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 модуле описан интерфейс поиска для исследовательских агентов с действующим провайдером и детерминированным имитационным провайдером. Поиск позволяет ограничивать число результатов и задавать отсечку по дате публикации, поддерживая исследование на…
В этом модуле задаётся дифференцируемый целевой функционал для сквозного обучения портфеля. Ограниченные риск-веса на уровне активов преобразуются в портфельные экспозиции с помощью масштабирования по волатильности; затем рассчитывается средняя валовая…
В этой записной книжке объясняется, как условный автоэнкодер расширяет инструментальный PCA для моделирования доходности ETF. Оба метода преобразуют признаки фондов в факторные экспозиции и объединяют их с доходностями факторов; автоэнкодер заменяет линейное…
В этой записной книжке линейная регрессия используется как базовая модель для прогнозирования доходности NASDAQ-100 по микроструктурным признакам с минутной частотой. Поскольку показатели спреда и дисбаланса заявок перекрываются на разных окнах…
В ноутбуке строятся интервалы прогнозирования для прогнозов градиентного бустинга и сравниваются разделённое конформное прогнозирование, квантильная регрессия, конформированная квантильная регрессия и адаптивный конформный вывод. Разделённый конформный метод…
В этом исследовании признаков ETF строятся три признака на основе моделей: скрытая марковская модель (HMM) для оценки рыночного режима, дробно дифференцированные цены эталонных фондов и условная волатильность каждого ETF по модели GARCH(1,1). Чтобы избежать…
В ноутбуке объясняется инструментальный анализ главных компонент (IPCA), который оценивает общие факторы, задавая экспозиции каждой акции к ним как общую линейную функцию характеристик поверхности опционов на ту же дату. К этим характеристикам относятся…
В исследовании деревья градиентного бустинга сравниваются с линейной моделью со штрафом для ранжирования валютных пар по будущей доходности. Деревья могут отражать условные связи — например, использовать импульс в одном рыночном режиме и керри в другом; при…
В этом ноутбуке собирается агент прогнозирования из клиента языковой модели, инструмента поиска и цикла с ограниченным числом ходов. Агент ищет свидетельства и возвращает бинарную вероятность с обоснованием. Парсер ответа обрабатывает типичные ошибки…
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…
В ноутбуке сравниваются DQN, PPO и A2C в общей симулируемой торговой среде, откалиброванной по часовым доходностям бессрочных фьючерсов на биткоин. Модель GARCH(1,1) задаёт кластеризацию волатильности; среда учитывает издержки при изменении позиции и…
В ноутбуке проверяется, объясняют ли четыре стратегии управляемых портфелей доходность SPY после учёта совместного движения широкого набора ETF. Стратегии ранжируют ETF по запаздывающему импульсу, волатильности или недавней доходности. Контролями служат…
В этом ноутбуке метод skip-gram Word2Vec применяется к акциям в портфелях институциональных инвесторов. Портфель каждой организации рассматривается как предложение, идентификаторы акций — как токены, а позиции, упорядоченные по раскрытой стоимости владения,…
В этом ноутбуке проверяется, улучшает ли модельное определение размера позиции равновзвешенное распределение в стратегии на характеристиках компаний US. Сравниваются веса по оценке, при которых больший вес получают бумаги с более высокими прогнозными…
В этом ноутбуке оценивается, можно ли отличить информационный коэффициент (IC) сигнала от шума, если последовательные наблюдения зависимы. На примере сигнала импульса и данных ETF показано, как перекрывающиеся будущие доходности, устойчивые ранги сигнала и…
В ноутбуке описана подготовка и регистрация прогнозов NLinear для меток FX. NLinear вычитает последний наблюдаемый уровень из каждой входной истории фиксированной длины, сосредоточивая модель на изменениях за период ретроспективы. Общий процесс проверки…
Эта общая утилита анализа помогает сравнивать прогнозы торговых моделей по метрикам реестра и диагностике на уровне прогнозов. Она загружает предварительно рассчитанные значения информационного коэффициента, при необходимости фильтрует по метке или семейству…
В документе описаны три признака на основе керри фьючерсов: прогноз керри на следующую сессию с помощью ARIMA, скользящие показатели Фурье для выбранных длин циклов и двухсостоянийная скрытая марковская модель, определяющая рыночный режим по среднему керри.…
В документе описано преобразование скользящих окон доходности ETF в двухканальные изображения для стандартной свёрточной нейронной сети. Угловое поле Граммиана переводит нормализованные наблюдения в углы и фиксирует попарные угловые связи; поле переходов…
В документе представлена месячная панель акций US от Chen, Pelger и Zhu для сравнения моделей ценообразования активов. Описаны 46 характеристик компаний, сгруппированных по экономическим темам, избыточная доходность за следующий месяц и разделение панели на…
В документе описана временная свёрточная сеть для прогноза премий финансирования бессрочных криптовалютных контрактов по окну из 60 расчётов. Четыре причинных свёрточных блока используют ядро размера три и дилатации 1, 2, 4 и 8. Их поле восприятия охватывает…
В ноутбуке описана архитектура на основе GT-GAN для генерации временных рядов с действительно нерегулярными временными метками, например тиковыми, объёмными или долларовыми барами. Энкодер GRU-ODE преобразует наблюдения в латентные состояния, а генератор и…
В ноутбуке сравниваются три способа учитывать рыночные режимы в модели прогноза: не использовать информацию о режимах, добавить в признаки отфильтрованную вероятность волатильного состояния или обучить отдельных экспертов для жёстко назначенных режимов.…
В ноутбуке описан процесс оценки модели-претендента в теневом режиме до выделения ей капитала. Сравниваются сохранённые прогнозы действующей модели и кандидата, строятся ранжированные длинные и короткие портфели с равными весами, к каждому применяется одно и…