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: 95
В этом ноутбуке сравнивается ежедневная, еженедельная, двухнедельная и ежемесячная ребалансировка портфеля импульса с высокими рейтингами, сформированного из фиксированного набора ETF ETF. По историческим ценам рассчитываются оборот и валовая доходность с…
В документе задается еженедельный исследовательский процесс для акций S&P 500, использующий данные опционного рынка вместе с сигналами на основе цен. В нем определяются допустимый набор инструментов, время принятия решений и исполнения, а также разная…
В документе представлена учебная селективная модель пространства состояний в стиле Mamba для прогнозирования доходности ETF по последовательностям признаков импульса. В отличие от внимания и плотного временного смешивания, модель пространства состояний…
В ноутбуке изучается, как рыночное воздействие меняет результаты бэктеста стратегии импульса для акций с разной ликвидностью. Размер заявки и стратегию сохраняют неизменными, ликвидность и волатильность оценивают за период формирования, а затем применяют…
В этой записной книжке сравниваются две архитектуры Transformer для прогнозирования доходности 21-дневных ETF по восьми признакам предшествующего импульса. PatchTST объединяет последовательные дни в патчи, сокращая число токенов внимания и кодируя локальные…
В ноутбуке оценивается, позволяют ли четырехчасовые спотовые данные FX реализовать дневную кросс-секционную стратегию, которая ранжирует валютные пары по импульсу и кэрри, покупает сильнейшие и продает слабейшие. Модель не обучается и прогнозы не строятся.…
В этой конфигурации описана дневная стратегия лонг-шорт по 20 парам FX. Заданы время принятия решения на закрытии торгов в Нью-Йорке, исполнение на следующем баре, равновзвешенные позиции и ранжирующие сигналы на основе импульса или керри. Также указаны…
В этой тетради объясняется учебная селективная модель пространства состояний на основе Mamba и оценивается её применение для прогнозирования доходности ETF. В отличие от модели пространства состояний с фиксированными параметрами, она выводит слагаемые…
В этой записке описан анализ методом двойного машинного обучения с расширяющимся окном: проверяется, предсказывает ли моментум за период от 12 до -2 месяцев доходность акций компаний US за следующий месяц при учёте Beta, IdioVol, LME и Variance.…
В заметке описана диверсифицированная подборка биржевых фондов, используемая в стратегии импульса и других примерах финансовых исследований. Она содержит дневные значения открытия, максимума, минимума, закрытия и объёма начиная с 2006; фонды сгруппированы по…
В записке модели ridge, lasso и elastic net обучаются на широком наборе общепринятых характеристик акций US, включая стоимость, рентабельность, инвестиции, импульс, размер, риск и ликвидность. С помощью фолдов walk-forward оцениваются исходная месячная…
В этом руководстве поперечные сигналы ETF преобразуются в портфели из десяти лучших активов с равными весами и только длинными позициями. Регрессия Ridge и логистическая классификация сравниваются с базовыми вариантами на основе импульса и равных весов.…
В документе объясняется, как TSMixer обрабатывает недавнюю историю признаков акции в виде матрицы «сессии × признаки». Его блоки смешивают информацию по столбцам признаков во времени, а затем — по признакам внутри каждой сессии. При объединении блоков эти…
В документе создаётся дневная панель признаков для ранжирования двадцати валютных пар на момент закрытия рынка в Нью-Йорке в 5 PM. Различаются сигналы для ранжирования, например стандартизированные доходности за несколько горизонтов и положение внутри…
В этом руководстве создаётся симулятор ежемесячной ротации ETF на основе ранжирования по моментуму с поправкой на риск за скользящий период и фильтра режима по кривой доходности казначейских облигаций. В конце каждого месяца правило ранжирует десять фондов…
В ноутбуке представлен процесс, объединяющий стандартизированную загрузку данных ETF, реестр признаков и диагностику сигналов. Показано, как находить метаданные индикаторов, рассчитывать признаки со стандартными или явно заданными параметрами и сохранять…
В ноутбуке используются реальные данные ETF, чтобы проверить, сохраняет ли сигнал моментума полезность при разумных изменениях периода анализа, рыночного режима и реализации. Рассчитываются кросс-секционные информационные коэффициенты между моментумом и…
В этом ноутбуке сравниваются две симуляции одной и той же месячной стратегии моментума ETF. В обеих одинаковы целевые веса, набор инструментов, даты и общие торговые издержки. В одной доходность рассчитывается по запаздывающим весам и доходности активов; в…
В этом ноутбуке проводится различие между прогнозированием доходности и утверждением, что моментум вызывает её. Доходность акции за предыдущий год, за исключением последнего месяца, рассматривается как воздействие, а будущая доходность — как результат.…
В этом ноутбуке проверяется, добавляют ли обученные графовые эмбеддинги прогнозную информацию к табличной модели для акций US. Сеть строится на основе абсолютных корреляций доходности, измеренных до целевого периода; признаки моментума, волатильности и…
В документе показано, как подключить стратегию моментума ETF на пять дней к Alpaca через общий интерфейс стратегий. Стратегия отслеживает моментум по SPY, QQQ и IWM и генерирует сигналы при пересечении порога. Адаптеры для конкретного брокера обрабатывают…
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 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…