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 документе представлен рабочий процесс поддержания актуальности ежедневных рыночных данных: загрузить начальную историю, получить небольшой перекрывающийся массив новых данных, проверить пропущенные даты и отслеживать актуальность и ошибки проверки.…
В документе описано, как в исследовании фьючерсов CME формируются прогнозы для отложенного периода после выбора конфигурации модели на валидационных данных. Выбранная конфигурация и контрольная точка восстанавливаются по результатам валидации, после чего…
В ноутбуке обучается трансформер с патчами для предсказания основной целевой переменной в исследовании акций и опционов S&P 500. Историческое входное окно каждой акции делится на последовательные неперекрывающиеся фрагменты, и каждый фрагмент рассматривается…
В документе объясняется, как получать еженедельные данные CFTC Commitment of Traders по выбранным фьючерсным инструментам и сохранять историю каждого инструмента в файл Parquet. Отчёты COT фиксируют позиции на вторник и публикуются в пятницу; категории…
В этом исследовательском анализе изучаются часовые данные OHLCV по бессрочным контрактам Binance и восьмичасовой индекс премии. Проверяются охват набора данных, изменение состава контрактов, единицы измерения, пропуски и согласованность OHLC исходных баров.…
В коде представлена архитектура автоэнкодера с учителем для прогнозирования по финансовым признакам. Энкодер сжимает нормализованные входные данные до узкого представления, а декодер восстанавливает исходные входные данные как задачу регуляризации. На…
В этой конфигурации описано исследование еженедельной продажи стрэддлов «при деньгах» на компоненты индекса S&P 500. Позиции открываются в пятницу и удерживаются до приближения экспирации; дельта-хеджирование акциями выполняется ежедневно при изменении…
В ноутбуке описана модель стохастического дисконтирующего фактора ETF, которая подбирает единую последовательность весов для доходностей фондов при ценообразовании. В отличие от моделей, отдельно оценивающих экспозиции фондов и доходности факторов, здесь две…
В блокноте описано, как получить прогнозы для отложенной выборки с ранее выбранной конфигурацией модели акций US. Поскольку модель и настройки стратегии выбрали по результатам валидации, эти же результаты не могут независимо подтвердить качество выбора.…
В блокноте представлен процесс мониторинга работающей торговой модели: прогнозы на отложенной выборке используются как офлайн-замена текущим данным. Перед расчётом дрейфа проверяется входная панель признаков, затем эталонные и текущие окна сравниваются с…
В этом блокноте представлена GReaT — метод генерации синтетических финансовых таблиц с помощью языковой модели. Каждая строка преобразуется в текст, модель на основе GPT дообучается на признаках ETF, а сгенерированный текст разбирается обратно на числовые и…
В этом блокноте объясняется, как формировать признаки на основе моделей для панели акций US, не допуская влияния будущих наблюдений на исторические значения. Основной метод — расписание оценивания: модели используют период разогрева, обучаются только на…