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: 17

Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке анализ главных компонент применяется к изменениям доходности казначейских облигаций разных сроков. Стандартизация изменений придаёт каждому сроку равный вес, а полученные компоненты интерпретируются как сдвиги уровня, увеличение или…

Инструменты с фиксированным доходомСтатистикаУправление рискамиФормирование портфеля
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке объясняется, как интерпретировать контракты Kalshi на ставку по федеральным фондам и подготавливать их цены для количественных исследований. Цена бинарного контракта отражает подразумеваемую вероятность события, но в потоке данных указана…

Инструменты с фиксированным доходомСтатистикаМикроструктура рынкаАрбитраж
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке сравниваются шесть методов распределения активов ETF только в длинные позиции, призванных уменьшить зависимость от нестабильных оценок. Ковариационные оценки используют сжатие ковариации Ледуа—Вольфа; сравниваются максимизация…

Несколько классов активовАкцииИнструменты с фиксированным доходомФормирование портфеля
Machine Learning for Trading

В этом событийном исследовании модели байесовских структурных временных рядов используются для оценки влияния заявлений Федеральной резервной системы на облигационный ETF. На предсобытийном окне модель оценивает связь целевого актива с доходностями выбранных…

Торговля на событияхИнструменты с фиксированным доходом
Machine Learning for Trading

В заметке описана диверсифицированная подборка биржевых фондов, используемая в стратегии импульса и других примерах финансовых исследований. Она содержит дневные значения открытия, максимума, минимума, закрытия и объёма начиная с 2006; фонды сгруппированы по…

Несколько классов активовАкцииИнструменты с фиксированным доходомСырьевые товары
Machine Learning for Trading

В ноутбуке иерархический паритет риска рассматривается как альтернатива распределению по средней дисперсии при шумных оценках ковариации. HRP кластеризует активы по расстояниям корреляции, упорядочивает их по иерархии, затем рекурсивно делит упорядоченный…

Формирование портфеляУправление рискамиБэктестингАкции
Machine Learning for Trading

В ноутбуке применяется метод главных компонент к изменениям доходности восьми казначейских облигаций с постоянным сроком погашения от одного до тридцати лет. Календарные строки, заполненные переносом предыдущих значений и не содержащие изменений доходности,…

Инструменты с фиксированным доходомСтатистикаУправление рискамиФормирование портфеля
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке рассматривается экономическая панель, построенная на рядах Федерального резервного банка из базы Federal Reserve Economic Data. Показано, что исходная панель использует календарные даты, включая выходные и праздники, а метаданные…

Инструменты с фиксированным доходомВолатильностьСтатистикаРынки США
Machine Learning for Trading

В этой конфигурации задаётся исторический макроэкономический набор данных FRED для фильтрации режимов и межрыночного анализа. Временные ряды сгруппированы по дневной, недельной, месячной и квартальной частоте: доходность казначейских облигаций, ставка по…

Несколько классов активовИнструменты с фиксированным доходомВолатильностьСтатистика
Machine Learning for Trading

В документе описан рабочий процесс сбора казначейских доходностей и экономических индикаторов FRED, выравнивания рядов с разной периодичностью относительно дневного календаря, а также загрузки и фильтрации полученного набора данных. Индикаторы включают…

Инструменты с фиксированным доходомНесколько классов активовУправление рискамиСтатистика
Machine Learning for Trading

В ноутбуке применяются байесовские методы событийного анализа на структурных временных рядах для оценки влияния заявлений Федеральной резервной системы на облигационный ETF. Контрфактический сценарий строится на связях до события между дневной…

Инструменты с фиксированным доходомТорговля на событияхСтатистикаМашинное обучение
Machine Learning for Trading

В ноутбуке объясняется, как изучать предоставленную панель экономических рядов FRED и интерпретировать её календарную сетку, метаданные и производные столбцы. Поскольку панель преобразована к ежедневному календарю, число строк скрывает графики публикации…

Несколько классов активовИнструменты с фиксированным доходомВолатильностьСтатистика
Machine Learning for Trading

Руководство по набору данных описывает получение рядов FRED, приведение наблюдений к дневному календарю и загрузку выбранных показателей для анализа. Среди примеров — доходность казначейских облигаций, спред между 10-летней и 2-летней доходностью, VIX,…

Инструменты с фиксированным доходомСтатистикаУправление рискамиНесколько классов активов
Machine Learning for Trading

В документе зафиксирован многоэтапный прогноз о том, повысит ли Федеральная резервная система ставки в 2026. Три агента ищут подтверждения и оценивают вероятности, после чего проводят обсуждение и передают обновлённую оценку руководителю. Их мнения…

Инструменты с фиксированным доходомРынки СШАМашинное обучениеСтатистика
Machine Learning for Trading

Эта запись фиксирует один запуск прогнозирования в LangGraph: повысит ли Федеральная резервная система целевую ставку в 2026. Три агента рассчитали вероятности, после чего состоялись дебаты и обновление оценки руководителем. В журнале приведены совокупная…

Инструменты с фиксированным доходомРынки СШАСтатистика
Machine Learning for Trading

В документе записана структурированная дискуссия сторонников и противников повышения целевой ставки Федеральной резервной системой в течение 2026. Три агента оценивают этот вопрос, опираясь на экономические прогнозы ФРС, инфляцию, условия на рынке труда,…

Инструменты с фиксированным доходомРынки СШАСтатистика
Machine Learning for Trading

В документе описан ежедневный набор данных ETF, предназначенный для отбора кандидатов в исследования импульса и межрыночных связей. Он охватывает девять категорий, в том числе акции US и других стран, инструменты с фиксированным доходом, товары,…

Несколько классов активовМоментумАкцииИнструменты с фиксированным доходом