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 анализе реализуемости оценивается, достаточно ли данных котировок для рыночно-нейтральной стратегии поперечного ранжирования компонентов NASDAQ-100 каждые пятнадцать минут с удержанием позиций на обоих концах ранжирования. Проверяется, котируется ли…

АкцииМикроструктура рынкаИсполнение ордеровБэктестинг
Machine Learning for Trading

В анализе сопоставляются журналы первичной оценки признаков в девяти примерах торговых исследований. Значимость с контролем доли ложных открытий по Бенджамини—Хохбергу отделяется от второго пути к решению PROCEED: сочетания заданного для конкретного кейса…

СтатистикаМашинное обучениеБэктестингФакторное инвестирование
Machine Learning for Trading

В ноутбуке объясняется, как извлекать данные о сделках инсайдеров из исходных XML-документов SEC Form 4 XML для анализа акций. Единицей разбора служит блок отдельной сделки, что позволяет сохранять связь между кодом операции, датой, количеством акций, ценой…

АкцииРынки СШАТорговля на событияхСтатистика
Machine Learning for Trading

В ноутбуке сравниваются надстройки стоп-лосс, трейлинг-стоп и выхода по времени в бэктестах микроструктуры для фиксированного набора инструментов NASDAQ-100. Стратегия принимает решения каждые пятнадцать минут, а правила риска отслеживают цены каждую минуту,…

Управление рискамиБэктестингОпределение размера позицииАкции
Machine Learning for Trading

В документе рассматриваются два подхода к скрытым факторам доходности фьючерсов. Метод главных компонент находит некоррелированные направления, объясняющие наибольшую долю изменчивости доходности, а нейронный стохастический фактор дисконтирования ищет…

ФьючерсыМашинное обучениеСтатистикаБэктестинг
Machine Learning for Trading

В документе объясняется, как размечать дневную будущую доходность ETF, используя скорректированные цены закрытия на дату наблюдения и в более позднюю торговую сессию. Создаются основная метка с месячным горизонтом и более короткий недельный вариант; метки…

АкцииМашинное обучениеСтатистикаМоментум
Machine Learning for Trading

В документе записана структурированная дискуссия сторонников и противников повышения целевой ставки Федеральной резервной системой в течение 2026. Три агента оценивают этот вопрос, опираясь на экономические прогнозы ФРС, инфляцию, условия на рынке труда,…

Инструменты с фиксированным доходомРынки СШАСтатистика
Machine Learning for Trading

В блокноте факторы главных компонент строятся по панели доходности фьючерсов CME, а не по сконструированным характеристикам, таким как кэрри, моментум или волатильность. Метод PCA находит направления, объясняющие вариацию между продуктами; первая компонента…

ФьючерсыФакторное инвестированиеМашинное обучениеБэктестинг
Machine Learning for Trading

В блокноте описаны медленно меняющиеся контекстные признаки для ежедневных торговых решений: бухгалтерские коэффициенты, макроэкономические условия и календарные кодировки. Рассматриваются показатели стоимости и качества, такие как доходность прибыли на…

АкцииФакторное инвестированиеСтатистикаТехнические индикаторы
Machine Learning for Trading

В блокноте сравниваются разделённое конформное предсказание, конформная квантильная регрессия и адаптивный конформный вывод для прогноза будущей доходности ETF. В walk-forward-фолдах модель обучается на одной подвыборке, ошибки интервалов калибруются на…

АкцииМашинное обучениеСтатистикаУправление рисками
Machine Learning for Trading

В этом блокноте анализируется конвейер отбора заголовков ESG по ключевым словам и сопоставляются структурированные результаты классификатора с требованиями к помощнику на основе генерации с дополнением поиском. Первый список ключевых слов отбирает заголовки,…

Настроения рынкаМашинное обучениеФакторное инвестирование
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке прогнозы на валидационных данных оцениваются как портфели акций без коротких позиций: применяется выбор верхних K инструментов с равными весами и график принятия решений, заданный частотой меток. Последовательность событий от закрытия до…

АкцииОпционыБэктестингФормирование портфеля
Machine Learning for Trading

В документе описаны способы преобразования датированных записей по инструментам в массивы для тематических исследований латентных факторов. Первый метод оставляет только инструменты, соответствующие порогу охвата, рассчитанному по набору данных о…

Факторное инвестированиеФормирование портфеляСтатистика
Machine Learning for Trading

Этот общий служебный модуль предоставляет единый конвейер градиентного бустинга для количественных исследований. Он задаёт пресеты вычислительной мощности и сопоставляет канонические названия параметров с соответствующими настройками LightGBM, XGBoost,…

Машинное обучениеБэктестингФормирование портфеля
Machine Learning for Trading

В ноутбуке исследуется, прогнозирует ли активность в книге заявок краткосрочную доходность NVDA. Строится взвешенная по расстоянию мера давления в книге на основе добавлений, отмен и исполнений заявок с разбивкой по типу рыночного сообщения; затем знаковая…

АкцииМикроструктура рынкаИсполнение ордеровСтатистика
Machine Learning for Trading

В ноутбуке метод SHAP используется для объяснения вероятностей трёх классов финансовой тональности FinBERT на уровне токенов. Фиксируется контрольная точка модели, явно согласуются метки выходных классов, а затем изучается, какие токены повышают или понижают…

Машинное обучениеНастроения рынка
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке инвентаризируются столбцы признаков на основе моделей в девяти тематических исследованиях рынков: читаются схемы Parquet без загрузки полных наборов данных. Поля идентификаторов исключаются, столбцы подсчитываются по рынкам, а семейства…

Машинное обучениеСтатистикаНесколько классов активов
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке объясняется, как поиск среди множества факторов или стратегий завышает видимые результаты выбранного победителя, даже если отдельные оценки рассчитаны корректно. На смоделированном наборе шумовых факторов показано, что наибольший…

СтатистикаФакторное инвестированиеБэктестингУправление рисками
Machine Learning for Trading

В этом исследовании сравниваются модели последовательностей на панели признаков акций и опционов S&P 500. Модель LSTM, сохраняющая состояние с управляющими механизмами в окне ретроспективного анализа, сопоставляется с базовой моделью N-Linear, которая…

АкцииОпционыМашинное обучениеБэктестинг
Machine Learning for Trading

В ноутбуке описана пятичастная архитектура TimeGAN: кодировщик и сеть восстановления отображают исходные наблюдения в латентное пространство и обратно, супервизор обучается временным переходам, а генератор и дискриминатор обучаются состязательно. Описано…

Машинное обучениеАкцииСтатистикаБэктестинг
Machine Learning for Trading

В ноутбуке показано подключение общего интерфейса стратегии моментума ETF к Alpaca; по умолчанию доступен автономный симулированный режим. Объясняется, как можно менять адаптеры брокера и рыночных данных, сохраняя неизменными стратегию, журнал ордеров и…

АкцииМоментумИсполнение ордеровУправление рисками
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке сравниваются валовой и чистый коэффициенты Шарпа на сетках торговых издержек из бэктестов тематических исследований. Для каждой конфигурации стратегии, подготовленной к запуску, из сохранённых артефактов берутся предполагаемые издержки на…

БэктестингУправление рискамиИсполнение ордеровСтатистика
Machine Learning for Trading

В этой записи задокументирован исследовательский запуск с несколькими ИИ-агентами, посвящённый вопросу, войдут ли США в рецессию к концу 2026 согласно заданному правилу определения результата: подряд идущие квартальные сокращения GDP или дата рецессии,…

СтатистикаРынки СШАНесколько классов активов
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке скользящие окна доходности ETF преобразуются в двухканальные изображения для свёрточной нейронной сети. Поле угловых сумм Граммиана масштабирует значения внутри каждого окна, переводит их в углы и фиксирует тригонометрические зависимости…

Машинное обучениеСтатистикаАкцииБэктестинг