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: 855
В этом ноутбуке собраны зарегистрированные оценки двойного машинного обучения из нескольких исследований трейдинга и сравниваются их неопределённость и диагностические показатели. Загружаются актуальные строки из реестра каждого исследования, проверяются…
В этом ноутбуке обучается заданная модель LSTM для прогнозирования в исследовании опционов S&P 500. Сеть получает последовательные по времени окна истории каждого символа и использует состояние рекуррентной сети с вентильной структурой для передачи…
В ноутбуке сравниваются три способа классифицировать предложения из финансовых новостей как позитивные, нейтральные или негативные: словесные и фразовые признаки TF-IDF с логистической регрессией, усреднённые статические векторы слов с классификатором и…
В этом ноутбуке бухгалтерские и основанные на цене характеристики оцениваются как самостоятельные предикторы доходности акций США за следующий месяц US. Рассчитываются ежемесячные поперечные ранговые корреляции каждой характеристики с целевой доходностью, а…
В этом ноутбуке кандидаты в факторы для исследования фьючерсов CME проверяются на связь с будущей доходностью. Для каждого фактора рассчитываются поперечные ранговые корреляции между значениями фактора и последующей доходностью; затем корреляции обобщаются…
В этой записной книжке месячные макроэкономические показатели кластеризуются для описания рыночных условий независимо от доходности акций. Ряды FRED выравниваются по наблюдениям на конец месяца; безработица, ставка федеральных фондов, спред кривой доходности…
В этой записной книжке Diffusion-TS адаптируется для генерации синтетических последовательностей дневной доходности ETF. Модель устранения шума прогнозирует исходный ряд и раскладывает прогноз на полиномиальный тренд, выбранные компоненты Фурье и остаток.…
В записной книжке создаётся процесс мониторинга внедрённой финансовой модели с использованием реальных артефактов отложенной выборки. До измерения дрейфа проверяется, что поступающие данные признаков заполнены и имеют правильную структуру, а затем…
В записной книжке объясняется интерпретация прогнозов Ridge-регрессии для панели ETF с помощью SHAP. В линейной модели вклад каждого признака равен произведению его коэффициента на отклонение признака от среднего фона обучающих данных, поэтому вклады можно…
В записной книжке объясняется, как условный автоэнкодер расширяет инструментированную модель главных компонент: нейронная сеть отображает характеристики акций в факторные экспозиции, сохраняя структуру модели, где экспозиция умножается на доходность фактора.…
В исследовании финансовые признаки и признаки волатильности GJR-GARCH сопоставляются с будущими доходностями акций. Для каждой сессии рассчитывается ранговая корреляция между признаком и последующими доходностями акций, после чего оцениваются средняя связь,…
В этом справочном материале описаны два корпуса финансовых новостей для анализа тональности, разработки текстовых признаков и экспериментов по связи новостей с доходностью. FNSPID связывает заголовки с тикерами акций и охватывает длительный исторический…
В записной книжке показано глубокое хеджирование короткого европейского колл-опциона. Траектории цены базового актива моделируются геометрическим броуновским движением, дельта Блэка—Шоулза рассчитывается как ориентир, а полурекуррентная нейронная сеть…
В записной книжке проверяется, добавляют ли четыре стратегии управляемых портфелей объяснительную силу к доходности SPY после учёта широких движений, отражённых десятью главными компонентами. Кандидатные портфели ранжируют ETF по недавнему моментуму, низкой…
В документе объясняется инструментированный анализ главных компонент для моделирования доходности ETF. В отличие от обычного PCA, который задаёт каждому фонду фиксированные факторные экспозиции, IPCA представляет экспозиции каждого фонда как общую линейную…
В этой записной книжке сравниваются прогностические модели для ранжирования акций NASDAQ-100 по доходности за следующие 15 минут, используя внутридневные данные о микроструктуре, такие как спреды, дисбаланс глубины стакана, направленный объём и влияние на…
В этом анализе оценивается, достаточно ли надежны для дальнейшего использования сигналы, выбранные в нескольких торговых исследованиях. Информационные коэффициенты (IC) на валидации сопоставляются с результатами контрольной выборки, анализируются…
В этом руководстве рассматриваются признаки, построенные на истории цен и объемов активов: доходность на разных горизонтах, показатели тренда и разворота, несколько оценок волатильности, режимы волатильности, ликвидность, хвостовой риск и поперечная…
В этой записной книжке описан конвейер для извлечения отношений между поставщиками, клиентами и конкурентами из отчетов компаний 10-K и их хранения в графе знаний Neo4j. Локальная языковая модель предлагает структурированные тройки «субъект — предикат —…
В этом документе описаны проверки реестра, помогающие решить, повторно использовать или заново запустить обучение модели и бэктесты. Запуски идентифицируются по хешам, полученным из их спецификаций; повторно использовать запуск можно только при наличии…
В этой записной книжке показано дообучение трансформера для распознавания финансовых именованных сущностей: фрагменты текста преобразуются в структурированные поля организаций, людей, денежных сумм, дат и процентов. В ней вводятся граничные метки BIO и…
В этой записной книжке изучается градиентный бустинг для поперечного прогнозирования доходности фьючерсов CME. Вместимость деревьев варьируется с помощью профилей количества листьев, а функции потерь на основе квадратов и абсолютных ошибок, а также функция…
В тетради сравниваются четыре способа извлечения фрагментов из корпуса текстов корпоративной отчётности: BM25, плотные эмбеддинги, взаимное слияние рангов (RRF) и переранжирование кросс-энкодером. RRF объединяет ранжированные списки, а не исходные оценки,…
В исследовании оцениваются дневные поперечные сигналы для широкой вселенной акций US и описывается полный исследовательский конвейер: от данных на конкретный момент времени и сконструированных признаков до сравнения моделей, построения портфеля, издержек и…