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 исследовании линейные модели используются как базовый вариант для прогнозирования будущей доходности по широкой выборке акций US. Объясняется, почему перекрывающиеся признаки цены и объёма создают мультиколлинеарность и делают коэффициенты обычного…
В этом анализе сравниваются зарегистрированные эффекты воздействия, оценённые методом двойного машинного обучения, в девяти практических примерах трейдинга. Загружаются текущие результаты из реестра каждого исследования, проверяются целостность реестра и…
В этой записной книжке объясняется, как неопределённость модели может дать информацию сверх точечной оценки. Подбирается модель стохастической волатильности, в которой скрытая логарифмическая волатильность меняется со временем, а доходности имеют…
Этот набор средств оценки разделяет четыре типа сбоев в финансовом конвейере генерации с дополнением через поиск: поиск релевантных свидетельств, обоснование ответов этими свидетельствами, отказ отвечать на вопросы без ответа и противодействие небезопасным…
В этой записной книжке представлен многораундовый спор «быков» и «медведей» вокруг оспариваемого вероятностного прогноза. Каждая сторона аргументирует позицию на основе общих сводок исследовательских агентов, видит прежнюю позицию оппонента и пересматривает…
В этой записной книжке строятся признаки на основе моделей, подобранных на истории валютных цен, в дополнение к индикаторам, рассчитанным непосредственно по прошлым ценам. Описаны три подхода: фильтр пространства состояний, оценивающий медленно меняющийся…
В этой записной книжке описан процесс преобразования квартальных раскрытий по MD&A компаний S&P 500 в торговые признаки. Даты принятия документов используются как привязка к моменту времени; несколько документов одной компании за одну дату сводятся к…
В этой главе глубокое обучение временных рядов рассматривается через практический вопрос: когда порядок наблюдений содержит информацию, упускаемую при прогнозировании поперечного среза, и какие архитектуры моделей способны её использовать? Рассматриваются…
В этой записной книжке SHAP используется для объяснения прогнозов доходности ETF с помощью регрессии Ridge. Для линейной модели атрибуции признаков связаны с подобранными коэффициентами и отклонениями от фоновых значений признаков точным аналитическим…
В ноутбуке представлен инструментальный анализ главных компонент (IPCA) — подход со скрытыми факторами для прогнозирования доходности по характеристикам компаний. Вместо прямого назначения веса доходности каждой характеристике метод IPCA моделирует факторные…
В анализе сравниваются зарегистрированные семейства моделей на панели ETF для разных классов активов по результатам walk-forward-валидации. Модели прогнозируют доходность за 21 торговых дней и оцениваются по поперечным информационным коэффициентам, которые…
В ноутбуке тестируется схема выхода из сделки с двумя моделями на часовых данных бессрочных фьючерсов BTC, ETH и SOL. Классификатор входа выявляет необычно высокую будущую доходность; его прогнозная вероятность затем объединяется с техническими признаками в…
В документе описаны средства подготовки временных панелей данных для обучения моделей и скользящего инференса. Обучающий набор данных возвращает скользящие последовательности признаков, будущих доходностей, масштабов волатильности и масок с настраиваемой…
В этом анализе сравниваются прогнозы разных семейств моделей на валидации для ставок финансирования бессрочных фьючерсов. Поясняется, что информационный коэффициент измеряет качество ранжирования последующих доходностей, AUC оценивает, насколько верно модель…
В этом исследовании настраивается модель LSTM для прогнозирования меток валютных пар FX. Переносимое скрытое состояние рекуррентной модели сравнивается с преобразованиями по фиксированному окну истории и рецептивными полями свёрточной сети, а сравнение с…
В этом исследовании деревья градиентного бустинга применяются к микроструктурным признакам NASDAQ-100, чтобы прогнозировать доходность и направление движения на нескольких внутридневных горизонтах. Деревья сравниваются с линейными моделями: они могут…
В этом ноутбуке собрана система прогнозирования из четырёх этапов: группа исследовательских агентов, агрегирование вероятностей, состязательная дискуссия и супервизор, который выявляет разногласия, ищет уточняющие свидетельства и выдаёт итоговую вероятность.…
В этом ноутбуке детерминированный реляционный поиск сравнивается с поиском по эмбеддингам на корпусе институциональных активов 13F. Создаётся снимок на заданный момент времени: для каждого института сохраняется последняя раскрытая позиция до установленной…
В ноутбуке показано обучение генеративной состязательной сети на сконструированных признаках ETF с дифференциальной приватностью. Вводятся параметры приватности epsilon и delta, объясняется, почему DP-SGD перед агрегацией ограничивает градиент каждой записи…
В этом ноутбуке отслеживаются сигналы ранжирования ETF на этапах формирования портфеля и упрощенного бэктеста. Ridge-регрессия и логистическая классификация обучаются с разделением walk-forward, а затем сравниваются с портфелями моментума и с равными весами.…
В этом ноутбуке обучается PatchTST — последовательная модель на основе трансформера, один из заранее определенного набора моделей для исследования опционов на S&P 500. Она разбивает ряд ретроспективных наблюдений на патчи фиксированной длины, встраивает их…
В документе определены две диагностические меры для меток с перекрывающимися окнами будущей доходности: автокорреляция, объединенная по панели, и эффективный размер выборки на основе уникальности меток. При расчете автокорреляции наблюдения сопоставляются…
В этом ноутбуке создается модель распределения на основе LSTM, которая напрямую преобразует последовательности доходностей ETF и признаки скользящей волатильности в веса портфеля только для длинных позиций. Выход softmax обеспечивает неотрицательные веса и…
В этом ноутбуке сравниваются три способа классификации предложений из финансовых новостей как положительных, нейтральных или отрицательных: признаки слов и пар слов TF-IDF с логистической регрессией, усредненные предварительно обученные векторы GloVe с…