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 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…
В этом ноутбуке ранее выбранная стратегия акций и опционов S&P 500 применяется к прогнозам для отдельного отложенного периода 2021. Выбранная конфигурация переносится без изменений, включая правила распределения капитала и концентрации, риск-оверлей и…
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…
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…
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…
В этом ноутбуке классификация сделок Lee-Ready сравнивается с метками стороны агрессора в данных Nasdaq по отдельным событиям заявок. Книга лимитных заявок восстанавливается по сообщениям о добавлении, изменении, отмене, исполнении и сбросе, после чего…
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…
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…
В этом ноутбуке реализована DeePM — сквозная портфельная политика для диверсифицированного набора ETF. Модель объединяет временные признаки, метаданные активов, поперечное внимание и априорный макрограф, разрешающий внимание внутри классов активов и между…
Этот ноутбук преобразует финансовые заголовки в сигналы для отдельных акций и оценивает их относительно будущей доходности. Заголовки встраиваются в векторы; неожиданность новости измеряется как семантическое расстояние от скользящей базовой линии векторных…
В документе объясняется, как оценить ранее выбранную стратегию акций US на отложенных данных, сохраняя конфигурацию неизменной. Правильный набор прогнозов для отложенной выборки определяется по идентификатору обучения и контрольной точке выбранной модели,…
Ноутбук демонстрирует конвейер извлечения связей между поставщиками, клиентами и конкурентами из годовых отчётов компаний и сохранения их в виде графа знаний. Локальная языковая модель генерирует из текста отчётов предполагаемые тройки «субъект — отношение —…
В документе объясняется, как создавать признаки валютных пар на основе трёх обученных моделей временных рядов: фильтра пространства состояний, оценивающего медленно меняющийся уровень цены; двухрежимной скрытой марковской модели волатильности доллара; и…
В этом ноутбуке измеряется влияние торговых издержек на стратегии, уже отобранные на этапах выбора сигналов, распределения капитала и риск-оверлея. Перед изменением издержек фиксируется одна конфигурация на метку, выбранная по валидации, поэтому полученные…
В документе представлена единая машина состояний для автоматической приостановки торговли с состояниями «закрыт», «открыт» и «полуоткрыт». Этот цикл применяется к четырём условиям: просадке портфеля, дневному убытку, последовательным убыточным сессиям и…
В этом ноутбуке проверяется, могут ли последовательностные модели улучшить заданные вручную сводные показатели истории премии за бессрочное финансирование. Сравниваются NLinear — простая линейная модель, анализирующая упорядоченное окно, — и двухслойная…
В документе объясняется, почему стоп-лоссы, трейлинг-стопы и выход по времени нельзя оценить в исследовании, где бэктест сохраняет веса в течение месяца и учитывает только реализованную месячную будущую доходность. Такие правила зависят от траектории цены…
В документе описан процесс оценки зарегистрированных бэктестов микроструктуры NASDAQ-100. Он считывает существующие запуски, не обучая модели и не выполняя бэктесты повторно, отслеживает цепочки выбранных стратегий, сравнивает кандидатов с эталоном с равными…
В документе представлен поэтапный метод сопоставления названий компаний из альтернативных данных, отчётности, новостей и ценовых источников с ценными бумагами. Сначала выполняется соединение по доступным идентификаторам в заданном порядке доверия;…
В документе описано построение матрицы признаков для поперечного среза акций S&P 500 путём объединения скорректированных исторических цен акций со сводными поверхностями подразумеваемой волатильности опционов. Признаки организованы по назначению, входным…
В ноутбуке запускается или повторно воспроизводится панель одинаковых исследовательских агентов, отвечающих на общий вопрос для прогнозирования, а затем анализируются их прогнозы, поисковая активность и цепочки диалогов. Отдельная трассировка каждого агента…
В этом ноутбуке по созданию признаков строятся переменные, для которых нужны данные помимо истории цен одного актива. Для фьючерсов рассчитывается годовая доходность от переноса на основе одновременных цен ближнего и отложенного контрактов, а также наклон и…
В ноутбуке определяются метки месячной полной доходности для исследования характеристик компаний US с поперечным срезом и проверяется, как результаты соотносятся со строками поставщика данных. В панели характеристики за предыдущий месяц сопоставлены с…
В ноутбуке показано, как явный учёт издержек исполнения может сократить валовую доходность гипотетической внутридневной стратегии. За основу спреда при пересечении рынка берётся медианный спред котировок с учётом объёма для компонентов NASDAQ-100; затем…