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: 938
В этом ноутбуке проверяется, подходят ли данные для недельной поперечной стратегии на фьючерсах, прежде чем обучать какую-либо модель. Описана схема ранжирования продуктов CME: длинные позиции открываются в контрактах с наивысшим рейтингом, короткие — с…
В этом ноутбуке двойное машинное обучение (DML) применяется для оценки скорректированного эффекта непрерывного показателя импульса ETF на последующую доходность с контролем недавней и долгосрочной волатильности, рыночного режима и наклона кривой доходности.…
В этом ноутбуке объясняется иерархический паритет риска (HRP) — метод формирования портфеля, призванный снизить чувствительность к шумным оценкам ковариации. Описаны три этапа: кластеризация активов по расстоянию на основе корреляций, упорядочивание согласно…
В этом ноутбуке оцениваются зарегистрированные бэктесты ETF на разных этапах конвейера стратегии — от сигналов и распределения активов до издержек и наложений по риску. Загружаются существующие прогнозы и бэктесты; модели не обучаются и новые бэктесты не…
В этом ноутбуке настраивается запуск прогноза с LSTM для исследования валютных пар FX. Модель переносит скрытое состояние по последовательности окна истории, а архитектура и параметры обучения задаются общими инструментами конфигурации и планирования…
В этом ноутбуке сравниваются шесть способов взвешивания портфелей ETF, отобранных по одному и тому же прогнозному ранжированию: равные веса, взвешивание по оценке, обратная волатильность, паритет риска, оптимизация среднего и дисперсии и иерархический…
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 этом ноутбуке агент PPO обучается распределять родительский ордер на продажу по часовым барам бессрочных фьючерсов. К истории цен и объёмов добавляются премия бессрочного фьючерса и время до следующего расчёта финансирования; информация сдвигается так,…
В этом ноутбуке объясняется, как построить и изучить квартальную панель фундаментальных показателей акций по данным SEC XBRL. Для каждого наблюдения указаны описываемый финансовый период и дата публикации информации. Это различие важно для исторических…
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 этом ноутбуке представлен диагностический подход к бэктесту распределения активов в ETF. Рассчитываются показатели риска и доходности, такие как коэффициенты Шарпа, Сортино и Кальмара, волатильность, стоимость под риском и максимальная просадка;…
В записной книжке размер позиции связывается с анализом максимальных неблагоприятных и благоприятных отклонений цены. Показан фиксированный размер доли капитала под риском: число акций определяется бюджетом риска на сделку и расстоянием от входа до стопа с…
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 записной книжке сравниваются шесть методов распределения капитала в стратегиях на криптовалютных бессрочных контрактах, уже прошедших базовый отбор. Прогнозы и правила входа каждой стратегии остаются фиксированными, меняется лишь распределение капитала:…
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 этом модуле объясняется, как подготовить исторические цены S&P 500, если со временем тикеры могут относиться к разным ценным бумагам. Применяются коэффициенты корректировки на корпоративные действия, отслеживаются идентификаторы ценных бумаг и отмечаются…
В этом руководстве описана проверка миграции, которая меняет идентификаторы бэктестов без повторного выполнения вычислений. Схемы базы данных сканируются для поиска столбцов с зарегистрированными адресами, в том числе встроенными ссылками в текстовых…
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 этой записной книжке измеряется, как меняется эффективность опционной стратегии S&P 500 на валидации при разных предполагаемых долях уплачиваемого котируемого спреда. Для каждого семейства моделей выбирается одна базовая стратегия, после чего она повторно…