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: 370
В этом ноутбуке построен сквозной метод распределения капитала в портфеле: сеть отбора признаков в стиле Temporal Fusion Transformer располагается перед LSTM. Отдельные сети gated residual формируют представления признаков, а обучаемые мягкие веса объединяют…
В документе задается еженедельный исследовательский процесс для акций S&P 500, использующий данные опционного рынка вместе с сигналами на основе цен. В нем определяются допустимый набор инструментов, время принятия решений и исполнения, а также разная…
В этом ноутбуке сравниваются квадратичная ошибка, абсолютная ошибка и функция потерь Хьюбера для моделей градиентного бустинга, прогнозирующих доходность коротких стреддлов «при деньгах». Прибыль целевой позиции ограничена, а потенциальные убытки могут быть…
В тетради каждое окно доходности рассматривается как эмпирическое распределение, а окна кластеризуются по одномерному расстоянию Васерштейна. Для выборок одинакового размера сортировка даёт оптимальное сопоставление квантилей; поэтому расстояние отражает…
В этом анализе объясняется связь индекса премии бессрочных фьючерсов Binance со спотовыми ценами и то, как биржа преобразует премию в периодические платежи финансирования. Индекс использует исполнимые цены bid и ask с рыночным воздействием относительно…
В документе описан двухэтапный метод извлечения исходных наблюдений для исследования опционных стрэддлов S&P 500. Сначала отбираются кандидаты на покупку колла и пута около цены исполнения на основе дней до экспирации, абсолютной дельты, сходимости…
В записной книжке обычный автоэнкодер обучается на стандартизированной часовой доходности группы рынков бессрочных криптоконтрактов. Энкодер сжимает вектор доходности разных активов до двумерного латентного представления, а декодер восстанавливает исходные…
В документе объясняется, почему ежедневный ряд опционов с постоянным сроком до погашения не равен ряду доходности по фактически удерживаемой позиции. Выбираются опционы колл и пут с одинаковыми страйком и датой истечения, прошедшие фильтры ликвидности,…
В документе представлены общие методы получения признаков по обученным моделям без использования будущих наблюдений. Для скрытых марковских моделей различаются отфильтрованные вероятности состояний, основанные на наблюдениях вплоть до текущего момента, и…
В документе описан набор данных валютного рынка OHLCV, охватывающий основные валютные пары и кроссы G10, с дневными и четырёхчасовыми барами от OANDA. Описаны скачивание и загрузка данных, фильтрация по паре или диапазону дат, а также изучение сводок охвата…
В записной книжке проверяется, позволяют ли показатели опционного рынка ранжировать будущую доходность акций. Строятся заданные линейные модели на признаках из опционных данных с walk-forward-валидацией и сравниваются уровни штрафов для ridge, lasso и…
В этой записной книжке объясняется, как GARCH превращает кластеризацию волатильности в признак для каждой сессии. Сначала графики доходности и тест ARCH-LM проверяют, зависят ли квадраты доходности от собственных лагов. В модели GARCH(1,1) реакция на новый…
В исследовании проверяется, позволяют ли показатели опционного рынка ранжировать будущую доходность акций. Среди признаков — подразумеваемая волатильность для разных сроков, перекос пут-колл, наклон срочной структуры и премия за риск дисперсии. Поскольку…
В документе создаётся дневная панель признаков для ранжирования двадцати валютных пар на момент закрытия рынка в Нью-Йорке в 5 PM. Различаются сигналы для ранжирования, например стандартизированные доходности за несколько горизонтов и положение внутри…
В этой записной книжке рассматриваются сделки и котировки AAPL во время обвала рынка в марте 16 года 2020, чтобы показать, как микроструктура рынка меняется в условиях стресса. Лента фильтруется по обычным торговым часам; записи о сделках отделяются от…
В ноутбуке стоимость риска объясняется как квантиль убытка, а условная стоимость риска, или ожидаемый дефицит, — как средний убыток за этим порогом. Оценивается однодневный хвостовой риск для широкого фондового ETF четырьмя способами: эмпирические…
В этом исследовании для доходности коротких стрэддлов у денег, удерживаемых до экспирации, подбираются линейные модели с регуляризацией. Поскольку доход от премии ограничивает прибыль, а убытки могут расти без ограничений, несколько крупных потерь доминируют…
В этом ноутбуке создаются четыре признака на основе моделей для исследования опционов S&P 500: прогнозы волатильности на следующий день по моделям GJR-GARCH и стохастической волатильности, а также разницы между каждым прогнозом и подразумеваемой…
В этом ноутбуке проверяется, добавляют ли обученные графовые эмбеддинги прогнозную информацию к табличной модели для акций US. Сеть строится на основе абсолютных корреляций доходности, измеренных до целевого периода; признаки моментума, волатильности и…
В этом ноутбуке сравниваются способы измерения волатильности и разрабатываются гетерогенные авторегрессионные модели волатильности (HAR) наряду с анализом неровности. Внутридневная доходность используется для оценки реализованной дисперсии за торговую…
В тетради рассчитываются цены европейских колл- и пут-опционов по модели Блэка — Шоулза, проверяется паритет пут-колл и вычисляется подразумеваемая волатильность методом поиска корня Брента. Также определяются Дельта, Гамма, Вега, Тета и Ро, а графики…
В этой тетради о признаках ETF объясняется, как обученные статистические модели могут допускать утечку будущей информации через оценённые параметры, даже если в формулах используются прошлые наблюдения. Решение — график переоценки walk-forward: предусмотреть…
В тетради объясняется Value at Risk (VaR), обозначающий квантиль убытка, и Conditional Value at Risk (CVaR), усредняющий убытки, превышающие этот порог. На дневных доходностях ETF сравниваются оценки историческим методом, гауссовской моделью, с поправкой…
В документе описана среда Gymnasium для обучения агента ликвидировать позицию за фиксированный период. Наблюдение объединяет оставшуюся позицию и время со спредом, глубиной рынка, волатильностью и нормальным либо стрессовым режимом. Непрерывное действие…