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: 1,044

Machine Learning for Trading

Этот скрипт собирает данные об институциональных владениях из документов SEC 13F двумя способами: загружает документы для выбранного набора управляющих или скачивает квартальные массовые файлы SEC. Оба способа приводят данные о владениях к общей схеме;…

АкцииСтатистикаФормирование портфеля
Machine Learning for Trading

В ноутбуке метод главных компонент применяется к панели доходности акций US, чтобы представить широкие общие движения меньшим числом факторов. Каждый фактор — это направление совместной вариации, а факторная нагрузка каждой акции описывает её подверженность…

АкцииСтатистикаМашинное обучениеФакторное инвестирование
Machine Learning for Trading

В ноутбуке сравниваются конфигурации градиентного бустинга для бессрочных криптовалютных фьючерсов с признаками, отражающими премию бессрочных контрактов к спотовому рынку. Меняются ёмкость деревьев и функция потерь, включая квадратичную, абсолютную и…

КриптовалютыБессрочные фьючерсыМашинное обучениеБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке объясняется, как извлекать сделки инсайдеров из исходных файлов SEC Form 4 XML для количественного анализа акций. Парсер XML сохраняет код, дату, число акций, цену и направление каждой сделки в соответствующем блоке транзакции, отдельно…

АкцииТорговля на событияхНастроения рынкаСтатистика
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке создаются модельные признаки для бессрочных криптовалютных фьючерсов: прогнозы условной волатильности каждого актива на основе GJR-GARCH и вероятность стрессового режима на всём рынке, полученная с помощью двухсостоянийной скрытой марковской…

КриптовалютыБессрочные фьючерсыВолатильностьМашинное обучение
Machine Learning for Trading

В исследовании описан конвейер анализа бессрочных криптовалютных фьючерсов, где выплаты финансирования между длинными и короткими позициями при регулярных расчётах рассматриваются как возможный источник доходности. Описаны этапы работы с данными и моделями:…

КриптовалютыБессрочные фьючерсыФьючерсыМашинное обучение
Machine Learning for Trading

В анализе сравниваются результаты отбора признаков в девяти исследованиях торговых стратегий и ставится вопрос, предсказывают ли прошедшие отбор признаки более сильные стратегии. Отбор сочетает контроль ложных открытий Бенджамини—Хохберга с альтернативным…

СтатистикаМашинное обучениеБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке описана DeePM — сквозная портфельная политика для ETF, призванная улучшать результаты в разных рыночных условиях. В её компоненты входят признаки доходности и тренда, нормированные по волатильности, модель на основе LSTM, отбор переменных,…

Несколько классов активовФормирование портфеляМашинное обучениеУправление рисками
Machine Learning for Trading

В этом исследовании причинная оценка применяется к моментуму ETF: проверяется, меняется ли его влияние на будущую доходность в зависимости от волатильности рынка. Используются непрерывный показатель моментума, будущая доходность за 21 день, контроль…

АкцииРынки СШАМоментумМашинное обучение
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке NLinear представлена как простая базовая последовательная модель для прогноза доходности акций US. Каждый пример использует окно из 60 последовательных торговых сессий одной акции, а признаки расположены в хронологическом порядке. Для каждого…

АкцииРынки СШАМашинное обучениеБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке анализ максимального благоприятного и неблагоприятного отклонения используется для выбора ширины тройного барьера на основе наблюдаемых ценовых траекторий. Для длинной позиции, открытой по цене закрытия бара, измеряются лучший максимум и…

Управление рискамиВолатильностьБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке предварительно обученная модель FinBERT применяется к финансовым заголовкам из FinMarBa, чтобы выяснить, почему её точность намного ниже результатов, указанных для оценки на Financial PhraseBank. Ключевая диагностическая задача —…

Машинное обучениеНастроения рынкаСтатистика
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке оценивается NLinear — минималистичная последовательная модель, которая вычитает последний наблюдаемый уровень из каждого окна ретроспективных данных и преобразует оставшиеся значения в прогноз. Простота модели делает её полезным ориентиром…

Машинное обучениеСтатистикаБэктестинг
Machine Learning for Trading

В документе описано исследование нейросетей TabM с walk-forward-проверкой, прогнозирующих месячную доходность по характеристикам компаний. Поскольку общий исполнитель обучения фиксирует целевую функцию: квадратичную ошибку для регрессии и перекрёстную…

АкцииМашинное обучениеСтатистикаБэктестинг
Machine Learning for Trading

В документе представлен рабочий процесс, объединяющий стандартизированные загрузчики рыночных данных, реестр готовых признаков и диагностику сигналов. Расчёт признаков можно задавать именами, словарями параметров или YAML, что поддерживает воспроизводимые…

Технические индикаторыМашинное обучениеСтатистикаАкции
Machine Learning for Trading

В документе объясняется, как четыре модели рыночного воздействия оценивают неблагоприятное изменение цены на акцию, связанное с ордером: нулевое воздействие, линейное воздействие, воздействие по квадратному корню и настраиваемый степенной закон. Разъясняются…

Исполнение ордеровМикроструктура рынкаБэктестингУправление рисками
Machine Learning for Trading

В документе гипотеза о межрыночном импульсе превращается в ежемесячный исследовательский тест на вселенной из 100-ETF. Строятся скорректированные цены на конец месяца, измеряется импульс за период от 12 до -1 месяцев, затем доступные ETF ранжируются по пяти…

Несколько классов активовМоментумСледование за трендомСтатистика
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке рассматривается, почему два движка бэктестинга могут давать разные результаты при одинаковых сигналах. Стратегия и торгуемый набор инструментов фиксированы; веса портфеля при равных прогнозах назначаются детерминированно, а настройки…

БэктестингИсполнение ордеровОпределение размера позицииУправление рисками
Machine Learning for Trading

В этой главе бэктест рассматривается как попытка опровергнуть состоятельность стратегии с помощью явных предположений о времени сигнала, исполнении, ребалансировке, размере позиций, издержках, ограничениях и ориентирах для сравнения. Векторизованное…

БэктестингИсполнение ордеровУправление рискамиСтатистика
Machine Learning for Trading

В этом источнике описаны меры защиты при восстановлении запроса к модели по неизменяемой спецификации обучения и проверке полученного запуска. Проверяется, что запрос использует поддерживаемую версию идентификатора, канонический уровень исполнения,…

Машинное обучениеБэктестингСтатистикаУправление рисками
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке инструментированный анализ главных компонент представлен как модель поперечных доходностей. Вместо назначения прямых весов доходности характеристикам каждой компании IPCA оценивает общую линейную зависимость, отображающую…

АкцииФакторное инвестированиеМашинное обучениеСтатистика
Machine Learning for Trading

В записной книжке объясняется, как интерпретировать бинарные контракты Kalshi на ставки Федеральной резервной системы как вероятности и преобразовывать лестницу пороговых значений ставки в подразумеваемое распределение. Подчёркивается, что поток содержит…

ФьючерсыСтатистикаМикроструктура рынкаТехнические индикаторы
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке сравниваются четыре архитектуры нейросетей для одной задачи: прогнозирования следующей дневной доходности по окну прошлых доходностей, объединённых для восьми биржевых фондов. Описано, как полносвязная сеть, одномерная свёртка, LSTM и…

Машинное обучениеБэктестингАкцииСтатистика
Machine Learning for Trading

Этот анализ выполнимости проверяет, позволяют ли данные и предположения построить недельную стратегию ранжирования акций S&P 500 по подразумеваемой волатильности опционов «при деньгах» и покупки лидирующих акций. Сигнал дают опционы, но позиции удерживаются…

АкцииОпционыВолатильностьУправление рисками