Перейти к содержимому

База знаний

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.

Поиск по библиотеке

Документов: 111

Machine Learning for Trading

В записной книжке сравниваются Монте-Карло-дропаут и глубокие ансамбли как способы оценить неопределённость ежедневных прогнозов доходности ETF. Дропаут остаётся активным при повторных прогнозах, а участники ансамбля обучаются отдельно; разброс прогнозов…

Машинное обучениеСтатистикаУправление рискамиОпределение размера позиции
Machine Learning for Trading

В исследовании сравниваются заданные правила фиксированного и скользящего стоп-приказа для позиций FX. Сначала для каждой метки выбирается одна базовая стратегия из когорты валидации с зафиксированным составом, затем меняется только правило риска для…

Валютный рынокУправление рискамиБэктестингОпределение размера позиции
Machine Learning for Trading

В этой записке сравниваются распределения с равными весами, весами, пропорциональными положительным оценкам, и весами, пропорциональными ширине конформного интервала, для ETF и фьючерсов CME с наивысшим рейтингом. Ширина интервалов split conformal для…

АкцииФьючерсыОпределение размера позицииУправление рисками
Machine Learning for Trading

В документе описан метод walk-forward, который преобразует остатки прогноза в ширину интервала неопределённости для каждого объекта, используемую при определении размера позиции. На каждом этапе принятия решения для калибровки используются остатки, исходы…

Определение размера позицииУправление рискамиСтатистикаБэктестинг
Machine Learning for Trading

В записной книжке зарегистрированные прогнозы GBM, полученные методом walk-forward, для ETF и фьючерсов CME используются для сравнения равных весов, весов, обратно пропорциональных ширине конформного интервала, и весов, пропорциональных положительным оценкам…

АкцииФьючерсыУправление рискамиОпределение размера позиции
Machine Learning for Trading

В ноутбуке разрабатывается система перевода рыночной активности в расчетные издержки торговли и емкость стратегии. Представлена модель воздействия с квадратным корнем; волатильность и средний дневной объем определены как ключевые входные параметры. Также…

Микроструктура рынкаИсполнение ордеровУправление рискамиОпределение размера позиции
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке прогнозы валютных пар FX преобразуются в базовые торговые результаты. В каждый момент принятия решения пары ранжируются, для длинной и короткой сторон выбираются равные доли, а выбранные конфигурации прогнозов и контрольные точки запускаются…

Валютный рынокБэктестингФормирование портфеляОпределение размера позиции
Machine Learning for Trading

В тетради строятся прогнозные интервалы для прогнозов градиентного бустинга методом раздельного конформного предсказания. Модель обучается на более раннем сегменте, абсолютные остатки измеряются на более позднем калибровочном сегменте, а ширина интервала…

Машинное обучениеСтатистикаУправление рискамиОпределение размера позиции
Machine Learning for Trading

В тетради ранее выбранные прогнозы характеристик компаний и фиксированная конфигурация портфеля применяются к годовой отложенной выборке. Новые решения о прогнозах, распределении активов, концентрации, ребалансировке или транзакционных издержках не…

АкцииФакторное инвестированиеОпределение размера позицииБэктестинг
Machine Learning for Trading

В документе показана брокерская оболочка, которая проверяет заявки и состояние портфеля перед отправкой сделок. Контроль включает ограничения числа акций и стоимости каждой заявки, лимиты экспозиции позиции, частоты заявок, списки разрешённых и запрещённых…

Управление рискамиОпределение размера позицииИсполнение ордеровБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этом исследовании причинная оценка применяется к моментуму ETF: проверяется, меняется ли его влияние на будущую доходность в зависимости от волатильности рынка. Используются непрерывный показатель моментума, будущая доходность за 21 день, контроль…

АкцииРынки СШАМоментумМашинное обучение
Machine Learning for Trading

В документе объясняется, как четыре модели рыночного воздействия оценивают неблагоприятное изменение цены на акцию, связанное с ордером: нулевое воздействие, линейное воздействие, воздействие по квадратному корню и настраиваемый степенной закон. Разъясняются…

Исполнение ордеровМикроструктура рынкаБэктестингУправление рисками
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке рассматривается, почему два движка бэктестинга могут давать разные результаты при одинаковых сигналах. Стратегия и торгуемый набор инструментов фиксированы; веса портфеля при равных прогнозах назначаются детерминированно, а настройки…

БэктестингИсполнение ордеровОпределение размера позицииУправление рисками
Machine Learning for Trading

В ноутбуке строятся показатели рыночной микроструктуры по данным сделок NASDAQ ITCH; сделки агрегируются во внутридневные бары, а прокси ликвидности отделяются от сигналов потока заявок и состояния книги заявок. Перед агрегацией отдельные сделки…

АкцииМикроструктура рынкаВысокочастотная торговляСтатистика
Machine Learning for Trading

В ноутбуке показано, как настраивать правила StopLoss, TakeProfit и TrailingStop для портфеля импульса, сохраняя хронологическое разделение калибровки и оценки. На данных калибровки проверяются отдельные ширины правил и их совместные комбинации, после чего…

АкцииУправление рискамиБэктестингМоментум
Machine Learning for Trading

В документе сравниваются альтернативные методы определения размера позиций для стратегий на фьючерсах CME, выбранных из базового варианта, ранжированного по валидационному коэффициенту Шарпа с равными весами. При равных весах каждый выбранный продукт…

ФьючерсыСырьевые товарыОпределение размера позицииФормирование портфеля
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке исследуется, почему два движка бэктестинга могут давать разные результаты при одинаковых сигналах. Предварительно рассчитанная стратегия ETF остаётся неизменной: по её прогнозам формируется детерминированный портфель, а параметры исполнения…

БэктестингИсполнение ордеровМикроструктура рынкаОпределение размера позиции
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке размер ставки по Келли для бинарного пари выводится через максимизацию ожидаемого логарифма капитала, а затем показывается, как размер ставки меняет распределение смоделированных траекторий капитала. Подход расширяется на непрерывную…

Определение размера позицииУправление рискамиФормирование портфеляСтатистика
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке оценивается ранее выбранная стратегия ETF на зарезервированном отложенном периоде. Из идентификатора обучения и контрольной точки извлекаются соответствующие прогнозы, затем применяются заданные ранее спецификация стратегии и торговые…

БэктестингФормирование портфеляУправление рискамиОпределение размера позиции
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке сравниваются способы выхода из длинных сделок ETF: фиксированные цели прибыли и стопы, скользящие стопы, барьеры с масштабом ATR, сигналы машинного обучения и их комбинации. Строятся индикаторы и симуляции сделок, затем сводятся…

АкцииУправление рискамиОпределение размера позицииВолатильность
Machine Learning for Trading

В этой главе управление рисками рассматривается как часть разработки стратегии и её работы в реальном времени. Описаны измерение хвостового риска с помощью стоимости под риском и условной стоимости под риском, глубина и восстановление после просадки,…

Управление рискамиВолатильностьБэктестингФормирование портфеля
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке объясняется, как воздействие на рынок растёт вместе с размером ордера, и для оценки ёмкости стратегии используется модель участия с квадратным корнем. Различаются входные данные, доступные из рыночных данных, например волатильность и средний…

Микроструктура рынкаИсполнение ордеровУправление рискамиОпределение размера позиции
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке изучается, как отражать неопределённость в прогнозах доходности ETF; сравниваются dropout Монте-Карло и глубокие ансамбли. Dropout остаётся активным в повторных проходах вывода, а ансамбль измеряет расхождения между отдельно обученными…

АкцииМашинное обучениеСтатистикаУправление рисками
Machine Learning for Trading

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…

Определение размера позицииУправление рискамиВолатильностьБэктестинг