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: 1,044
В документе представлена переиспользуемая машина состояний для автоматической остановки торговли с закрытым, открытым и полуоткрытым состояниями. Одинаковая логика переходов применяется к четырём рискам: просадке счёта, дневному убытку, последовательным…
В документе описана среда Gymnasium для обучения агента ликвидировать позицию за фиксированный период. Наблюдение объединяет оставшуюся позицию и время со спредом, глубиной рынка, волатильностью и нормальным либо стрессовым режимом. Непрерывное действие…
В этой тетради анализ главных компонент применяется к ликвидной выборке акций US, чтобы выделить скрытые факторы и сформировать лонг-шорт портфели собственных векторов. Здесь объясняется, как стандартизированные векторы PCA преобразуются в веса по обычным…
В ноутбуке восстанавливается конфигурация выбранной парной стратегии FX из зафиксированного набора кандидатов валидации, затем оцениваются её результаты на валидации и холдауте. Выбор делается по наибольшему подходящему коэффициенту Шарпа на валидации; при…
В ноутбуке изучается градиентный бустинг для панели акций US: меняются ёмкость деревьев, целевая функция и контрольная точка обучения для трёх горизонтов будущей доходности. Объясняется, как неглубокие деревья могут выявлять взаимодействия признаков, а…
В ноутбуке демонстрируются объяснения SHAP для модели LightGBM, прогнозирующей будущую доходность ETF. TreeSHAP оценивает вклад признаков в отдельные прогнозы и формирует сводные показатели важности. Графики beeswarm и зависимости показывают связь значений…
В ноутбуке описано формирование прогнозов на холдауте для стратегии фандинга криптофьючерсов после выбора её конфигурации по результатам валидации. Определяется подходящий бэктест на валидации с наибольшим коэффициентом Шарпа, сохраняются семейство модели,…
В этой главе рыночные данные рассматриваются как результат правил торговли, ликвидности и поведения участников. Описываются данные от котировок лучшего спроса и предложения до потоков данных по отдельным заявкам, а затем разбор сообщений биржи и их…
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 применяется метод главных компонент к изменениям доходности восьми казначейских облигаций с постоянным сроком погашения от одного до тридцати лет. Календарные строки, заполненные переносом предыдущих значений и не содержащие изменений доходности,…
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 этом ноутбуке обобщаются зарегистрированные результаты валидации пяти оценивателей скрытых факторов — PCA, IPCA, CAE, SDF и SAE — по девяти тематическим исследованиям. Сначала приводятся оцениватели, для которых есть результаты в каждой панели, затем для…
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…
Этот конвейер формирует финансовые признаки для рабочего процесса развёртывания ETF на основе цен OHLCV и кривой доходности. Он рассчитывает доходность и доходность с поправкой на риск для разных периодов ретроспективы, ускорение импульса и коэффициенты…