейронной сети. Угловое поле Граммиана переводит нормализованные наблюдения в углы и фиксирует попарные угловые связи; поле переходов…

АкцииМашинное обучениеТехнические индикаторыСтатистика
Machine Learning for Trading

В документе представлена месячная панель акций US от Chen, Pelger и Zhu для сравнения моделей ценообразования активов. Описаны 46 характеристик компаний, сгруппированных по экономическим темам, избыточная доходность за следующий месяц и разделение панели на…

АкцииРынки СШАФакторное инвестированиеСтатистика
Machine Learning for Trading

В ноутбуке представлен процесс характеристики рыночных рядов перед построением моделей. Сначала графики цен и доходностей SPY, уровней VIX и распределения доходностей помогают выявить тренды, кластеризацию волатильности и тяжёлые хвосты. Затем объясняется,…

АкцииСтатистикаВолатильностьУправление рисками
Machine Learning for Trading

В ноутбуке на примере дневных доходностей SPY объясняется частотный анализ и его ограничения при построении торговых признаков. Вейвлет-разложение разделяет изменения на полосы с последовательно более медленными временными масштабами, а спектральные оценки…

АкцииСтатистикаВолатильностьТехнические индикаторы
Machine Learning for Trading

В ноутбуке описан рабочий процесс подключения стратегии к Interactive Brokers через TWS или Gateway. Проверяется, что используется счёт для бумажной торговли, считываются значения счёта и позиции, а также запрашиваются исторические бары для начальной…

Исполнение ордеровУправление рискамиМоментумАкции
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке рассматривается EdgarTools для изучения документов SEC и извлечения структурированных данных о компаниях. Объясняется, как находить подающих документы эмитентов по постоянному идентификатору CIK, получать документы по типу формы и…

АкцииРынки СШАБэктестингТорговля на событиях
Machine Learning for Trading

В этом исследовании линейные модели используются как базовый вариант для прогнозирования будущей доходности по широкой выборке акций US. Объясняется, почему перекрывающиеся признаки цены и объёма создают мультиколлинеарность и делают коэффициенты обычного…

АкцииРынки СШАМашинное обучениеСтатистика
Machine Learning for Trading

В этом анализе сравниваются зарегистрированные эффекты воздействия, оценённые методом двойного машинного обучения, в девяти практических примерах трейдинга. Загружаются текущие результаты из реестра каждого исследования, проверяются целостность реестра и…

СтатистикаМашинное обучениеБэктестингАкции
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке проверяется, насколько бэктест моментум-стратегии на ETF чувствителен к предполагаемой торговой комиссии. Веса стратегии и расписание сделок фиксированы; симулятор повторно запускается с разными затратами на каждую сторону сделки,…

АкцииМоментумБэктестингИсполнение ордеров
Machine Learning for Trading

В записной книжке оценивается, насколько портфель с равными весами из оставшихся в выборке акций США US может завышать доходность по сравнению с полной исходной вселенной. Сначала проверяется, когда в панели фиксируется уход тикеров; выясняется, что записи…

АкцииРынки СШАБэктестинг
Machine Learning for Trading

Этот исследовательский анализ знакомит с опционными контрактами и структурой цепочки, а затем описывает выборку 2020 опционов S&P 500 по восьми базовым активам. Объясняются денежность опциона, внутренняя и временная стоимость, подразумеваемая волатильность,…

ОпционыАкцииВолатильностьОценка стоимости деривативов
Machine Learning for Trading

В этом анализе рассматривается зарегистрированный процесс бэктестинга ежемесячной стратегии на акциях US, основанной на характеристиках компаний. Приводятся неопределённость коэффициента Шарпа, вероятностные и скорректированные показатели Шарпа, парные…

АкцииФакторное инвестированиеСтатистикаБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке оцениваются стоп-лоссы на уровне позиции, трейлинг-стопы и выход по времени для ветви распределения капитала, занявшей первое место по коэффициенту Шарпа на валидации среди допустимых кандидатов с полным покрытием. Каждый оверлей…

АкцииОпционыУправление рискамиБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке сравниваются правила распределения весов в портфеле для опционной стратегии на S&P 500, которая продаёт стреддлы. Выбранные тикеры и прочие настройки стратегии остаются неизменными; базовое распределение с равными весами заменяется…

ОпционыАкцииФормирование портфеляОпределение размера позиции
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке описан процесс преобразования квартальных раскрытий по MD&A компаний S&P 500 в торговые признаки. Даты принятия документов используются как привязка к моменту времени; несколько документов одной компании за одну дату сводятся к…

АкцииМашинное обучениеНастроения рынкаСтатистика
Machine Learning for Trading

Этот анализ в режиме только для чтения объединяет валидационные прогнозы нескольких семейств моделей, чтобы оценить их полноту, качество ранжирования акций, устойчивость навыка ранжирования между фолдами и то, дают ли похожие модели разную информацию.…

АкцииСтатистикаУправление рискамиБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке SHAP используется для объяснения прогнозов доходности ETF с помощью регрессии Ridge. Для линейной модели атрибуции признаков связаны с подобранными коэффициентами и отклонениями от фоновых значений признаков точным аналитическим…

АкцииМашинное обучениеСтатистикаУправление рисками
Machine Learning for Trading

В ноутбуке фильтрация Калмана рассматривается как способ извлечения признаков из финансовых цен. Состояние локального линейного тренда отслеживает скрытый уровень цены и его наклон, а модель наблюдений учитывает шум в ценах закрытия. Каждое обновление даёт…

АкцииТехнические индикаторыСтатистикаПарная торговля
Machine Learning for Trading

В ноутбуке представлен инструментальный анализ главных компонент (IPCA) — подход со скрытыми факторами для прогнозирования доходности по характеристикам компаний. Вместо прямого назначения веса доходности каждой характеристике метод IPCA моделирует факторные…

АкцииФакторное инвестированиеМашинное обучениеСтатистика