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 главе утверждается, что устойчивые исследования торговли зависят от дисциплинированного процесса, способного адаптироваться к изменениям рынка, зашумлённым свидетельствам и затратам на реализацию. Различаются структурные сдвиги, режимы, дрейф данных и…
Этот ноутбук оценивает связь финансовых признаков и признаков на основе моделей со следующей восьмичасовой доходностью бессрочных криптофьючерсов. Выборка оценки строится на окнах валидации walk-forward, финальный контрольный период остаётся вне анализа, а…
В этом исследовании на данных NASDAQ-100 проверяется, сохраняют ли сигналы микроструктуры с интервалом 15 минут эффективность с учётом торговых издержек. В рамках анализа оцениваются поток ордеров, устаревание котировок и относительные спреды, а затем…
В ноутбуке проверяется, достаточно ли пригодных данных для справедливой оценки дневной стратегии ранжирования акций US до обучения какой-либо модели. Объясняется, как сформировать совокупность на конкретную дату с историческими компонентами: для проверки…
В ноутбуке изучается влияние регуляризации на модель фьючерсов CME, построенную на коррелированных семействах признаков, включая керри, скользящий коэффициент Шарпа, импульс и показатели волатильности. Сравниваются Ridge, Lasso и ElasticNet: Ridge уменьшает…
В ноутбуке настроенные правила стоп-лосса, трейлинг-стопа и выхода по времени применяются к наиболее сильной по рангу валидации стратегии сигнала или распределения для каждого горизонта доходности фьючерсов. Каждое правило проверяется на своей исходной…
В этом ноутбуке ранее выбранная конфигурация акций US применяется к прогнозам для контрольного периода. Выбранные модель, прогнозы, алгоритм распределения, концентрация, надстройка управления рисками, частота ребалансировки и допущения о транзакционных…
В ноутбуке описана адаптация Diffusion-TS для генерации синтетических рядов доходности ETF. Модель устранения шума предсказывает чистый ряд как сумму полиномиального тренда, сезонной составляющей Фурье и остатка; совместная функция потерь во временной и…
В главе утверждается, что повторяемая дисциплина исследований — более устойчивый источник торгового преимущества, чем любая отдельная стратегия. Представлен процесс, основанный на опровержимых гипотезах, вневыборочной оценке и поправках на множественные…
В документе представлен анализ чувствительности к затратам для фиксированной импульсной стратегии ETF. Совокупность активов, веса, расписание и симулятор остаются неизменными, а бэктест повторно запускается для разных комиссий за каждую сторону сделки.…
В документе объясняется, почему TabM используется для моделирования панельных данных по бессрочному фандингу: общая нейросетевая основа объединяет все входные признаки, а нелинейные слои могут представлять взаимодействия. В отличие от дерева, выбирающего…
В этом ноутбуке доли институциональных инвесторов в акциях по отчётам SEC 13F представлены в виде графа связей управляющих с ценными бумагами и отраслевыми отношениями для агрегации. Схема сохраняет и дату отчёта на конец квартала, и более позднюю дату…
В этом ноутбуке ранее выбранная конфигурация ETF применяется к зарезервированному контрольному окну. Подходящие прогнозы для контрольного периода формируются на основе идентификатора обучения и контрольной точки выбранной модели, после чего используются…
Этот процесс оценки отбирает финансовые признаки и признаки на основе моделей по будущей доходности на внутридневной панели NASDAQ-100. Сначала резервируется финальный тестовый период, а наблюдения, чьи будущие метки рассчитываются внутри этого окна,…
В этом ноутбуке показано, как брокерская обёртка может отклонять небезопасные заявки с помощью лимитов размера заявки и позиции, ограничений частоты заявок, правил по активам и постоянного переключателя остановки. Синтетический брокер делает решения…
В этом анализе оценивается, связан ли пропуск недавних периодов в импульсной стратегии с причинным изменением будущей доходности ETF, а не то, насколько хорошо импульс предсказывает доходность. Метод двойного машинного обучения моделирует результат и…
Этот метод построения бенчмарка формирует дневной ряд доходности с равными весами для активов, заявленных в исследовании. Сначала для каждого символа берётся последняя цена закрытия за сессию, затем рассчитывается доходность от закрытия до закрытия, а…
В документе описан дневной набор данных по акциям US из архива Wiki Prices на Data Link от NASDAQ. Он охватывает тысячи компаний с 1962 по март 2018 и включает исключённые из листинга компании, что полезно для исторических исследований, стремящихся снизить…
В этом анализе профилируется фиксированная вселенная из 100 ETF в девяти группах активов. Проверяется покрытие по фондам и годам, соответствие панели цен конфигурации групп, пропуски и порядок значений OHLC; также сравниваются торговые объёмы между группами.…
В ноутбуке изучаются модели градиентного бустинга для прогноза доходности и направления движения бессрочных криптофьючерсов. Сетка варьирует ёмкость деревьев и функцию потерь, включая квадратичную ошибку, абсолютную ошибку и функцию Хьюбера; модели…
В документе представлена базовая архитектура нейросети PatchTST для прогноза многомерных временных рядов. Каждый входной ряд делится на перекрывающиеся патчи, проецируемые в обучаемое пространство признаков; к ним добавляются позиционные кодировки, после…
В документе объясняется, как измерять доходность вокруг событий: срабатывания сигнала, публикации отчёта о прибыли или выхода макроданных. В качестве примера рассматриваются импульсные пробои в ликвидных ETF. Для каждого события рыночная модель, подогнанная…
В ноутбуке оценивается, влияет ли z-оценка премии бессрочного криптофьючерса на доходность за последующие восемь часов при фиксированных трёх указанных факторах: волатильности цены, ставке финансирования и среднем отклонении премии. Поскольку воздействие…
В ноутбуке на примере дневных доходностей ETF объясняется, как модели GARCH описывают группирование волатильности и преобразуют его в признак для каждой сессии. Сначала визуальная диагностика и тест ARCH-LM используются для проверки зависимости квадратов…