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 этой тетради организовано сравнение моделей LightGBM между несколькими исследованиями; при наличии в качестве базовых семейств используются линейные модели и TabM. Конфигурации оцениваются по размеру деревьев, функциям потерь для регрессии, контрольным…
В тетради LightGBM сравнивается с MLP, TabM и, при наличии, TabPFN для прогноза будущей доходности ETF по табличным признакам. Модели оцениваются на общих хронологических фолдах walk-forward-анализа; основные показатели сравнения — ранговый информационный…
В тетради сравниваются обычный метод наименьших квадратов с Ridge, LASSO и Elastic Net для прогноза будущей доходности за 21 дней по ETF. Для моделей используются одинаковые заданные фолды walk-forward-анализа с буфером очистки, соответствующим горизонту…
В документе задача причинного поиска ADIA Lab рассматривается как вывод с обучением с учителем в рамках известного семейства синтетических моделей генерации данных. Задача распределяет переменные по восьми ролям вокруг воздействия и результата, используя…
В этом модуле строится ансамбль средних прогнозов на основе зарегистрированных наборов предсказаний; особое внимание уделяется воспроизводимости и снижению смещения отбора. Подходящие конфигурации моделей выбираются из реестра, а не из вручную составленного…
В этой тетради изучается регуляризация линейных моделей для вселенной валютных пар, доходности которых связаны, поскольку каждая пара выражает курс между общими валютами. Различаются мультиколлинеарность признаков, с которой могут справиться Ridge, LASSO и…
В этой главе рассматриваются способы преобразования обученных статистических процедур в признаки для торговых моделей. Она охватывает диагностику и стационарность, структурные сдвиги, дробное дифференцирование, фильтрацию Калмана, спектральные методы и…
В этой тетради родительский ордер рассматривается как задача управления с конечным горизонтом. На каждом интервале табличное Q-обучение выбирает множитель для торгового транша на основе VWAP, учитывая время, оставшийся объём позиции и последние наблюдавшиеся…
В ноутбуке описана проверка сигналов по одному признаку за раз для 20 валютных пар. Для каждого признака рассчитывается ежедневное поперечное согласие рангов с доходностью следующей сессии, используя только окна walk-forward-валидации. Панель оценки…
В этом ноутбуке анализ главных компонент представлен как безусловная базовая модель со скрытыми факторами для прогнозирования доходности акций в исследовании опционного анализа. Метод PCA использует панель исторической доходности для оценки общих движений и…
В этом ноутбуке сравнивается исчерпывающий поиск по сетке с выборщиком TPE из Optuna для настройки модели LightGBM, прогнозирующей доходность. Сначала обоим методам выделяется одинаковый бюджет испытаний в одной и той же дискретной сетке параметров: перебор…
В этом модуле описан рабочий процесс исследования фьючерсов CME, охватывающий запросы моделей, построение прогнозов, запуск бэктестов, наборы кандидатов и окончательный выбор. Он считывает настроенный перебор меток из общего объявления конфигурации,…
В этом ноутбуке показан операционный цикл для стратегии акций ETF: обновление рыночных данных, расчёт финансовых признаков, переобучение модели Ridge, формирование текущих поперечных прогнозов, их воспроизведение в механизме бэктеста и подготовка корзины с…
В документе описана платформа GReaT: строки со смешанными числовыми и категориальными финансовыми данными сериализуются в текст, языковая модель дообучается на этих записях, а сгенерированный текст разбирается обратно в таблицы. В примере создаются признаки…
В документе объясняется, как неопределённость модели может дать дополнительную информацию помимо точечной оценки. Сопоставляются GARCH, где волатильность определяется на основе прошлой доходности, и стохастическая модель волатильности, в которой…
В этом ноутбуке анализ главных компонент используется для представления общих движений в широкой панели акций US. Метод PCA выделяет направления, объясняющие общую вариацию доходности; нагрузка каждой акции показывает её подверженность каждому направлению.…
В этом ноутбуке правила безопасности финансового ассистента, работающего с документами, оцениваются на шести вручную подготовленных случаях. Они охватывают внедрение инструкций в запрос, вымышленные цифры в недоверенных материалах, попытки выполнить действия…
В этом ноутбуке повторно обучается конфигурация FX, уже выбранная по результатам валидации, и регистрируются её прогнозы для последующего бэктеста на отложенной выборке. Выбор определяется по успешным валидационным бэктестам в пределах зафиксированного…
В этой записной книжке представлена временная сверточная сеть (TCN) для прогнозирования будущей доходности ETF по последовательностям признаков прошлой доходности. Причинные свёртки гарантируют, что результат использует только наблюдения на дату прогноза или…
В этой записной книжке объясняется, как использовать обученные модели GJR-GARCH и скрытые марковские модели для построения торговых признаков, контролируя смещение заглядывания вперёд. GJR-GARCH оценивает условную волатильность и учитывает более сильное…
В этой записной книжке рассматриваются методы поиска изменений в процессе, порождающем финансовый ряд; в качестве примера используются дневные данные SPY. Сопоставляются тест Зивота—Эндрюса, который оценивает один сдвиг при проверке на единичный корень, и…
Эта утилита подготавливает артефакты прогнозов для демонстрационных записных книжек, приводя разные имена столбцов и форматы дат к общей структуре временной метки, актива и прогноза. Она группирует повторяющиеся наблюдения по временной метке и активу,…
В этой записной книжке сравниваются две архитектуры Transformer для прогнозирования доходности 21 за ETF дней по признакам импульса за предшествующий период. PatchTST объединяет последовательные дни в фрагменты и помещает в каждый токен короткие…
В записной книжке обучается модель Skip-gram Word2Vec на небольшом корпусе финансовых новостей с метками тональности и изучаются её ближайшие соседи. Метод представляет слова на основе контекстов, в которых они встречаются. В примере слова «прибыль» и…