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: 671
Этот общий модуль распределения преобразует прогнозы по сечению в веса портфеля. Он ранжирует активы по оценке, чтобы выбрать длинные позиции или верхнюю и нижнюю корзины для длинно-короткого портфеля. Веса позиций могут учитывать ширину конформного…
Руководство по набору данных описывает получение рядов FRED, приведение наблюдений к дневному календарю и загрузку выбранных показателей для анализа. Среди примеров — доходность казначейских облигаций, спред между 10-летней и 2-летней доходностью, VIX,…
В записной книжке оценивается, можно ли исследовать месячную стратегию лонг-шорт по характеристикам компаний на опубликованной панели компаний US. Проверяются кодировка данных, изменение доступной вселенной со временем, достаточность числа компаний для обеих…
В этой записной книжке показано, как анализировать граф финансовых событий, не смешивая время события, момент его публикации и момент извлечения данных конвейером графа. Загружаются связи 8-K с временными метками, измеряются задержки раскрытия и извлечения,…
В документе объясняется, как двойное машинное обучение (DML) оценивает влияние доли объёма сделок, инициированных покупателями, на будущую доходность с учётом спреда, краткосрочной волатильности и предшествующей доходности. С помощью кросс-фиттинга из…
В записной книжке ранее выбранная конфигурация фьючерсов CME применяется к прогнозам на отложенной выборке с установленными правилами распределения активов, графиком ребалансировки, ограничениями концентрации и предположениями о транзакционных издержках.…
В записной книжке описан отбор конфигурации примера стратегии фьючерсов CME по зарегистрированным бэктестам на валидационной выборке. Объединяются кандидаты на этапах сигнала, распределения активов и управления рисками, затем выбирается конфигурация с…
В документе описан процесс оценки девяти примеров торговых стратегий через пять последовательных этапов: от качества сигнала до валидации, транзакционных издержек, результатов на отложенной выборке и качества доказательств. Этапы накапливаются: стратегия…
В ноутбуке сравниваются измерения волатильности, оценивается гетерогенная авторегрессионная модель (HAR) и измеряется шероховатость с помощью показателей Херста. Сначала внутридневная реализованная дисперсия сопоставляется с дневными оценками; доходность за…
В ноутбуке представлен условный автоэнкодер, расширяющий метод главных компонент с инструментальными переменными: линейное преобразование характеристик акций в факторные экспозиции заменено нейросетью. Сохраняется структура «экспозиция × доходность фактора»,…
Этот служебный модуль формирует таблицы и графики для оценки прогнозных моделей на валидационных и отложенных данных. Диагностика включает доверительные интервалы для информационных коэффициентов, снижение метрики от валидации к отложенной выборке,…
В главе объясняются классические подходы к генерации синтетических финансовых данных: процессы цен в непрерывном времени, волатильность GARCH, бутстрэп-ресэмплинг и сравнение моделей. Описано, как модели геометрического броуновского движения, скачкообразной…
В этом ноутбуке строятся признаки условной волатильности для исследования акций и опционов S&P 500 с использованием модели GJR-GARCH. В отличие от фиксированных правил на основе прошлых цен, рассчитанные признаки зависят от окна оценки. Поэтому метод задаёт…
В этом обзоре собраны данные о настройках девяти торговых кейсов по акциям, криптовалютам, валютному рынку, фьючерсам, опционам и мультиактивным портфелям. Сравниваются наборы инструментов каждого исследования, частота данных, периодичность принятия решений,…
В ноутбуке представлен рабочий процесс для проверки того, влияет ли импульс за шесть месяцев с исключением недавнего периода на доходность за 21 дней вперёд и меняется ли эффект при изменении рыночной волатильности. Эффекты оцениваются на обучающих данных…
В ноутбуке представлена безусловная модель Sig-Wasserstein GAN для генерации финансовых временных рядов. Обучаемый дискриминатор, отличающий реальные данные от сгенерированных, заменён расстоянием, основанным на ожидаемых сигнатурах траекторий —…
В этой главе описано, как создавать согласованные по времени исследования фундаментальных и альтернативных данных по акциям, макроэкономическим рядам, фьючерсам, криптовалютам и рынкам прогнозов. Основные методы — битетемпоральное хранение и запросы «на…
В этом ноутбуке представлен автоэнкодер с учителем для прогнозирования будущей доходности ETF. Сеть сжимает строку признаков фонда в низкоразмерное представление и напрямую прогнозирует доходность по этому представлению. В отличие от условных автоэнкодеров…
В этом ноутбуке объясняется, как проверить, предсказывают ли события — например, торговые сигналы или объявления — доходность сверх рыночного бенчмарка. Рабочий процесс показан на импульсных пробоях ликвидных ETF: сначала по доходностям до события…
В этом ноутбуке дообучаются три контрольные точки трансформеров для классификации тональности финансовых предложений на три класса; сравниваются точность, макроусреднённый F1, матрицы ошибок, число параметров и время обучения. Используются стратифицированные…
В этом ноутбуке отбираются признаки-кандидаты для стратегии, которая продаёт стрэддлы около цены исполнения и удерживает их до экспирации. Для каждого торгового дня сравниваются поперечные ранги доступных инструментов по признаку с рангами итогов стрэддлов,…
Этот модуль Python описывает методы количественной оценки неопределённости бэктестов стратегий с использованием дневной доходности вне выборки. Он объединяет интервалы стационарного блочного бутстрэпа для статистик рядов доходности, стандартную ошибку…
В этом исследовательском анализе проверяется, связан ли моментум за двенадцать месяцев без учёта последнего месяца с доходностью следующего месяца для совокупности из 100–ETF. На основе скорректированных цен закрытия формируется месячная панель; допустимые…
В документе зафиксирован многоэтапный прогноз о том, повысит ли Федеральная резервная система ставки в 2026. Три агента ищут подтверждения и оценивают вероятности, после чего проводят обсуждение и передают обновлённую оценку руководителю. Их мнения…