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
В документе описана платформа GReaT: строки со смешанными числовыми и категориальными финансовыми данными сериализуются в текст, языковая модель дообучается на этих записях, а сгенерированный текст разбирается обратно в таблицы. В примере создаются признаки…
Этот сравнительный анализ изучает, как прогнозная информация, измеряемая информационным коэффициентом (IC), соотносится с коэффициентом Шарпа портфеля в девяти исследованиях торговых случаев. Главный вывод: на эту связь влияет реализация стратегии — правила…
В этом ноутбуке повторно обучается конфигурация FX, уже выбранная по результатам валидации, и регистрируются её прогнозы для последующего бэктеста на отложенной выборке. Выбор определяется по успешным валидационным бэктестам в пределах зафиксированного…
В этой записной книжке представлена временная сверточная сеть (TCN) для прогнозирования будущей доходности ETF по последовательностям признаков прошлой доходности. Причинные свёртки гарантируют, что результат использует только наблюдения на дату прогноза или…
В этой записной книжке объясняются бары дисбаланса тиков и объёма, а затем на данных сделок NVDA сравниваются адаптивный подход, фиксированный порог и скользящее окно. Бар дисбаланса тиков накапливает знаки направлений сделок до достижения порога; ожидаемый…
В этом разборе альтернативные методы расчёта размера позиций для фьючерсов CME сравниваются с базовым вариантом с равными весами. Объясняется, что при расчёте по обратной волатильности используется собственная волатильность каждого контракта, тогда как…
В этой записной книжке объясняется, как построить непрерывную историю цен фьючерсов из отдельных контрактов с экспирацией. Контракты ближайшего месяца определяются по объёму торгов, применяется ограничение, запрещающее откат к прежнему контракту, чтобы…
В этой записной книжке объясняется, как использовать обученные модели GJR-GARCH и скрытые марковские модели для построения торговых признаков, контролируя смещение заглядывания вперёд. GJR-GARCH оценивает условную волатильность и учитывает более сильное…
Эта записная книжка превращает ранжирование прогнозов валютных пар в базовую модель торговли. В каждый момент принятия решения формируются равные по размеру длинная и короткая части из пар с наивысшим и наименьшим рейтингом, после чего они оцениваются с…
Эта утилита подготавливает артефакты прогнозов для демонстрационных записных книжек, приводя разные имена столбцов и форматы дат к общей структуре временной метки, актива и прогноза. Она группирует повторяющиеся наблюдения по временной метке и активу,…
Этот проверочный скрипт запускает сокращённый исследовательский процесс по фьючерсам CME: от прогнозов модели до портфельных весов и бэктестинга. Он проверяет, что прогнозы охватывают в точности ожидаемые ключи инструмента, временной метки и фолда, что…
В этой записной книжке сравниваются две архитектуры Transformer для прогнозирования доходности 21 за ETF дней по признакам импульса за предшествующий период. PatchTST объединяет последовательные дни в фрагменты и помещает в каждый токен короткие…
В этой записной книжке описан способ преобразовать валовую доходность в результат после издержек, отдельно моделируя торговые трения, финансирование и расходы фонда. Параметризованная структура затрат рассчитывает торговые издержки по обороту и размеру…
В модуле описан интерфейс поиска для исследовательских агентов с действующим провайдером и детерминированным имитационным провайдером. Поиск позволяет ограничивать число результатов и задавать отсечку по дате публикации, поддерживая исследование на…
В этой записной книжке объясняется, как условный автоэнкодер расширяет инструментальный PCA для моделирования доходности ETF. Оба метода преобразуют признаки фондов в факторные экспозиции и объединяют их с доходностями факторов; автоэнкодер заменяет линейное…
В этом разборе объясняется, почему стоп-лоссы, трейлинг-стопы и другие надстройки на уровне позиции нельзя проверить для портфелей характеристик компаний US, построенных на месячных наблюдениях. В векторизованном бэктесте один вектор весов применяется к…
В этой записной книжке задаётся базовый уровень для оценки модельных прогнозов по фьючерсам CME на этапе работы с сигналами. При каждом еженедельном решении инструменты ранжируются по прогнозируемой доходности: верхняя группа покупается, нижняя продаётся в…
В этой записной книжке линейная регрессия используется как базовая модель для прогнозирования доходности NASDAQ-100 по микроструктурным признакам с минутной частотой. Поскольку показатели спреда и дисбаланса заявок перекрываются на разных окнах…
В этом эксперименте проверяется ранжирование и ребалансировка ETF с позициями только на покупку. Задаётся широкий набор из 100-ETF инструментов с экспозицией на акции, облигации, сырьё и регионы; решения принимаются ежемесячно, исполнение — по цене открытия…
В ноутбуке строятся интервалы прогнозирования для прогнозов градиентного бустинга и сравниваются разделённое конформное прогнозирование, квантильная регрессия, конформированная квантильная регрессия и адаптивный конформный вывод. Разделённый конформный метод…
В этом исследовании панели акций US линейная модель со штрафом служит базовым методом прогнозирования будущей доходности по признакам, наблюдаемым на закрытии торгов. Набор признаков включает перекрывающиеся измерения импульса и волатильности, что создаёт…
В тесте сравниваются CSV, Parquet, Feather (Arrow IPC) и HDF5 на одной и той же детерминированной панели OHLCV. Измеряются время записи, время чтения с загрузкой в память, размер файла и эффект чтения только выбранных столбцов. Выполняется одна запись, а…
В этом исследовании признаков ETF строятся три признака на основе моделей: скрытая марковская модель (HMM) для оценки рыночного режима, дробно дифференцированные цены эталонных фондов и условная волатильность каждого ETF по модели GARCH(1,1). Чтобы избежать…
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…