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 этом ноутбуке три линейные модели прогнозирования, кодировщик Transformer и два прогноза без параметров сравниваются на дневной доходности SPY. Линейные модели преобразуют историческое окно в многодневный прогноз; некоторые варианты сначала выделяют…
В этом ноутбуке прогноз будущей доходности ETF за 21 сессий преобразуется в бинарную задачу: положительная доходность обозначается как рост, вся остальная — как снижение. Обучается логистическая регрессия с регуляризацией L2 и L1 на хронологических…
В этом ноутбуке проверяется, может ли LSTM выявить временную структуру в истории признаков ETF, которую могут упускать модели с плоскими признаками. До обучения заявленная популяция последовательностей сверяется с доступными признаками, метками,…
В этом ноутбуке задаются будущие доходности от закрытия до закрытия на двух торговых горизонтах для выборки ETF; каждый горизонт измеряется от скорректированной цены закрытия до цены закрытия через фиксированное число сессий. Объясняется, почему метки…
В этом практическом примере по котировкам и сделкам NASDAQ-100 строятся минутные признаки, чтобы проверить, предсказывают ли недавние агрессивные покупки или продажи краткосрочный дрейф цены. В качестве сигнала предлагается дисбаланс потока заявок; спред,…
В этом ноутбуке на данных торгов акцией за один день NASDAQ ITCH строятся несколько схем выборки: бары календарного времени, тиковые, объёмные, долларовые, дисбаланса и направленного потока. Сравниваются их статистические свойства, включая нормальность и…
В ноутбуке показаны два последовательных монитора ошибок прогнозов на валидации для двух конфигураций линейной модели акций: детектор сдвига среднего по двум окнам и монитор частоты неудачных дней. Каждый детектор калибруется на начальном периоде, а затем…
В этом ноутбуке оцениваются четыре сигнала из новостных текстов: взвешенный сюрприз, средняя тональность, моментум тональности и охват статей. Используются будущие доходности, рассчитанные на предыдущем этапе построения признаков, после чего для каждого…
В этом ноутбуке двойное машинное обучение (DML) применяется для оценки влияния моментума с пропуском недавнего периода на будущую доходность ETF; это причинный вопрос, отличный от прогнозирования доходности. Исход и воздействие моментума моделируются с…
В ноутбуке показана настройка LightGBM для прогноза доходности ETF с помощью сэмплера TPE из Optuna. Поиск охватывает структуру деревьев, параметры выборки и регуляризации; ранняя остановка выбирает число раундов бустинга, а пользовательский callback…
В этом ноутбуке данные об институциональных владениях 13F преобразуются в двудольный граф «институт — акция», из которого извлекаются исследовательские признаки: сходство совместного владения акциями, широта и концентрация владения, изменения раскрытых…
В этой записной книжке сравниваются полный перебор по сетке и байесовский семплер TPE из Optuna TPE для настройки модели LightGBM на задаче прогнозирования форвардной доходности ETF. Сначала обоим методам выделяется одинаковый бюджет испытаний на небольшой…
В этом ноутбуке изучается калибровка временных, тиковых, объёмных, долларовых баров и баров дисбаланса на данных торгов NVDA market-by-order за несколько сессий. Сделки фильтруются по обычным торговым часам; используются метки стороны агрессора из потока…
В этом ноутбуке задаются метки будущей доходности для панели акций US и объясняется, почему их построение влияет на все последующие модели и бэктесты. Описаны окна доходности по скорректированным ценам в торговых сессиях, проверка наличия у каждой акции…
В этом ноутбуке обучаются нейросети TabM для ранжирования ETF на той же плоской таблице признаков, что используется линейными моделями и моделями с бустингом. Участники ансамбля используют общую двухслойную основу, но имеют собственные векторы…
В этом ноутбуке объясняется, как разложить доходность и риск ETF с помощью регрессий по факторам CAPM и Фама—Френча. Экспозиции за всю выборку оцениваются с робастными стандартными ошибками, учитывающими гетероскедастичность и автокорреляцию; изменение…
В этом ноутбуке сравниваются способы распределения капитала между позициями в акциях US; модель, контрольная точка, даты ребалансировки и выбранные акции остаются неизменными. Рассматриваются веса на основе силы прогноза, ширины прогнозного интервала,…
В этом ноутбуке рассматривается безусловная генеративно-состязательная сеть Васерштейна GAN на основе сигнатур для генерации финансовых временных рядов. Она преобразует доходности в расширенные траектории, вычисляет усечённые сигнатуры траекторий и обучает…
В этом ноутбуке стоп-лоссы, трейлинг-стопы и выход по фиксированному сроку оцениваются на выбранных стратегиях с акциями US. Стоп-лосс реагирует на убыток относительно цены входа, трейлинг-стоп — на снижение от пикового значения позиции, а выход по времени…
В этом ноутбуке показана проверка дрейфа импульсных и технических признаков ETF в спокойные и стрессовые периоды, а также бессрочных криптовалютных фьючерсов с данными премиального индекса при разных режимах рынка. Сравнивается индекс стабильности популяции…
В этом ноутбуке TSMixer оценивается как глобальная модель последовательностей для панели ETF. Модель использует общие параметры для разных фондов, сохраняя историю и ковариаты каждого фонда; её слои смешивания обучаются временным зависимостям и связям внутри…
В этом ноутбуке описано применение TSMixer для прогнозирования доходности акций на основе упорядоченных временных окон признаков каждой акции. Каждый пример содержит 60 последовательных торговых сессий; окна, пересекающие разрывы в истории акции,…
В этом руководстве наборы данных по акциям US сгруппированы по рыночным данным, фундаментальным показателям компаний, позициям инвесторов и характеристикам компаний. В нём перечислены загрузчики дневных и внутридневных баров, опционов и данных о…
В этом ноутбуке прогнозы нескольких семейств моделей на валидационной выборке преобразуются в портфели с равными весами и длинными и короткими позициями. Акции ранжируются по прогнозируемой доходности: покупаются лидеры, а акции внизу рейтинга продаются без…