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: 938

Machine Learning for Trading

В этой тетради описано формирование прогнозов на отложенной выборке для выбранной конфигурации микроструктуры NASDAQ-100 после выбора модели и стратегии по валидационным фолдам. Восстанавливается выбранная спецификация обучения, отложенный фолд определяется…

АкцииМикроструктура рынкаМашинное обучениеБэктестинг
Machine Learning for Trading

В руководстве открытые отчёты CFTC Commitment of Traders представлены как источник еженедельных данных о позициях на рынке фьючерсов. Различаются отчёт Traders in Financial Futures, где участники распределены по категориям, включая дилеров, управляющих…

ФьючерсыСырьевые товарыНастроения рынкаБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этой тетради обобщены зарегистрированные результаты валидации для пяти оценивателей латентных факторов на наборе примеров. Сначала показано, для каких панелей есть результаты по каждому оценивателю, затем определяется лидер по среднему дневному ранговому…

Машинное обучениеСтатистикаФакторное инвестированиеБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этой тетради показана оценка отдельного фактора на реальных данных ETF и примере импульса, рассчитанного по ценам. Измеряются поперечные информационные коэффициенты Спирмена относительно будущей доходности, сравниваются горизонты и объясняется разница…

АкцииМоментумСтатистикаБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этом разборе кандидаты в финансовые признаки и признаки на основе моделей проверяются относительно будущей доходности стратегии микроструктуры NASDAQ-100. Рассчитываются поперечные ранговые информационные коэффициенты во времени, выводы корректируются с…

АкцииМикроструктура рынкаСтатистикаМашинное обучение
Machine Learning for Trading

В этой тетради для примера с фьючерсами CME выбирается вариант из зарегистрированных валидационных бэктестов, охватывающих правила сигналов, распределение капитала и надстройки управления риском. Кандидаты сравниваются по двум горизонтам доходности, после…

ФьючерсыБэктестингУправление рискамиФормирование портфеля
Machine Learning for Trading

В этой тетради объясняется, как формировать метки будущей внутридневной доходности для акций NASDAQ-100, используя минутные бары и котировки NBBO. Доходность определяется от следующего после сигнала бара до заданного будущего момента; для снижения эффекта…

АкцииМикроструктура рынкаИсполнение ордеровСтатистика
Machine Learning for Trading

В этом разборе сравниваются модели градиентного бустинга, прогнозирующие доходность до экспирации коротких стрэддлов около денег. Меняются ёмкость деревьев и три целевые функции обучения: квадратичная ошибка, абсолютная ошибка и функция потерь Хьюбера.…

ОпционыВолатильностьМашинное обучениеБэктестинг
Machine Learning for Trading

В документе представлен рабочий процесс поддержания актуальности ежедневных рыночных данных: загрузить начальную историю, получить небольшой перекрывающийся массив новых данных, проверить пропущенные даты и отслеживать актуальность и ошибки проверки.…

АкцииБэктестингСтатистикаУправление рисками
Machine Learning for Trading

В документе описано, как в исследовании фьючерсов CME формируются прогнозы для отложенного периода после выбора конфигурации модели на валидационных данных. Выбранная конфигурация и контрольная точка восстанавливаются по результатам валидации, после чего…

ФьючерсыБэктестингУправление рисками
Machine Learning for Trading

В ноутбуке обучается трансформер с патчами для предсказания основной целевой переменной в исследовании акций и опционов S&P 500. Историческое входное окно каждой акции делится на последовательные неперекрывающиеся фрагменты, и каждый фрагмент рассматривается…

АкцииОпционыМашинное обучениеБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этой конфигурации описано исследование еженедельной продажи стрэддлов «при деньгах» на компоненты индекса S&P 500. Позиции открываются в пятницу и удерживаются до приближения экспирации; дельта-хеджирование акциями выполняется ежедневно при изменении…

ОпционыВолатильностьУправление рискамиБэктестинг
Machine Learning for Trading

В ноутбуке описана модель стохастического дисконтирующего фактора ETF, которая подбирает единую последовательность весов для доходностей фондов при ценообразовании. В отличие от моделей, отдельно оценивающих экспозиции фондов и доходности факторов, здесь две…

АкцииСтатистикаМашинное обучениеФормирование портфеля
arXiv papers

В статье представлена архитектура доказательной базы для оценки процессов в гибридных финансовых системах на блокчейне. Запечатанный манифест фиксирует идентификаторы систем, роли, схемы и сведения о выпуске; сохраняются семь слоёв доказательств с…

КриптовалютыДецентрализованные финансы (DeFi)Микроструктура рынкаУправление рисками
arXiv papers

MintEval оценивает, переводят ли языковые модели инструкции трейдера в код, который действует согласно задуманной стратегии. Эталонные стратегии собираются из комбинируемых компонентов, затем формулируются разговорным языком и передаются моделям для…

Машинное обучениеБэктестингИсполнение ордеровКриптовалюты
arXiv papers

В исследовании проверяется, может ли проксимальная оптимизация политики научиться принимать решения о скорости торговли брокера в игре «брокер—трейдер» с непрерывным временем, для которой известно аналитическое решение. Авторы выводят дискретное…

Машинное обучениеИсполнение ордеровМикроструктура рынкаБэктестинг
arXiv papers

В документе утверждается, что при традиционном анализе временных рядов доходность финансовых инструментов может казаться почти случайной, хотя современные многомерные статистические методы способны выявить в ней закономерности. Описывается анализ,…

ФьючерсыСледование за трендомВолатильностьСтатистика
arXiv papers

В исследовании оцениваются портфели физического моментума, сформированные из акций NSE 500, на дневном, недельном, месячном и годовом горизонтах. Анализируются историческая доходность и профили риска за период 2014–2021; портфель с лучшими результатами на…

АкцииМоментумСтатистикаБэктестинг
arXiv papers

В исследовании проверяется, могут ли трейдеры использовать аномалию Готоби: сообщаемую тенденцию к росту USD/JPY до 9:55 в японские даты, кратные пяти. В центре внимания практический вопрос: сохраняет ли силу стратегия на основе этой закономерности, когда…

Валютный рынокАрбитражСтатистикаБэктестинг
arXiv papers

В статье представлена Trading Deep Q-Network (TDQN) — подход глубокого обучения с подкреплением для выбора позиций на фондовом рынке во времени. Метод DQN адаптирован к торговле, а в качестве показателя эффективности, который стремится максимизировать…

АкцииМашинное обучениеСтатистикаБэктестинг
arXiv papers

В статье рассматривается моделирование меняющихся связей между несколькими потоками данных, изменяющимися во времени. В центре внимания — гибкий метод наименьших квадратов (FLS), который модифицирует обычный метод наименьших квадратов с помощью штрафа,…

СтатистикаАрбитражФьючерсыБэктестинг
arXiv papers

В статье оспариваются опубликованные заявления об эффективности торговых агентов на основе AI и машинного обучения. Авторы утверждают, что в некоторых предыдущих оценках использовалось мало тестовых сессий и рыночных сценариев, поэтому свидетельств было…

Машинное обучениеБэктестингСтатистика
arXiv papers

В документе парная торговля представлена как рыночно-нейтральная стратегия, которая одновременно открывает длинную и короткую позиции по двум коррелирующим активам. Описан общий порядок действий: найти коинтегрированные пары, построить торговые сигналы на…

Парная торговляВозврат к среднемуСтатистикаБэктестинг
arXiv papers

В работе рассматривается управление меняющимся портфелем статистических арбитражей с движущимися границами на основе идей портфельной оптимизации Марковица. Вместо изолированного рассмотрения одного арбитража описывается управление динамической корзиной…

Возврат к среднемуФормирование портфеляУправление рискамиБэктестинг