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: 95

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 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 объясняется, почему обычные t-тесты могут завышать значимость информационного коэффициента (IC), если ежедневные наблюдения IC зависимы. Строится сигнал моментума на данных ETF, анализируется автокорреляция IC и вводятся стандартные…

СтатистикаБэктестингМоментум
Machine Learning for Trading

В ноутбуке изучается, как частота ребалансировки влияет на оборот, валовую доходность и результаты с учётом издержек для портфеля ETF с наивысшим рейтингом по импульсу. Оборот оценивается по историческим изменениям целевых весов при ежедневной, еженедельной,…

АкцииМоментумИсполнение ордеровБэктестинг
Machine Learning for Trading

В ноутбуке модели LightGBM сравниваются с базовой ridge-моделью для прогнозирования доходности ETF на двух горизонтах. Объясняется, почему деревья могут выявлять взаимодействия, зависящие от рыночного режима, например различное поведение импульса во время…

АкцииМашинное обучениеБэктестингСтатистика
Machine Learning for Trading

В демо описан непрерывно работающий цикл криптоторговли, подключённый к спотовому рынку Alpaca в USD. Набор активов для исследования бессрочных фьючерсов сопоставляется со спотовыми парами, поддерживаемыми площадкой; подчёркивается, что торговать можно лишь…

КриптовалютыСпотовые рынкиБессрочные фьючерсыМоментум
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 этом ноутбуке оценка факторов ETF расширяется с одного горизонта доходности до проверки десяти факторов на трёх горизонтах с поправкой на множественные тесты. Затем проводятся диагностические проверки механизмов для импульса с длинным окном 12-1 и…

Несколько классов активовМоментумВозврат к среднемуСтатистика
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке двойное машинное обучение (DML) применяется для оценки скорректированного эффекта непрерывного показателя импульса ETF на последующую доходность с контролем недавней и долгосрочной волатильности, рыночного режима и наклона кривой доходности.…

Машинное обучениеСтатистикаАкцииМоментум
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 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 исследовании оцениваются дневные поперечные сигналы для широкой вселенной акций US и описывается полный исследовательский конвейер: от данных на конкретный момент времени и сконструированных признаков до сравнения моделей, построения портфеля, издержек и…

АкцииМашинное обучениеМоментумВозврат к среднему
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке фактор поперечного моментума оценивается с помощью информационных коэффициентов, квантильной доходности, спредов между верхней и нижней группами и диагностик классификации. Коэффициент Спирмена IC определяется как ежедневная ранговая…

МоментумФакторное инвестированиеСтатистикаБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке сравниваются две архитектуры Transformer для прогнозирования доходности 21 за ETF дней по признакам импульса за предшествующий период. PatchTST объединяет последовательные дни в фрагменты и помещает в каждый токен короткие…

АкцииМашинное обучениеМоментумБэктестинг
Machine Learning for Trading

В ноутбуке проверяется, объясняют ли четыре стратегии управляемых портфелей доходность SPY после учёта совместного движения широкого набора ETF. Стратегии ранжируют ETF по запаздывающему импульсу, волатильности или недавней доходности. Контролями служат…

Факторное инвестированиеМашинное обучениеСтатистикаМоментум
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке оценивается, можно ли отличить информационный коэффициент (IC) сигнала от шума, если последовательные наблюдения зависимы. На примере сигнала импульса и данных ETF показано, как перекрывающиеся будущие доходности, устойчивые ранги сигнала и…

СтатистикаМашинное обучениеМоментумБэктестинг
Machine Learning for Trading

В ноутбуке описан рабочий процесс подключения стратегии к Interactive Brokers через TWS или Gateway. Проверяется, что используется счёт для бумажной торговли, считываются значения счёта и позиции, а также запрашиваются исторические бары для начальной…

Исполнение ордеровУправление рискамиМоментумАкции
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке механика бэктестинга фьючерсов показана на примере моментум-стратегии с длинными и короткими позициями на нескольких классах активов. Объясняется, как спецификации контрактов с помощью множителей переводят изменения цены в прибыль или…

ФьючерсыМоментумБэктестингОпределение размера позиции
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке проверяется, насколько бэктест моментум-стратегии на ETF чувствителен к предполагаемой торговой комиссии. Веса стратегии и расписание сделок фиксированы; симулятор повторно запускается с разными затратами на каждую сторону сделки,…

АкцииМоментумБэктестингИсполнение ордеров
Machine Learning for Trading

В анализе сравниваются зарегистрированные семейства моделей на панели ETF для разных классов активов по результатам walk-forward-валидации. Модели прогнозируют доходность за 21 торговых дней и оцениваются по поперечным информационным коэффициентам, которые…

Несколько классов активовАкцииМоментумСтатистика
Machine Learning for Trading

В ноутбуке на основе цен строятся признаки для ранжирования широкого набора акций US. Рассматриваются семейства признаков импульса, волатильности, скользящих средних и технических индикаторов, затем они оцениваются относительно метки будущей доходности за…

АкцииРынки СШАТехнические индикаторыМоментум
Machine Learning for Trading

В ноутбуке оцениваются опубликованные доходности факторов как потенциальные составляющие портфеля. Рассматриваются три отдельных вопроса: превышает ли средняя доходность фактора высокий статистический порог, диверсифицируют ли факторы друг друга по причинам,…

Факторное инвестированиеСтатистикаФормирование портфеляУправление рисками
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке показано, как настраивать правила стоп-лосса, тейк-профита и скользящего стопа для портфеля моментума, сохраняя хронологическую отложенную выборку. Сравниваются одномерный перебор параметров, совместные сетки правил и априорные оценки…

Управление рискамиБэктестингОпределение размера позицииМоментум
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке одна месячная стратегия импульса ETF и рыночного режима по кривой доходности реализована двумя способами: векторизованным расчётом доходности и последовательной симуляцией счёта. В обоих случаях используются одинаковые целевые веса,…

АкцииМоментумБэктестингИсполнение ордеров