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: 671

Machine Learning for Trading

В этой записной книжке анализируются временные метки событийных связей финансового графа знаний; отдельно рассматривается, когда произошло событие, когда оно стало публичным и когда конвейер извлечения создал связь. Рассчитываются лаги раскрытия и…

Машинное обучениеСтатистикаБэктестингТорговля на событиях
Machine Learning for Trading

В этом обзоре главы описан процесс определения торговых стратегий на основе гипотез до проведения бэктеста. Документированные допущения о данных и неизменяемая конфигурация связываются с исследовательским анализом, событийными исследованиями и…

МоментумВозврат к среднемуСтатистикаБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке обычный автоэнкодер обучается на часовой доходности набора рынков криптовалютных бессрочных контрактов. Доходность стандартизируется по обучающему периоду; нейросеть сжимает многомерные входные данные в двумерное латентное…

КриптовалютыМашинное обучениеСтатистикаВолатильность
Machine Learning for Trading

В документе описан общий рабочий процесс анализа для сравнения конфигураций моделей на практических примерах. Сначала для каждого примера выбирается одна конфигурация, затем на её основе составляются сводки по фолдам и между исследованиями, чтобы в…

Машинное обучениеСтатистикаБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этом анализе восстанавливаются жизненные циклы лимитных ордеров NASDAQ по сообщениям ITCH: от подачи ордера до первого события, связанного с отменой, или исполнения. Различаются добавления, удаления, частичные отмены, замены и исполнения, после чего…

Микроструктура рынкаИсполнение ордеровАкцииСтатистика
Machine Learning for Trading

В ноутбуке задаются метки будущей ценовой доходности для фиксированной панели бессрочных криптовалютных контрактов и объясняется, как их построение влияет на все последующие модели и бэктесты. Временные метки открытия бара сдвигаются к моменту доступности…

КриптовалютыБессрочные фьючерсыБэктестингСтатистика
Machine Learning for Trading

Этот модуль формирует таблицы каталога из реестров экспериментов с прогнозами моделей и бэктестами. Он задаёт зарезервированные поля для происхождения данных, идентификаторов, статуса завершения, доступности артефактов и метрик. Каталог содержит несколько…

БэктестингСтатистикаУправление рискамиФормирование портфеля
Machine Learning for Trading

В этой итоговой работе объясняется оценка вероятностных прогнозов с помощью оценки Брайера, логарифмической оценки, ожидаемой ошибки калибровки и резкости прогноза; диаграммы надёжности показывают, где прогнозы чрезмерно или недостаточно уверенные. Описаны…

СтатистикаМашинное обучениеУправление рисками
Machine Learning for Trading

В ноутбуке оцениваются конфигурации последовательностных моделей LSTM и NLinear для фьючерсных инструментов CME. Последовательностные модели обрабатывают упорядоченные окна наблюдений, проверяя, содержит ли недавняя траектория информацию сверх специально…

ФьючерсыМашинное обучениеБэктестингСтатистика
Machine Learning for Trading

В ноутбуке к зафиксированной модели FinBERT применяется SHAP на уровне токенов: модель классифицирует финансовый текст как отрицательный, нейтральный или положительный. Обёртка для вывода модели сохраняет порядок меток в контрольной точке, а затем объясняет…

Машинное обучениеНастроения рынкаСтатистика
Machine Learning for Trading

В этой тетради архитектура TSMixer адаптирована для прогнозирования будущей доходности ETF на основе исторических характеристик импульса. В архитектуре чередуются общее линейное преобразование вдоль временной оси и слой MLP для признаков, применяемый…

Машинное обучениеАкцииМоментумБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этой записи описан конвейер из нескольких ИИ-агентов для оценки вероятности рецессии в США до конца 2026. Агенты ищут экономические индикаторы и прогнозы, формируют индивидуальные вероятности, сопоставляют аргументы в ходе обсуждения и передают данные…

Рынки СШАСтатистикаНастроения рынка
Machine Learning for Trading

В ноутбуке объясняется, почему наблюдаемый коэффициент Шарпа стратегии нужно корректировать, если её выбрали из множества испытаний. Представлен дефлированный коэффициент Шарпа (DSR), который сравнивает выбранный результат с ориентиром, возрастающим вместе с…

БэктестингСтатистикаУправление рисками
Machine Learning for Trading

В ноутбуке объясняется, как дообучить трансформер для распознавания именованных сущностей в финансовых текстах — например, организаций, людей, сумм, дат и процентов. Основное внимание уделено меткам границ BIO и сопоставлению аннотаций на уровне слов с…

Машинное обучениеАкцииСтатистика
Machine Learning for Trading

Ноутбук адаптирует обучаемый автоэнкодер для дневных данных по акциям US. Модель восстанавливает ранговые характеристики цен и объёмов, а вспомогательная и основная классификационные головы обучают общее скрытое представление предсказывать положительную…

АкцииМашинное обучениеБэктестингСтатистика
Machine Learning for Trading

В этой тетради показан процесс проверки качества ежедневных данных US по акциям OHLCV. Структурные проверки охватывают пропуски, дубликаты, хронологический порядок, согласованность цен, отрицательные значения, устаревшие цены и экстремальные доходности.…

АкцииСтатистикаУправление рискамиМикроструктура рынка
Machine Learning for Trading

В ноутбуке описана процедура сокращения большого набора признаков ETF до кандидатов для дальнейшего моделирования. Признаки ранжируются по информационным коэффициентам Спирмена в поперечном срезе относительно будущих доходностей: коэффициенты рассчитываются…

АкцииСтатистикаМашинное обучениеФакторное инвестирование
Machine Learning for Trading

В документе представлены скрытые факторы как общие модели доходности акций; нагрузка каждой акции описывает её подверженность такой модели. Сопоставляются анализ главных компонент, который извлекает факторы и нагрузки акций только из панели доходностей, и…

АкцииФакторное инвестированиеМашинное обучениеСтатистика
Machine Learning for Trading

В ноутбуке модель TabM для табличных данных исследуется на месячных характеристиках компаний. Сравниваются три предустановленных варианта с увеличенной шириной скрытых слоёв и размером ансамбля при неизменных прочих настройках обучения. Единая процедура…

АкцииМашинное обучениеСтатистикаБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этой главе описывается управление системами машинного обучения для торговли после развёртывания. Технические сбои, когда одинаковые входные данные дают разные результаты, отделяются от статистической деградации, когда результаты перестают предсказывать…

Машинное обучениеУправление рискамиИсполнение ордеровСтатистика
Machine Learning for Trading

Этот обзор знакомит со скрытыми факторами — общими закономерностями, извлечёнными из совместной динамики доходностей акций; нагрузка каждой акции показывает её подверженность такой закономерности. Анализ главных компонент, который оценивает факторы и…

АкцииФакторное инвестированиеМашинное обучениеСтатистика
Machine Learning for Trading

В этом анализе объясняется, как интерпретировать информационные коэффициенты для набора моделей прогнозирования фьючерсов CME. Для каждой даты IC определяется как ранговая корреляция прогнозируемой и реализованной доходности по инструментам, после чего…

ФьючерсыСтатистикаМашинное обучениеБэктестинг
Machine Learning for Trading

В ноутбуке объясняется, как макроданные с отметкой периода измерения могут привести к утечке будущей информации в бэктест торговли. Даты публикации оцениваются добавлением длительности периода к дате в записи, а затем применением консервативной задержки…

БэктестингСтатистикаУправление рискамиНесколько классов активов
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке с помощью TreeSHAP объясняются прогнозы доходности LightGBM: оценивается глобальная важность признаков, объясняются отдельные прогнозы, строятся графики зависимости и рассчитываются попарные значения взаимодействия. Ранжирование SHAP…

АкцииМашинное обучениеСтатистикаФакторное инвестирование