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 исследовании проверяется, можно ли использовать неэффективность рынка криптовалют для получения аномальной торговой прибыли. Оцениваются простые алгоритмические стратегии с машинным обучением на дневных наблюдениях по 1,681 криптовалютам с ноября 2015 по…
В статье устойчивый поток заявок на покупку и продажу рассматривается как признак смены рыночных режимов, которая может возникать, когда крупные заявки дробятся и исполняются со временем. Предлагается метод байесовского онлайн-выявления точек сдвига с…
В исследовании контракты децентрализованного кредитования моделируются как опционы: заёмщики выступают покупателями опционов, а кредиторы — продавцами; отношение суммы кредита к стоимости залога помогает определить премию. Для анализа стоимости контракта…
CTBench — бенчмарк для оценки синтетических временных рядов криптовалют, созданный с учётом круглосуточной торговли, высокой волатильности и быстрой смены режимов на этом рынке. В него входят данные по 452 токенам; восемь типичных генеративных моделей…
В документе предлагается использовать байесовскую оптимизацию для выбора множителя ATR и периода ATR индикатора Supertrend. Эти параметры определяют, как индикатор отслеживает цену и генерирует торговые сигналы; цель — автоматизировать их подбор вместо…
Стратегия объединяет онлайн-обнаружение точек смены режима и сеть Deep Momentum Network на основе LSTM. Сеть обучается оценивать тренд и размер позиции, а модуль обнаружения определяет предполагаемую точку разворота и оценивает её значимость. Затем система…
В статье изучается связь торговых сигналов в публикациях криптовалютных инфлюенсеров и новостных изданий в Twitter с рыночными ценами. Большие языковые модели выявляют в публикациях сигналы на покупку и сигналы, не указывающие на покупку; затем их…
В исследовании рассматривается, помогают ли нарративы о политике центрального банка объяснить доходность Bitcoin; ожидания рынка отделяются от фактически принятых мер политики. Авторы создают еженедельный индекс ожиданий денежной политики, используя большую…
В исследовании анализируется, как геометрия предиктора ограничивает обучение с ориентацией на решение, при котором обучение модели связано с последующей целевой задачей принятия решений. На примере разреженного индексного трекинга авторы различают…
В документе описан подход с обучением с учителем для прогнозирования направления цен на китайском фьючерсном рынке. Модель классификации прогнозирует движения цен фьючерсов, а эти прогнозы используются в торговой стратегии. Заявленная цель — учесть…
В исследовании многорежимные скрытые марковские модели используются для прогнозирования и объяснения доходности биткоина, эфира и Ripple. Сравниваются типы моделей, включая неоднородную скрытую марковскую модель; также рассматриваются финансовые,…
В документе рассматривается векторное генетическое программирование (VGP) для эволюции финансовых торговых стратегий. Представлены два варианта: один поддерживает операции с комплексными числами, другой использует строгую типизацию. Их результаты…
Статья рассматривает переобучение в поперечных стратегиях, обученных на активах с короткой историей. В ней представлены объединённые сети энкодеров, которые сочетают представления из модуля энкодера с механизмом внимания, обученного на исходном наборе…
В этой работе предлагается представлять акции через их ранг по рыночной капитализации, а не по названию компании. Причина в том, что традиционные представления на основе названий могут быть зашумлёнными и нестабильными, из-за чего глубоким нейронным сетям…
В исследовании обработка естественного языка применяется к отчётам китайских аналитиков: доработанная модель BERT классифицирует их тональность как положительную, нейтральную или отрицательную. Авторы проверяют, помогает ли тональность отчётов объяснить…
В исследовании используются исторические цены и технические индикаторы для классификации краткосрочных движений биткоина, эфира и лайткоина. Методы классификации сравниваются по способности определять рост и падение на горизонте в один час; приводятся…
В исследовании проверяется, повышают ли медицинские индикаторы COVID-19 точность прогнозирования доходности биткоина. Сравниваются регрессионные модели LightGBM с признаками пандемии и без них, включая данные о вакцинации, госпитализациях и тестировании.…
В исследовании проверяется глубокое обучение с подкреплением как дополнительный слой исполнения для парной торговли на волатильных рынках криптовалют. Сначала платформа отбирает и ранжирует потенциальные пары, затем агент Proximal Policy Optimization со…
В работе представлен предварительно обученный генеративный трансформер для моделирования финансовых временных рядов как последовательностей сообщений об ордерах. Модель служит механизмом генерации ордеров внутри симулятора с дискретными событиями,…
EverMine — это платформа для проверки того, совершенствуются ли исследовательские агенты, накапливая переиспользуемые навыки, инструменты и правила в ходе долгосрочного поиска альфы. Состояние исследования представляется через историю исследований, текущий…
В исследовании предлагается управляющая портфелем модель обучения с подкреплением для среды с высоким риском. Она сочетает сделки в обе стороны с кредитованием и заимствованием, использует вознаграждение на основе прибыли и убытка и нацелена на улучшение…
В статье предлагается систематический подход к инвестициям, предназначенный для приумножения капитала на длительном горизонте с помощью последовательности краткосрочных решений о покупке ETF. Он сочетает эволюционные алгоритмы с моделью глубокого обучения,…
StockGPT представляет дневную доходность акций как последовательности числовых токенов и обучает авторегрессионную модель прогнозировать будущую доходность. Механизм внимания предназначен для выявления временных закономерностей непосредственно в истории…
В документе описан эмпирический метод прогнозирования цен опционов посредством решения уравнения Блэка—Шоулза вперёд во времени. Поскольку задача некорректно поставлена, метод использует регуляризацию; в работе формулируются теоремы о единственности,…