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: 687

Machine Learning for Trading

В записной книжке описан цикл развёртывания дневной модели валютных пар FX, в которой Interactive Brokers служит источником данных в реальном времени и площадкой исполнения. На исторической панели обучается регрессионная модель Ridge, рассчитывается…

Валютный рынокМашинное обучениеИсполнение ордеровУправление рисками
Machine Learning for Trading

В записной книжке представлена нейросетевая модель стохастического дисконт-фактора для панели фьючерсов CME. Модель использует доходности продуктов и наблюдаемые характеристики, например кэрри, моментум и волатильность, чтобы строить скрытые факторы и…

ФьючерсыМашинное обучениеФакторное инвестированиеБэктестинг
Machine Learning for Trading

В исследовании лидирующие сочетания распределения активов ETF и контроля риска пересчитываются для двух сеток затрат при неизменной зарегистрированной конфигурации каждой стратегии. В одной сетке указаны базисные пункты на сделку, в другой — комиссия на…

БэктестингИсполнение ордеровФормирование портфеляУправление рисками
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке сравниваются шесть вариантов распределения длинного портфеля по нескольким классам активов ETF. Сжатие ковариационной матрицы Ледуа—Вульфа снижает выборочную вариативность, которая может дестабилизировать оптимизацию. Сравниваются…

Формирование портфеляУправление рискамиНесколько классов активовБэктестинг
Machine Learning for Trading

В записной книжке показано, как использовать PCMCI для поиска запаздывающих связей между доходностями ETF и волатильностью, не задавая причинный граф заранее. Панельные тесты условной независимости сопоставляются с попарными тестами Грейнджера: последние…

Машинное обучениеСтатистикаНесколько классов активовБэктестинг
Machine Learning for Trading

В эксперименте исследуется, насколько выбранный месячный длинно-короткий сигнал по акциям US зависит от акций малой капитализации. К прогнозам для валидации применяется фильтр по рыночной капитализации с лагом, отсекающий самый малый квартиль, после чего…

АкцииРынки СШАФакторное инвестированиеБэктестинг
Machine Learning for Trading

В записной книжке объясняется, как PatchTST использует последовательности фиксированной длины, разбитые на фрагменты, чтобы прогнозировать метки NASDAQ-100. Механизм внимания связывает фрагменты в пределах последнего часа, сокращая длину последовательности…

АкцииМашинное обучениеБэктестингСтатистика
Machine Learning for Trading

В документе описан эксперимент с фьючерсами CME и TabM — экономичной по числу параметров нейросетевой моделью-ансамблем. Она использует те же сформированные строки признаков и фолды walk-forward-анализа, что и линейные модели и модели градиентного бустинга.…

ФьючерсыМашинное обучениеСтатистикаБэктестинг
Machine Learning for Trading

В документе представлена NLinear — минималистичная последовательностная модель для прогнозирования доходности акций NASDAQ-100 по внутридневным признакам. Она использует фиксированное скользящее окно, вычитает последнее наблюдение, чтобы модель работала с…

АкцииМашинное обучениеСтатистикаБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этом материале объясняется, как оценить стратегию, выбранную по данным валидации, используя прогнозы для отдельного отложенного периода 2021. Выбранные распределение капитала, концентрация, контроль рисков, график торговли и издержки остаются неизменными;…

АкцииБэктестингУправление рискамиФормирование портфеля
Machine Learning for Trading

В этом модуле описана миграция реестра после того, как библиотека изменила нумерацию фолдов walk-forward-анализа, сохранив их временные окна и рассчитанные значения. Идентификаторы фолдов используются в спецификациях обучения, ключах прогнозов, отпечатках…

БэктестингМашинное обучениеСтатистика
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке рассматриваются сохранённые результаты аудита реальных стратегий, в котором движок LEAN сравнивается с соответствующими профилями ML4T Backtest. Определяются классы активов, для которых доступны рабочие нагрузки на зафиксированных…

БэктестингИсполнение ордеровАкцииФьючерсы
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке описано получение прогнозов для отложенного периода в исследовании акций US после выбора конфигурации на фолдах валидации. Выбранная конфигурация определяется, выбор контрольной точки сохраняется, а новая спецификация обучения строится…

АкцииМашинное обучениеБэктестингУправление рисками
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке представлен подход к проверке того, сохраняет ли кажущееся качество сигнала импульса разумные исследовательские настройки. На реальных данных ETF до заданного периода отложенной выборки меняется по одному параметру ретроспективного анализа за…

АкцииМоментумСтатистикаБэктестинг
Machine Learning for Trading

В ноутбуке объясняется, как сравнивать модели прогнозирования опционов S&P 500, не допуская искажения результатов из-за неполных или несогласованных выборок оценки. Каждая модель определяется семейством, конфигурацией и контрольной точкой; проверяется…

ОпционыМашинное обучениеСтатистикаБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке описан условный автоэнкодер, моделирующий доходность акций как произведение факторных нагрузок, зависящих от характеристик, на латентные факторы. Сначала совместная поперечная регрессия методом наименьших квадратов оценивает доходность…

АкцииФакторное инвестированиеМашинное обучениеФормирование портфеля
Machine Learning for Trading

В этом руководстве описан набор непрерывных фьючерсных контрактов CME на фондовые индексы, ставки, энергоносители, металлы, валюты, сельскохозяйственную продукцию и животноводство. Рассматриваются исходные почасовые данные и производная дневная частота,…

ФьючерсыНесколько классов активовСырьевые товарыБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке изучается влияние правил распределения на стратегии ETF после того, как модель уже ранжировала активы. Наборы прогнозов и календарь ребалансировки остаются неизменными: для каждого сравнения выбирается одна и та же корзина топ-k, а меняются…

АкцииФормирование портфеляОпределение размера позицииУправление рисками
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке сравниваются линейные модели на признаках ETF, построенных на перекрывающихся окнах доходности и связанных показателях импульса, волатильности и осцилляторов. Такие предикторы коллинеарны, поэтому коэффициенты обычного метода наименьших…

Несколько классов активовМашинное обучениеСтатистикаБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке берутся лучшие конфигурации прогнозов на валидации из базового этапа сигналов с равными весами и проверяются альтернативные методы распределения на тех же прогнозах. Сравниваются взвешивание по оценке и конформное взвешивание с обратной…

АкцииФормирование портфеляОпределение размера позицииБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке оценивается, как зарегистрированные наборы прогнозов ETF работают после преобразования в портфели. Каждый набор прогнозов на валидации сопоставляется с заданными схемами входа, например с разным числом активов из топ-k, при неизменных…

АкцииБэктестингФормирование портфеляУправление рисками
Machine Learning for Trading

В этой главе описан путь от исследования до исполнения сделок на реальном счёте с общей логикой стратегии, работающей в бэктесте, бумажной торговле и реальной торговле. Рассматриваются интеграции с брокерами и платформами, циклы развёртывания, проверка…

Исполнение ордеровУправление рискамиБэктестингМикроструктура рынка
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке строятся признаки для проверки гипотезы о поперечном срезе: необычно дорогие длинные позиции в бессрочных фьючерсах могут предшествовать относительной слабости по мере выхода участников из переполненных сделок. Ставки финансирования и данные…

КриптовалютыБессрочные фьючерсыДоходность от переноса позицииБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этой главе рассматриваются рыночные, фундаментальные и альтернативные источники финансовых данных, а также влияние класса активов на смысл цен, ликвидности и наблюдений. Подчёркивается, что временные метки, корректировки, идентификаторы и пересмотры входят…

Несколько классов активовСтатистикаБэктестингУправление рисками