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: 1,044

Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке объясняется, как скрытые марковские модели определяют ненаблюдаемые состояния рынка по доходности и недавней волатильности. Сначала задаются простые правила сравнения: порог индекса волатильности для стресса и цена относительно долгосрочной…

Машинное обучениеСтатистикаВолатильностьТехнические индикаторы
Machine Learning for Trading

В ноутбуке собраны сквозные конвейеры для дневных данных акций и почасовых бессрочных фьючерсов на криптовалюты: получение, проверка, маркировка источника и хранение. В примере с акциями исторические данные WikiPrices объединяются с более свежим потоком…

АкцииКриптовалютыФьючерсыМикроструктура рынка
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 строятся интервалы неопределённости для будущей доходности ETF с помощью регрессии Ridge и трёх конформных методов: split conformal prediction, conformalized quantile regression и adaptive conformal inference. Методы оцениваются на фолдах…

АкцииМашинное обучениеСтатистикаУправление рисками
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке с помощью двойного машинного обучения оценивается связь z-оценки премии бессрочных фьючерсов с доходностью за следующие восемь часов после учёта шести контрольных переменных до воздействия. Эффекты для режимов высокой и низкой волатильности…

КриптовалютыБессрочные фьючерсыМашинное обучениеСтатистика
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 проверяется, может ли построение портфеля спасти стратегию NASDAQ-100, проигрывающую издержкам и торгующую на каждом баре. Лучшие базовые прогнозы выбираются по заданной вселенной отбора, после чего сравнения распределения проводятся на…

АкцииФормирование портфеляОпределение размера позицииИсполнение ордеров
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

Дробное дифференцирование применяет нецелую степень оператора лаговой разности к логарифмам цен. Его биномиальные веса затухают для прошлых наблюдений, поэтому результат объединяет изменения цен с частью сохраняющейся информации об уровне. Дробный порядок…

СтатистикаТехнические индикаторыМашинное обучение
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
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке описана модель LSTM, которая прогнозирует доходность по упорядоченным окнам характеристик акций из панели акций US. В отличие от простой табличной модели, LSTM обрабатывает торговые сессии последовательно и переносит скрытое состояние через…

Машинное обучениеАкцииРынки СШАБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке рассматривается TimeGAN — рекуррентная генеративно-состязательная модель для создания синтетических финансовых временных рядов. Её пять модулей обучаются строить эмбеддинг и восстанавливать данные, предсказывать последовательные латентные…

Машинное обучениеАкцииСтатистикаБэктестинг
Machine Learning for Trading

В документе описан общий метод формирования разбиений walk-forward для проверки по настройкам оценки из примеров исследований. Построение фолдов делегируется сплиттеру с учётом календаря; используются уникальные временные метки, чтобы сохранять выравнивание…

БэктестингСтатистикаУправление рисками
Machine Learning for Trading

В ноутбуке применяются два последовательных детектора к реальным ошибкам прогнозов, полученных на выборке проверки, для двух конфигураций линейных моделей акций US за календарный год. Детектор сдвига среднего по двум окнам ищет изменения величины ошибки, а…

Машинное обучениеСтатистикаУправление рискамиАкции
Machine Learning for Trading

В документе объясняется, как TWAP и VWAP распределяют крупную родительскую заявку на дочерние заявки в течение торговой сессии. TWAP делит объём поровну между временными интервалами, а VWAP распределяет объём пропорционально прогнозу объёма торгов за…

Исполнение ордеровМикроструктура рынкаБэктестингАкции
Machine Learning for Trading

В документе описано, как вывести единый интервал обучения для отложенной выборки из существующей спецификации walk-forward-проверки. Используются заданные в конфигурации исследования даты отложенной выборки, самая ранняя дата начала обучения среди фолдов…

БэктестингМашинное обучениеУправление рискамиСтатистика
Machine Learning for Trading

В этой тетради создаются метки будущей доходности для коротких стрэддлов на акциях S&P 500 с ценой исполнения около текущей цены. Поскольку номинальный 30-дневный стрэддл в дневной панели представляет собой каждый раз новый контракт, сдвиг ценового ряда…

ОпционыВолатильностьОценка стоимости деривативовСтатистика