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
В этой главе представлен рабочий процесс исследования прогностических моделей для трейдинга, где стабильные прогнозы вне выборки могут быть важнее несмещённых оценок коэффициентов. Рассматриваются методы регуляризованной регрессии, такие как Ridge, LASSO и…
В этом ноутбуке данные об институциональных владениях 13F преобразуются в двудольный граф «институт — акция», из которого извлекаются исследовательские признаки: сходство совместного владения акциями, широта и концентрация владения, изменения раскрытых…
В этой записной книжке сравниваются полный перебор по сетке и байесовский семплер TPE из Optuna TPE для настройки модели LightGBM на задаче прогнозирования форвардной доходности ETF. Сначала обоим методам выделяется одинаковый бюджет испытаний на небольшой…
В этом ноутбуке изучается калибровка временных, тиковых, объёмных, долларовых баров и баров дисбаланса на данных торгов NVDA market-by-order за несколько сессий. Сделки фильтруются по обычным торговым часам; используются метки стороны агрессора из потока…
В этой главе исследование стратегии рассматривается как разработка и оценка исполнимого процесса принятия решений: от исходной экономической идеи до определения размера позиции, ограничений, издержек и тестирования в условиях, близких к реальной торговле.…
В этом ноутбуке задаются метки будущей доходности для панели акций US и объясняется, почему их построение влияет на все последующие модели и бэктесты. Описаны окна доходности по скорректированным ценам в торговых сессиях, проверка наличия у каждой акции…
В этом ноутбуке на основе доходности базового актива строятся модельные признаки для исследования опционов S&P 500. Обучается модель GJR-GARCH, которая придаёт дополнительный вес отрицательным шокам доходности, а также модель стохастической волатильности, в…
В этом ноутбуке обучаются нейросети TabM для ранжирования ETF на той же плоской таблице признаков, что используется линейными моделями и моделями с бустингом. Участники ансамбля используют общую двухслойную основу, но имеют собственные векторы…
В этом ноутбуке объясняется, как разложить доходность и риск ETF с помощью регрессий по факторам CAPM и Фама—Френча. Экспозиции за всю выборку оцениваются с робастными стандартными ошибками, учитывающими гетероскедастичность и автокорреляцию; изменение…
В этом ноутбуке представлена генеративная модель для финансовых рядов, сформированных по тикам, объёму или долларовым барам и имеющих неравномерные интервалы между наблюдениями; модель вдохновлена GT-GAN. В энкодере, генераторе, дискриминаторе и декодере…
В этом ноутбуке проверяется, подходят ли исторические данные ETF для стратегии ежемесячного ранжирования до обучения модели или формирования прогнозов. Торгуемый набор проверяется по ликвидности за предыдущий год, подсчитываются подходящие фонды на даты…
В этом ноутбуке контракты Polymarket на события с расчётами в криптовалюте сравниваются с регулируемой площадкой Kalshi как источники альтернативных данных. Объясняется, как правила доступа, активы расчётов, лимиты позиций и политика листинга влияют на…
В этом ноутбуке рассматривается безусловная генеративно-состязательная сеть Васерштейна GAN на основе сигнатур для генерации финансовых временных рядов. Она преобразует доходности в расширенные траектории, вычисляет усечённые сигнатуры траекторий и обучает…
В этом ноутбуке показана проверка дрейфа импульсных и технических признаков ETF в спокойные и стрессовые периоды, а также бессрочных криптовалютных фьючерсов с данными премиального индекса при разных режимах рынка. Сравнивается индекс стабильности популяции…
В этом ноутбуке TSMixer оценивается как глобальная модель последовательностей для панели ETF. Модель использует общие параметры для разных фондов, сохраняя историю и ковариаты каждого фонда; её слои смешивания обучаются временным зависимостям и связям внутри…
В этом ноутбуке задаются целевые значения будущей доходности для кросс-секционной фьючерсной стратегии, которая ранжирует инструменты по срочной структуре, открывая длинные позиции по контрактам с более высокой доходностью переноса и короткие — по контрактам…
В этом ноутбуке объясняется, как интерпретировать контракты Kalshi на ставку по федеральным фондам и подготавливать их цены для количественных исследований. Цена бинарного контракта отражает подразумеваемую вероятность события, но в потоке данных указана…
В этом ноутбуке описано применение TSMixer для прогнозирования доходности акций на основе упорядоченных временных окон признаков каждой акции. Каждый пример содержит 60 последовательных торговых сессий; окна, пересекающие разрывы в истории акции,…
В документе представлен поэтапный процесс сопоставления названий компаний из отчётности, новостей и альтернативных данных с ценными бумагами. Различаются идентификаторы организаций, такие как CIK и LEI, и идентификаторы ценных бумаг, такие как FIGI, CUSIP и…
В документе описана факторная модель на основе автокодировщика с обучением с учителем для прогнозирования доходности акций в рамках исследования аналитики опционов на акции. В отличие от PCA, IPCA и условного автокодировщика без учителя, функция потерь при…
В документе описан фиксированный вневыборочный бэктест выбранной фьючерсной стратегии CME. Конфигурация, прогнозы, распределитель, частота ребалансировки, концентрация и допущения о транзакционных затратах унаследованы из предыдущих этапов исследования и…
В этой записной книжке изучаются линейные модели прогнозирования для поперечного среза фьючерсных продуктов CME; столбцы признаков объединены в связанные семейства, включая перенос доходности, моментум, волатильность и скользящие показатели риска. Поскольку…
В этом учебном анализе сравниваются четыре архитектуры нейронных сетей для одной задачи: прогноза следующей дневной доходности по недавнему окну доходностей. Объединённый набор из восьми биржевых фондов даёт разные рыночные экспозиции. Модели по-разному…
В этой записной книжке проводится аудит полного набора канонических валидационных прогнозов для исследования валютных пар FX. Проверяются идентичность моделей, доступность артефактов, полнота, покрытие заданных целевых меток и соответствие собранных…