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: 228

Machine Learning for Trading

В этой итоговой записной книжке сравниваются равные веса, обратная волатильность, оптимизация среднего и дисперсии и иерархический паритет рисков на общем сигнале для диверсифицированного набора ETF. Скользящая модель Ridge использует признаки моментума,…

Формирование портфеляБэктестингАкцииИсполнение ордеров
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке описана реконструкция книги лимитных заявок NASDAQ по сообщениям DataBento формата market-by-order для одного инструмента и одного торгового дня. В ней представлена модульная система, которая отслеживает состояние каждой заявки,…

АкцииМикроструктура рынкаИсполнение ордеровСтатистика
Machine Learning for Trading

В ноутбуке изучается, как частота ребалансировки влияет на оборот, валовую доходность и результаты с учётом издержек для портфеля ETF с наивысшим рейтингом по импульсу. Оборот оценивается по историческим изменениям целевых весов при ежедневной, еженедельной,…

АкцииМоментумИсполнение ордеровБэктестинг
Machine Learning for Trading

В ноутбуке описан процесс бэктеста с интервалом 15 минут для прогнозов по акциям NASDAQ-100. Сначала выполняется техническая проверка на случайных сигналах: поскольку случайная торговля должна приносить убыток после учёта издержек, устойчиво положительный…

АкцииБэктестингИсполнение ордеровМикроструктура рынка
Machine Learning for Trading

В ноутбуке строятся показатели рыночной микроструктуры по данным сделок NASDAQ ITCH; сделки агрегируются во внутридневные бары, а прокси ликвидности отделяются от сигналов потока заявок и состояния книги заявок. Перед агрегацией отдельные сделки…

АкцииМикроструктура рынкаВысокочастотная торговляСтатистика
Machine Learning for Trading

В демо описан непрерывно работающий цикл криптоторговли, подключённый к спотовому рынку Alpaca в USD. Набор активов для исследования бессрочных фьючерсов сопоставляется со спотовыми парами, поддерживаемыми площадкой; подчёркивается, что торговать можно лишь…

КриптовалютыСпотовые рынкиБессрочные фьючерсыМоментум
Machine Learning for Trading

В ноутбуке сравниваются распределения портфеля из PyPortfolioOpt, Riskfolio-Lib и skfolio на одной и той же панели доходности ETF. Алгоритмы подгоняются на обучающем периоде; проверяется, что эквивалентные целевые функции и согласованные веса совпадают в…

Несколько классов активовФормирование портфеляБэктестингИсполнение ордеров
Machine Learning for Trading

В ноутбуке изучается влияние транзакционных издержек на часто ребалансируемую стратегию NASDAQ-100. Сначала к существующим бэктестам до учёта издержек применяются предположения о расходах в базисных пунктах, чтобы показать, как меняется коэффициент Шарпа при…

АкцииИсполнение ордеровМикроструктура рынкаБэктестинг
Machine Learning for Trading

В ноутбуке рейтинги моделей преобразуются в простые портфели бессрочных криптофьючерсов, чтобы в последующих экспериментах измерять эффект изменения размера позиций, издержек или контроля риска. Применяются правила входа, например выбор контрактов с…

КриптовалютыБессрочные фьючерсыБэктестингФормирование портфеля
Machine Learning for Trading

В записной книжке наборы прогнозов моделей преобразуются в сопоставимые бэктесты опционов на S&P 500. В каждую еженедельную дату принятия решения прогнозируемая доходность ранжируется, выбираются символы с наивысшим рейтингом из ликвидной вселенной и…

ОпционыАкцииБэктестингИсполнение ордеров
Machine Learning for Trading

В записной книжке показано, как настроить Feast с источниками Parquet, сущностями, представлениями признаков, временными метками и сроком действия, а затем получить признаки для обучающих примеров и запроса в стиле «на момент времени». Результат Feast…

Машинное обучениеИсполнение ордеровБэктестингСтатистика
Machine Learning for Trading

В этой исследовательской записной книжке описываются структура и интерпретация минутных баров AlgoSeek NASDAQ-100. Предварительно рассчитанные поля набора данных сгруппированы по ценам и объёмам котировок, ценам сделок, спредам, объёму, группам по…

АкцииМикроструктура рынкаИсполнение ордеровРынки США
Machine Learning for Trading

В этом исследовании оцениваются месячные стратегии лонг-шорт по децилям, построенные на характеристиках компаний US; сравниваются линейные модели, градиентный бустинг и подходы со скрытыми факторами с учётом временных лагов бухгалтерских данных,…

АкцииРынки СШАФакторное инвестированиеМашинное обучение
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке сравниваются встроенные, серверные, универсальные и ориентированные на трейдинг базы данных для задач с финансовыми временными рядами: массовая запись, полное сканирование, запросы по временному интервалу, агрегация OHLCV и…

БэктестингСтатистикаМикроструктура рынкаИсполнение ордеров
Machine Learning for Trading

В этом анализе сравниваются три способа преобразовать знаковые прогнозы доходности модели в бинарные позиции: фиксированный нулевой порог, скользящий процентиль для каждого инструмента и процентиль в поперечном срезе инструментов. Правила применяются к…

Машинное обучениеИсполнение ордеровБэктестингКриптовалюты
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке показаны операционные меры защиты для реальной торговли с использованием синтетического брокера. Показано, как отклоняется заявка, если снимок рынка старше заданного порога, и как падение стоимости счёта может включить выключатель при дневном…

Управление рискамиИсполнение ордеров
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке измеряется, как изменение пропорциональных транзакционных издержек влияет на одну стратегию FX, выбранную по валидации для каждой метки доходности. Сначала выбирается исходная стратегия из кандидатов по сигналу, распределению активов и…

Валютный рынокБэктестингИсполнение ордеровУправление рисками
Machine Learning for Trading

В этом анализе объясняется, как читать поперечные информационные коэффициенты (IC) для моделей фьючерсов CME и как они связаны с последующими тестами портфелей. Для каждой даты рассчитывается ранговая корреляция прогнозируемой и реализованной доходности,…

ФьючерсыСтатистикаМашинное обучениеБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке оценивается, позволяют ли исторические данные ETF построить ежемесячную стратегию ранжирования до создания модели или прогноза. Проверяется допустимость активов на конкретную дату по ликвидности за предыдущий год, подсчитываются доступные…

АкцииБэктестингИсполнение ордеровСтатистика
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке исследуется, почему два движка бэктестинга могут давать разные результаты при одинаковых сигналах. Предварительно рассчитанная стратегия ETF остаётся неизменной: по её прогнозам формируется детерминированный портфель, а параметры исполнения…

БэктестингИсполнение ордеровМикроструктура рынкаОпределение размера позиции
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке проверяются валидационные прогнозы, полученные в исследованиях акций и опционов, путём их преобразования в портфели акций только с длинными позициями. Используется базовый вариант с равными весами для акций из топ-K, сравниваются несколько…

АкцииОпционыБэктестингФормирование портфеля
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке на основе сделок и сообщений об ордерах, полученных из NASDAQ ITCH, иллюстрируются закономерности микроструктуры рынка. Рассматривается отрицательная автокорреляция первого порядка доходности цены сделок на тиковом уровне. Объясняется,…

АкцииМикроструктура рынкаИсполнение ордеровСтатистика
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке разрабатывается задача симулируемого маркет-мейкинга, в которой агент PPO выбирает смещение котировки и ширину спреда. Вероятность исполнения снижается по мере удаления котировок от средней цены, а дисбаланс ордеров влияет и на…

Маркет-мейкингМашинное обучениеИсполнение ордеровМикроструктура рынка
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке четырёхэтапный процесс прогнозирования реализован с помощью обычной оркестрации Python, CrewAI и LangGraph. Сравнивается, где хранится состояние, как выявляются и исправляются ошибки, какие зависимости добавляет каждый подход и как…

Машинное обучениеСтатистикаИсполнение ордеровБэктестинг