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: 150

Machine Learning for Trading

В ноутбуке запрашиваются реестры бэктестов по девяти исследованиям и формируются сопоставимые таблицы для последующего анализа. Результаты группируются по классу активов и частоте данных, после чего фиксируется эффективность на этапах формирования сигнала,…

БэктестингСтатистикаФормирование портфеляУправление рисками
Machine Learning for Trading

В ноутбуке показан мост для внедрения между автономным конвейером машинного обучения и торговым движком LEAN QuantConnect. Запуск модели воспроизводимо выбирается из реестра, прогнозы на отложенной выборке экспортируются в формате JSON с индексом по датам, а…

Машинное обучениеФормирование портфеляИсполнение ордеровБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этой главе построение портфеля представлено как преобразование прогнозов доходности, оценок риска и ограничений в веса, кредитное плечо и решения о ребалансировке. Излагается исследовательский процесс документирования решений по распределению капитала,…

Формирование портфеляУправление рискамиОпределение размера позицииБэктестинг
Machine Learning for Trading

В ноутбуке объясняется, как оценивать выходы на уровне позиции и сочетать их с контролем всего портфеля. Фиксированные стоп-лоссы, тейк-профиты и выходы по времени сопоставляются с трейлинг-стопами и подтягиваемыми стопами; поэтапный выход сокращает позицию…

Управление рискамиОпределение размера позицииБэктестингФормирование портфеля
Machine Learning for Trading

В ноутбуке результаты девяти рыночных исследований объединяются в последовательную воронку отбора стратегий. По порядку проверяется, имеет ли модель положительный информационный коэффициент, положителен ли коэффициент Шарпа выбранной конфигурации на…

БэктестингСтатистикаУправление рискамиИсполнение ордеров
Machine Learning for Trading

В ноутбуке строится распределитель портфеля, в котором перед кодировщиком LSTM находится сеть выбора переменных в стиле Temporal Fusion Transformer. Сеть отдельно встраивает каждый входной признак и назначает веса softmax, позволяя модели менять веса…

АкцииМашинное обучениеФормирование портфеляУправление рисками
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 руководстве выводится доля Келли для бинарной ставки путём максимизации ожидаемого логарифмического роста капитала, а затем эта идея распространяется на непрерывную доходность и портфель из нескольких активов. Символьное дифференцирование и симуляции…

Определение размера позицииФормирование портфеляУправление рискамиСтатистика
Machine Learning for Trading

В этой главе транзакционные издержки рассматриваются как ограничение на всех этапах исследования и внедрения стратегии: от оценки факторов и бэктестинга до формирования портфеля, контроля риска и производственного мониторинга. Различаются явные комиссии,…

Исполнение ордеровМикроструктура рынкаБэктестингУправление рисками
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке данные об институциональных владениях 13F преобразуются в двудольный граф «институт — акция», из которого извлекаются исследовательские признаки: сходство совместного владения акциями, широта и концентрация владения, изменения раскрытых…

АкцииСтатистикаФормирование портфеляМашинное обучение
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке объясняется, как разложить доходность и риск ETF с помощью регрессий по факторам CAPM и Фама—Френча. Экспозиции за всю выборку оцениваются с робастными стандартными ошибками, учитывающими гетероскедастичность и автокорреляцию; изменение…

АкцииФакторное инвестированиеУправление рискамиСтатистика
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке сравниваются способы распределения капитала между позициями в акциях US; модель, контрольная точка, даты ребалансировки и выбранные акции остаются неизменными. Рассматриваются веса на основе силы прогноза, ширины прогнозного интервала,…

АкцииОпределение размера позицииФормирование портфеляУправление рисками
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке прогнозы нескольких семейств моделей на валидационной выборке преобразуются в портфели с равными весами и длинными и короткими позициями. Акции ранжируются по прогнозируемой доходности: покупаются лидеры, а акции внизу рейтинга продаются без…

АкцииРынки СШАБэктестингФормирование портфеля
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 этой главе обобщены девять исследований, в которых сигналы машинного обучения проходят этапы построения портфеля, учёта торговых затрат, применения слоёв управления рисками и оценки на зафиксированной отложенной выборке. Единицей анализа служит ход каждого…

Машинное обучениеАкцииБэктестингФормирование портфеля
Machine Learning for Trading

В ноутбуке сравниваются способы определения размера позиций в панели акций US при фиксированных модели, контрольной точке, датах ребалансировки и выбранных акциях. Методы на основе прогнозов распределяют капитал пропорционально величине прогноза или…

АкцииРынки СШАФормирование портфеляОпределение размера позиции
Machine Learning for Trading

В ноутбуке проверяется, дают ли опубликованные инвестиционные факторы убедительные премии доходности и диверсифицируют ли они друг друга. Используются длинные временные ряды и данные по разным классам активов от AQR, а также фондовые факторы Фамы — Френча.…

Факторное инвестированиеСтатистикаФормирование портфеляУправление рисками
Machine Learning for Trading

В этом анализе оценивается надёжность выбранных торговых сигналов: данные об информационном коэффициенте (IC) сопоставляются с коэффициентами Шарпа, рассчитанными после преобразования прогнозов в позиции. Результаты семейств моделей по классам активов…

Машинное обучениеСтатистикаБэктестингФормирование портфеля
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке сравниваются правила распределения капитала при продаже стрэддлов на выбранные акции S&P 500. Набор выбранных акций остаётся неизменным, меняется только распределение, а базовым вариантом служат равные веса. Рассматриваются веса по…

ОпционыФормирование портфеляОпределение размера позицииБэктестинг
Machine Learning for Trading

В документе описан интерфейс для читателей, позволяющий изучать результаты бэктестов из реестра. Он поддерживает сводки по числу запусков, просмотр спецификаций и отдельных запусков, ранжирование результатов, сравнение методов распределения, просмотр кривых…

БэктестингСтатистикаФормирование портфеляМашинное обучение
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке эталонные портфели ETF сравниваются в условиях исторических кризисов, вручную заданных одновременных шоков активов и сценариев убытков Монте-Карло. Исторические периоды включают крупные распродажи акций и облигаций на фоне изменения…

Несколько классов активовФормирование портфеляУправление рискамиВолатильность
Machine Learning for Trading

В ноутбуке прогнозы по отдельным акциям преобразуются в портфели для валидации. На каждую дату ребалансировки акции сортируются по прогнозной доходности: покупается верхняя группа, нижняя продаётся без покрытия, а каждой позиции выделяется одинаковый…

АкцииМашинное обучениеБэктестингФормирование портфеля
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 ноутбуке граф знаний о цепочках поставок и отчётность институциональных инвесторов о владении превращаются в признаки для последующего финансового моделирования. Из сети компаний извлекаются показатели топологии, концентрация поставщиков, конкурентная…

АкцииМашинное обучениеФакторное инвестированиеФормирование портфеля