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

В ноутбуке изучается влияние транзакционных издержек на часто ребалансируемую стратегию NASDAQ-100. Сначала к существующим бэктестам до учёта издержек применяются предположения о расходах в базисных пунктах, чтобы показать, как меняется коэффициент Шарпа при…

АкцииИсполнение ордеровМикроструктура рынкаБэктестинг
Machine Learning for Trading

В ноутбуке объясняется инструментированный анализ главных компонент: факторные нагрузки зависят от наблюдаемых характеристик акций, а не задаются для каждой акции как фиксированные. Общая функция отображения характеристик в факторные экспозиции позволяет…

АкцииМашинное обучениеСтатистикаФакторное инвестирование
Machine Learning for Trading

В ноутбуке построена модель Марковица для длинных позиций с полной инвестицией, включая допустимые портфели, эффективную границу, решения с максимальным коэффициентом Шарпа и минимальной дисперсией. Объясняется, как дисперсия портфеля зависит от…

Несколько классов активовФормирование портфеляСтатистикаБэктестинг
Machine Learning for Trading

В ноутбуке рейтинги моделей преобразуются в простые портфели бессрочных криптофьючерсов, чтобы в последующих экспериментах измерять эффект изменения размера позиций, издержек или контроля риска. Применяются правила входа, например выбор контрактов с…

КриптовалютыБессрочные фьючерсыБэктестингФормирование портфеля
Machine Learning for Trading

В ноутбуке показано, как настраивать правила StopLoss, TakeProfit и TrailingStop для портфеля импульса, сохраняя хронологическое разделение калибровки и оценки. На данных калибровки проверяются отдельные ширины правил и их совместные комбинации, после чего…

АкцииУправление рискамиБэктестингМоментум
Machine Learning for Trading

В документе представлен универсальный набор диагностических проверок финансовых данных: целостность индекса, дубликаты, пропуски, выбросы, разрывы календаря и специфические для предметной области аномалии. Проверяются типы времени, порядок и уникальность,…

Несколько классов активовСтатистикаУправление рискамиРынки США
Machine Learning for Trading

В документе представлено семейство моделей доходности компаний, в которых предполагается, что небольшое число ненаблюдаемых общих факторов объясняет значительную часть поперечного сечения. Вместо прямого прогнозирования доходности по характеристикам эти…

АкцииФакторное инвестированиеМашинное обучениеСтатистика
Machine Learning for Trading

В документе объясняется, как вейвлет-разложения и скользящие спектральные оценки описывают финансовую доходность на разных временных масштабах. Вейвлеты разделяют доходность на компоненты, соответствующие всё более медленным периодам, позволяя увидеть, какие…

АкцииСтатистикаВолатильностьТехнические индикаторы
Machine Learning for Trading

В документе сравниваются альтернативные методы определения размера позиций для стратегий на фьючерсах CME, выбранных из базового варианта, ранжированного по валидационному коэффициенту Шарпа с равными весами. При равных весах каждый выбранный продукт…

ФьючерсыСырьевые товарыОпределение размера позицииФормирование портфеля
Machine Learning for Trading

В записной книжке наборы прогнозов моделей преобразуются в сопоставимые бэктесты опционов на S&P 500. В каждую еженедельную дату принятия решения прогнозируемая доходность ранжируется, выбираются символы с наивысшим рейтингом из ликвидной вселенной и…

ОпционыАкцииБэктестингИсполнение ордеров
Machine Learning for Trading

В записной книжке двойное машинное обучение используется для оценки влияния кэрри фьючерсов на последующую доходность с поправкой на волатильность, моментум и поперечный ранг кэрри. Различаются причинное объяснение и прогнозная результативность: прибыльный…

ФьючерсыДоходность от переноса позицииМашинное обучениеСтатистика
Machine Learning for Trading

В документе объясняется, как до распределения капитала сравнить действующую и кандидатную модели в теневом режиме. Их роли и пороги перехода фиксируются заранее; затем кандидат оценивается по пяти показателям: улучшение годового коэффициента Шарпа,…

Машинное обучениеСтатистикаУправление рискамиБэктестинг
Machine Learning for Trading

В записной книжке показано, как настроить Feast с источниками Parquet, сущностями, представлениями признаков, временными метками и сроком действия, а затем получить признаки для обучающих примеров и запроса в стиле «на момент времени». Результат Feast…

Машинное обучениеИсполнение ордеровБэктестингСтатистика
Machine Learning for Trading

В записной книжке представлен автоэнкодер с учителем для моделирования факторов акций. В отличие от автоэнкодеров без учителя, которые учат узкое представление, восстанавливая поперечный срез, эта модель также включает будущую доходность в целевую функцию…

АкцииМашинное обучениеФакторное инвестированиеСтатистика
Machine Learning for Trading

В этой исследовательской записной книжке описываются структура и интерпретация минутных баров AlgoSeek NASDAQ-100. Предварительно рассчитанные поля набора данных сгруппированы по ценам и объёмам котировок, ценам сделок, спредам, объёму, группам по…

АкцииМикроструктура рынкаИсполнение ордеровРынки США
Machine Learning for Trading

В записной книжке объясняется, как отделить непрерывное изменение цены от скачков во внутридневных доходностях акций. Дневная реализованная дисперсия оценивается по квадратам доходностей; бипауэрная вариация служит устойчивой к скачкам оценкой непрерывной…

АкцииВолатильностьСтатистикаМикроструктура рынка
Machine Learning for Trading

В записной книжке нейросетевая модель стохастического дисконтирующего фактора применяется к фьючерсам CME. В терминах оценки активов стохастический дисконтирующий фактор — случайная величина, произведение которой на доходность каждого актива имеет одинаковое…

ФьючерсыМашинное обучениеФакторное инвестированиеБэктестинг
Machine Learning for Trading

Анализ проверяет, подходят ли данные расчётных цен для недельной кросс-секционной стратегии на фьючерсах CME до обучения какой-либо модели. Проверяется, котируется ли достаточно продуктов в даты ребалансировки для формирования запланированных длинного и…

ФьючерсыДоходность от переноса позицииУправление рискамиБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этой главе рассматриваются способы представления финансовых текстов: от словарей и подсчёта слов до TF-IDF, статических эмбеддингов, рекуррентных сетей и трансформеров. Объясняются компромиссы: более простые методы быстры, интерпретируемы и адаптируемы к…

Машинное обучениеНастроения рынкаСтатистикаАкции
Machine Learning for Trading

В записной книжке создаётся система оценки генерации с дополнением поиском для финансовой тематики с отдельными метриками полноты поиска, достоверности ответа, уместного отказа и безопасности. Используются шесть вручную составленных тестовых примеров,…

Машинное обучениеСтатистикаУправление рисками
Machine Learning for Trading

В этом исследовании оцениваются месячные стратегии лонг-шорт по децилям, построенные на характеристиках компаний US; сравниваются линейные модели, градиентный бустинг и подходы со скрытыми факторами с учётом временных лагов бухгалтерских данных,…

АкцииРынки СШАФакторное инвестированиеМашинное обучение
Machine Learning for Trading

В записной книжке с помощью Optuna настраиваются модели доходности LightGBM с учётом как поперечного информационного коэффициента (IC), так и оборота прогнозов. Для сравнения однокритериальный поиск максимизирует IC; многокритериальный поиск NSGA-II выявляет…

Машинное обучениеСтатистикаФьючерсыКриптовалюты
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке сравниваются встроенные, серверные, универсальные и ориентированные на трейдинг базы данных для задач с финансовыми временными рядами: массовая запись, полное сканирование, запросы по временному интервалу, агрегация OHLCV и…

БэктестингСтатистикаМикроструктура рынкаИсполнение ордеров
Machine Learning for Trading

В этом учебном ноутбуке сравниваются параметрические стохастические модели и методы бутстрэпа для генерации синтетических финансовых траекторий. Рассматриваются геометрическое броуновское движение, диффузия со скачками, возврат к среднему, стохастическая…

СтатистикаВолатильностьУправление рискамиБэктестинг