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 записной книжке задаётся базовый уровень для оценки модельных прогнозов по фьючерсам CME на этапе работы с сигналами. При каждом еженедельном решении инструменты ранжируются по прогнозируемой доходности: верхняя группа покупается, нижняя продаётся в…

ФьючерсыБэктестингФормирование портфеляИсполнение ордеров
Machine Learning for Trading

В этом эксперименте проверяется ранжирование и ребалансировка ETF с позициями только на покупку. Задаётся широкий набор из 100-ETF инструментов с экспозицией на акции, облигации, сырьё и регионы; решения принимаются ежемесячно, исполнение — по цене открытия…

АкцииНесколько классов активовБэктестингИсполнение ордеров
Machine Learning for Trading

В тесте сравниваются CSV, Parquet, Feather (Arrow IPC) и HDF5 на одной и той же детерминированной панели OHLCV. Измеряются время записи, время чтения с загрузкой в память, размер файла и эффект чтения только выбранных столбцов. Выполняется одна запись, а…

АкцииБэктестингИсполнение ордеров
Machine Learning for Trading

В этом практическом руководстве показаны меры безопасности во время работы торговой системы на реальном счёте с использованием синтетического брокера. Пример показывает, как SafeBroker отклоняет заявки, если рыночные данные слишком старые или дневные убытки…

Управление рискамиИсполнение ордеровМикроструктура рынка
Machine Learning for Trading

В ноутбуке сравниваются DQN, PPO и A2C в общей симулируемой торговой среде, откалиброванной по часовым доходностям бессрочных фьючерсов на биткоин. Модель GARCH(1,1) задаёт кластеризацию волатильности; среда учитывает издержки при изменении позиции и…

Машинное обучениеКриптовалютыБессрочные фьючерсыВолатильность
Machine Learning for Trading

В документе описаны два способа оценить спред бид-аск, если доступны только дневные данные OHLCV. Corwin-Schultz сравнивает диапазоны от минимума до максимума за соседние интервалы в один и два дня, используя различное поведение волатильности и спреда, чтобы…

Микроструктура рынкаСтатистикаИсполнение ордеровВолатильность
Machine Learning for Trading

В документе описана базовая оценка прогнозов модели на фьючерсах CME. При каждом еженедельном решении инструменты ранжируются по прогнозируемой доходности: верхняя группа удерживается в длинных позициях, нижняя — в коротких, с равными весами внутри каждой…

ФьючерсыБэктестингФормирование портфеляУправление рисками
Machine Learning for Trading

В ноутбуке описан рабочий процесс подключения стратегии к Interactive Brokers через TWS или Gateway. Проверяется, что используется счёт для бумажной торговли, считываются значения счёта и позиции, а также запрашиваются исторические бары для начальной…

Исполнение ордеровУправление рискамиМоментумАкции
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке проверяется, насколько бэктест моментум-стратегии на ETF чувствителен к предполагаемой торговой комиссии. Веса стратегии и расписание сделок фиксированы; симулятор повторно запускается с разными затратами на каждую сторону сделки,…

АкцииМоментумБэктестингИсполнение ордеров
Machine Learning for Trading

В этом анализе рассматривается зарегистрированный процесс бэктестинга ежемесячной стратегии на акциях US, основанной на характеристиках компаний. Приводятся неопределённость коэффициента Шарпа, вероятностные и скорректированные показатели Шарпа, парные…

АкцииФакторное инвестированиеСтатистикаБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке измеряется влияние издержек исполнения на уже выбранную конфигурацию стратегии на криптобессрочных контрактах. Модель, чекпойнт, правило входа, распределитель и контроль риска остаются неизменными; затем стратегия повторно запускается…

КриптовалютыБессрочные фьючерсыБэктестингИсполнение ордеров
Machine Learning for Trading

В ноутбуке анализируются сообщения NASDAQ TotalView-ITCH, чтобы описать активность рынка и создать пригодные для повторного использования данные о сделках. Сначала сообщения подсчитываются по типам, затем сообщения об исполнении заявок дополняются…

АкцииРынки СШАМикроструктура рынкаИсполнение ордеров
Machine Learning for Trading

В документе описаны средства подготовки временных панелей данных для обучения моделей и скользящего инференса. Обучающий набор данных возвращает скользящие последовательности признаков, будущих доходностей, масштабов волатильности и масок с настраиваемой…

Машинное обучениеБэктестингФормирование портфеляИсполнение ордеров
Machine Learning for Trading

В исследовании используются данные NVDA по заявкам и сделкам за десять торговых дней, чтобы проверить, как дневная торговая активность влияет на формирование баров. Сделки фильтруются по обычным часам торгов в US; сторона агрессора определяется по меткам…

АкцииМикроструктура рынкаИсполнение ордеровТехнические индикаторы
Machine Learning for Trading

В документе описаны инструменты для загрузки разобранных сообщений NASDAQ ITCH и восстановления книги лимитных ордеров по добавлениям, удалениям, отменам, исполнениям и заменам ордеров. Остаток акций отслеживается для каждого ордера, чтобы последующие…

АкцииМикроструктура рынкаИсполнение ордеровВысокочастотная торговля
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке отслеживаются сигналы ранжирования ETF на этапах формирования портфеля и упрощенного бэктеста. Ridge-регрессия и логистическая классификация обучаются с разделением walk-forward, а затем сравниваются с портфелями моментума и с равными весами.…

АкцииМашинное обучениеБэктестингИсполнение ордеров
Machine Learning for Trading

В этом обзоре собран ряд тематических исследований торговли, сгруппированных по классу активов, размеру совокупности, частоте данных, периодичности принятия решений, режиму издержек и протоколу оценки. Обзор опирается на заявленные параметры каждой работы и…

Несколько классов активовБэктестингИсполнение ордеровУправление рисками
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке оценивается влияние транзакционных издержек на фиксированную конфигурацию фьючерсов CME, выбранную на другом этапе исследования. Применяется сетка совокупных издержек: каждый уровень поровну делится между комиссией и проскальзыванием;…

ФьючерсыБэктестингИсполнение ордеровУправление рисками
Machine Learning for Trading

В документе обработка ордеров у брокера и на бирже моделируется как конечный автомат состояний. Задаются состояния отправки, подтверждения получения, принятия, частичного исполнения, отмены, отклонения, истечения срока и приостановки, а событиям…

Исполнение ордеровМикроструктура рынкаУправление рисками
Machine Learning for Trading

В документе объясняется, как строить признаки микроструктуры на основе сделок NASDAQ, агрегированных в внутридневные бары. Рассматриваются лямбда Кайла, неликвидность Амихуда, оценка спреда Ролла, интенсивность сделок и дисбаланс потока ордеров (OFI).…

АкцииМикроструктура рынкаИсполнение ордеровТехнические индикаторы
Machine Learning for Trading

В записной книжке показано, как декодировать двоичные данные NASDAQ TotalView-ITCH о сообщениях по отдельным ордерам и преобразовывать их в структурированные записи. Объясняются структура сообщений и раскладка полей для каждого типа, показана распаковка…

АкцииМикроструктура рынкаВысокочастотная торговляИсполнение ордеров
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке одна месячная стратегия импульса ETF и рыночного режима по кривой доходности реализована двумя способами: векторизованным расчётом доходности и последовательной симуляцией счёта. В обоих случаях используются одинаковые целевые веса,…

АкцииМоментумБэктестингИсполнение ордеров
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке разбирается репетиция развёртывания модели, предсказывающей направление ставки финансирования криптовалют. Модель LightGBM с тремя классами обучается на исторических данных бессрочных контрактов, полученных из Binance, затем…

КриптовалютыБессрочные фьючерсыСпотовые рынкиМашинное обучение
Machine Learning for Trading

В ноутбуке представлен рабочий процесс получения и сопровождения финансовых временных рядов с единым менеджером, готовыми или пользовательскими наборами символов и секционированным хранением Parquet. Рассматриваются одиночная и параллельная загрузка…

Несколько классов активовАкцииБэктестингИсполнение ордеров