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 записной книжке сравниваются два метода оценки спреда между ценами покупки и продажи для исторических данных с дневными ценами открытия, максимумом, минимумом, закрытия и объёмом, но без котировок. Метод Корвина—Шульца отделяет спред от волатильности,…

Микроструктура рынкаИсполнение ордеровСтатистикаУправление рисками
Machine Learning for Trading

В записной книжке описан процесс преобразования годовых и квартальных документов SEC в структурированный текст для последующего анализа тональности, тем и эмбеддингов. Нужные разделы сопоставляются с номерами пунктов, характерными для каждой формы; при этом…

АкцииНастроения рынкаТорговля на событияхСтатистика
Machine Learning for Trading

В записной книжке объясняется, как условный автоэнкодер расширяет инструментированную модель главных компонент: нейронная сеть отображает характеристики акций в факторные экспозиции, сохраняя структуру модели, где экспозиция умножается на доходность фактора.…

АкцииФакторное инвестированиеМашинное обучениеБэктестинг
Machine Learning for Trading

В исследовании финансовые признаки и признаки волатильности GJR-GARCH сопоставляются с будущими доходностями акций. Для каждой сессии рассчитывается ранговая корреляция между признаком и последующими доходностями акций, после чего оцениваются средняя связь,…

АкцииОпционыСтатистикаМашинное обучение
Machine Learning for Trading

В этом справочном материале описаны два корпуса финансовых новостей для анализа тональности, разработки текстовых признаков и экспериментов по связи новостей с доходностью. FNSPID связывает заголовки с тикерами акций и охватывает длительный исторический…

АкцииНастроения рынкаМашинное обучениеСтатистика
Machine Learning for Trading

В документе выводятся цены европейских колл- и пут-опционов по модели Блэка—Шоулза, проверяется их соотношение через паритет пут-колл и численно рассчитывается подразумеваемая волатильность — значение, при котором цена модели совпадает с наблюдаемой ценой…

ОпционыОценка стоимости деривативовВолатильностьУправление рисками
Machine Learning for Trading

В записной книжке сравниваются шесть методов распределения капитала в стратегиях на криптовалютных бессрочных контрактах, уже прошедших базовый отбор. Прогнозы и правила входа каждой стратегии остаются фиксированными, меняется лишь распределение капитала:…

КриптовалютыБессрочные фьючерсыОпределение размера позицииФормирование портфеля
Machine Learning for Trading

В записной книжке показано глубокое хеджирование короткого европейского колл-опциона. Траектории цены базового актива моделируются геометрическим броуновским движением, дельта Блэка—Шоулза рассчитывается как ориентир, а полурекуррентная нейронная сеть…

ОпционыМашинное обучениеУправление рискамиОценка стоимости деривативов
Machine Learning for Trading

Этот модуль подготовки признаков обрабатывает дневные цены для систематических макропортфельных моделей. Он рассчитывает доходности за разные горизонты с поправкой на оценённую волатильность, несколько сигналов MACD разных масштабов и скользящие z-оценки…

Несколько классов активовМоментумСледование за трендомВолатильность
Machine Learning for Trading

В записной книжке проверяется, добавляют ли четыре стратегии управляемых портфелей объяснительную силу к доходности SPY после учёта широких движений, отражённых десятью главными компонентами. Кандидатные портфели ранжируют ETF по недавнему моментуму, низкой…

АкцииМашинное обучениеСтатистикаУправление рисками
Machine Learning for Trading

В документе описан процесс преобразования квартальных массовых отчётов SEC 13F в панель институциональных позиций. Для каждого управляющего выбирается самая поздняя по дате подачи отчётность; для идентификации ценных бумаг используется CUSIP, а не введённые…

АкцииРынки СШАСтатистикаНастроения рынка
Machine Learning for Trading

В документе объясняется инструментированный анализ главных компонент для моделирования доходности ETF. В отличие от обычного PCA, который задаёт каждому фонду фиксированные факторные экспозиции, IPCA представляет экспозиции каждого фонда как общую линейную…

АкцииФакторное инвестированиеМашинное обучениеСтатистика
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке используются записи о сделках NASDAQ ITCH, чтобы изучить, как меняются объёмы и торговая активность в течение основной торговой сессии. Сделки агрегируются в интервальные бары; сравниваются цены и объёмы репрезентативных акций с…

АкцииМикроструктура рынкаСтатистикаТехнические индикаторы
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке сравниваются прогностические модели для ранжирования акций NASDAQ-100 по доходности за следующие 15 минут, используя внутридневные данные о микроструктуре, такие как спреды, дисбаланс глубины стакана, направленный объём и влияние на…

АкцииМашинное обучениеСтатистикаМикроструктура рынка
Machine Learning for Trading

В этом модуле объясняется, как подготовить исторические цены S&P 500, если со временем тикеры могут относиться к разным ценным бумагам. Применяются коэффициенты корректировки на корпоративные действия, отслеживаются идентификаторы ценных бумаг и отмечаются…

АкцииРынки СШАБэктестингИсполнение ордеров
Machine Learning for Trading

В этом руководстве описана проверка миграции, которая меняет идентификаторы бэктестов без повторного выполнения вычислений. Схемы базы данных сканируются для поиска столбцов с зарегистрированными адресами, в том числе встроенными ссылками в текстовых…

БэктестингСтатистика
Machine Learning for Trading

В этом анализе оценивается, достаточно ли надежны для дальнейшего использования сигналы, выбранные в нескольких торговых исследованиях. Информационные коэффициенты (IC) на валидации сопоставляются с результатами контрольной выборки, анализируются…

Машинное обучениеСтатистикаБэктестингУправление рисками
Machine Learning for Trading

В этом руководстве рассматриваются признаки, построенные на истории цен и объемов активов: доходность на разных горизонтах, показатели тренда и разворота, несколько оценок волатильности, режимы волатильности, ликвидность, хвостовой риск и поперечная…

Технические индикаторыМоментумВолатильностьМашинное обучение
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке измеряется, как меняется эффективность опционной стратегии S&P 500 на валидации при разных предполагаемых долях уплачиваемого котируемого спреда. Для каждого семейства моделей выбирается одна базовая стратегия, после чего она повторно…

ОпционыИсполнение ордеровБэктестингУправление рисками
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке формируются прогнозы для ранее не затронутого контрольного окна ETF с конфигурацией, выбранной на валидационных данных. Спецификация обучения перестраивается так, чтобы оно завершалось за один горизонт прогнозирования до начала окна;…

БэктестингУправление рискамиСтатистика
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке описан конвейер для извлечения отношений между поставщиками, клиентами и конкурентами из отчетов компаний 10-K и их хранения в графе знаний Neo4j. Локальная языковая модель предлагает структурированные тройки «субъект — предикат —…

АкцииМашинное обучениеСтатистикаУправление рисками
Machine Learning for Trading

В этом руководстве по наборам данных сравниваются два источника тиковых данных по акциям US для исследования книги заявок и микроструктуры рынка. Записи Databento «рыночные данные по заявкам» содержат предварительно обработанные события добавления,…

АкцииМикроструктура рынкаИсполнение ордеров
Machine Learning for Trading

В этом документе описаны проверки реестра, помогающие решить, повторно использовать или заново запустить обучение модели и бэктесты. Запуски идентифицируются по хешам, полученным из их спецификаций; повторно использовать запуск можно только при наличии…

БэктестингМашинное обучениеСтатистика
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке объясняется, почему универсальная риск-надстройка с целевыми весами портфеля не может управлять описанной стратегией короткого стрэддла на индекс S&P 500. Опционный движок распределяет фиксированные доли капитала между недельными…

ОпционыУправление рискамиБэктестингОценка стоимости деривативов