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: 1,044
В этом анализе сравниваются зарегистрированные эффекты воздействия, оценённые методом двойного машинного обучения, в девяти практических примерах трейдинга. Загружаются текущие результаты из реестра каждого исследования, проверяются целостность реестра и…
В этой записной книжке представлена схема оценки бэктеста распределения капитала в ETF по дневной доходности портфеля и сопоставимому бенчмарку SPY. Рассматриваются показатели риска и доходности, в том числе коэффициенты Шарпа, Сортино и Кальмара,…
В этой записной книжке объясняется, как неопределённость модели может дать информацию сверх точечной оценки. Подбирается модель стохастической волатильности, в которой скрытая логарифмическая волатильность меняется со временем, а доходности имеют…
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…
Этот набор средств оценки разделяет четыре типа сбоев в финансовом конвейере генерации с дополнением через поиск: поиск релевантных свидетельств, обоснование ответов этими свидетельствами, отказ отвечать на вопросы без ответа и противодействие небезопасным…
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,…
В записной книжке оценивается, насколько портфель с равными весами из оставшихся в выборке акций США US может завышать доходность по сравнению с полной исходной вселенной. Сначала проверяется, когда в панели фиксируется уход тикеров; выясняется, что записи…
В этой записной книжке представлен многораундовый спор «быков» и «медведей» вокруг оспариваемого вероятностного прогноза. Каждая сторона аргументирует позицию на основе общих сводок исследовательских агентов, видит прежнюю позицию оппонента и пересматривает…
Этот исследовательский анализ знакомит с опционными контрактами и структурой цепочки, а затем описывает выборку 2020 опционов S&P 500 по восьми базовым активам. Объясняются денежность опциона, внутренняя и временная стоимость, подразумеваемая волатильность,…
В этом анализе рассматривается зарегистрированный процесс бэктестинга ежемесячной стратегии на акциях US, основанной на характеристиках компаний. Приводятся неопределённость коэффициента Шарпа, вероятностные и скорректированные показатели Шарпа, парные…
В этой записной книжке оцениваются стоп-лоссы на уровне позиции, трейлинг-стопы и выход по времени для ветви распределения капитала, занявшей первое место по коэффициенту Шарпа на валидации среди допустимых кандидатов с полным покрытием. Каждый оверлей…
В этой записной книжке строятся признаки на основе моделей, подобранных на истории валютных цен, в дополнение к индикаторам, рассчитанным непосредственно по прошлым ценам. Описаны три подхода: фильтр пространства состояний, оценивающий медленно меняющийся…
В этой записной книжке сравниваются правила распределения весов в портфеле для опционной стратегии на S&P 500, которая продаёт стреддлы. Выбранные тикеры и прочие настройки стратегии остаются неизменными; базовое распределение с равными весами заменяется…
В этой записной книжке измеряется влияние издержек исполнения на уже выбранную конфигурацию стратегии на криптобессрочных контрактах. Модель, чекпойнт, правило входа, распределитель и контроль риска остаются неизменными; затем стратегия повторно запускается…
В этой записной книжке описан процесс преобразования квартальных раскрытий по MD&A компаний S&P 500 в торговые признаки. Даты принятия документов используются как привязка к моменту времени; несколько документов одной компании за одну дату сводятся к…
В этой главе глубокое обучение временных рядов рассматривается через практический вопрос: когда порядок наблюдений содержит информацию, упускаемую при прогнозировании поперечного среза, и какие архитектуры моделей способны её использовать? Рассматриваются…
Этот анализ в режиме только для чтения объединяет валидационные прогнозы нескольких семейств моделей, чтобы оценить их полноту, качество ранжирования акций, устойчивость навыка ранжирования между фолдами и то, дают ли похожие модели разную информацию.…
В этой записной книжке рассматривается PCA с премией за риск PCA, которая изменяет ковариационную матрицу доходностей, добавляя взвешенное внешнее произведение средних доходностей за обучающий период. Главные собственные векторы задают статические факторные…
В этой записной книжке SHAP используется для объяснения прогнозов доходности ETF с помощью регрессии Ridge. Для линейной модели атрибуции признаков связаны с подобранными коэффициентами и отклонениями от фоновых значений признаков точным аналитическим…
В ноутбуке фильтрация Калмана рассматривается как способ извлечения признаков из финансовых цен. Состояние локального линейного тренда отслеживает скрытый уровень цены и его наклон, а модель наблюдений учитывает шум в ценах закрытия. Каждое обновление даёт…
В ноутбуке представлен инструментальный анализ главных компонент (IPCA) — подход со скрытыми факторами для прогнозирования доходности по характеристикам компаний. Вместо прямого назначения веса доходности каждой характеристике метод IPCA моделирует факторные…
В ноутбуке описано создание набора прогнозов вне обучающей выборки для ранее выбранной модели опционов S&P 500. Конфигурация фиксируется по результатам валидации, затем переобучается на данных до отложенного периода, и для этого периода регистрируются…
В этом инструменте описан метод объяснения доходности стратегии с помощью трёхфакторной или пятифакторной модели Фама—Френча, при необходимости с добавлением импульса. Данные дневных доходностей факторов сопоставляются с доходностью стратегии; определяется…
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…