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: 2,214

Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке проверяется, подходят ли четырёхчасовые данные спот-рынка FX для дневной кросс-секционной стратегии ранжирования валютных пар по импульсу и доходности от переноса позиции. Проверяется, есть ли цены заявленных инструментов в каждой точке…

Валютный рынокМоментумДоходность от переноса позицииСтатистика
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке стоп-лоссы, трейлинг-стопы и выходы через фиксированный срок оцениваются как надстройки к стратегиям на фьючерсах CME. Для каждого горизонта прогноза настроенные правила применяются к родительской стратегии с наибольшим коэффициентом Шарпа на…

ФьючерсыУправление рискамиБэктестингДоходность от переноса позиции
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке анализ главных компонент применяется к изменениям доходности казначейских облигаций разных сроков. Стандартизация изменений придаёт каждому сроку равный вес, а полученные компоненты интерпретируются как сдвиги уровня, увеличение или…

Инструменты с фиксированным доходомСтатистикаУправление рискамиФормирование портфеля
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке описан анализ двойного машинного обучения эффекта, связанного с воздействием импульса FX, с поправкой на заданные конфаундеры. Гибкие модели мешающих факторов оценивают результат и воздействие на основе этих конфаундеров; затем кросс-фиттинг…

Валютный рынокМоментумМашинное обучениеСтатистика
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке три линейные модели прогнозирования, кодировщик Transformer и два прогноза без параметров сравниваются на дневной доходности SPY. Линейные модели преобразуют историческое окно в многодневный прогноз; некоторые варианты сначала выделяют…

АкцииМашинное обучениеСтатистикаБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке настраивается запуск прогнозирования NLinear для пар FX. Модель использует фиксированное последовательное окно истории и вычитает последний наблюдавшийся уровень, направляя обучение на изменения за это окно. Окно истории, нормализация,…

Валютный рынокМашинное обучениеСтатистикаБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этом руководстве объясняется, как преобразовать непрерывные часовые данные фьючерсов в дневные бары, согласованные с торговыми сессиями CME. Поскольку сессия заканчивается в 4 PM по центральному времени США, бары воскресного вечера относятся к…

ФьючерсыСырьевые товарыМикроструктура рынкаБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этом коде заданы меры защиты для воспроизводимой перекрёстной проверки, учёта допустимости наблюдений и временных признаков в пределах фолдов. Он нормализует границы фолдов, сравнивает запрошенные фолды с границами, использованными при создании временных…

СтатистикаБэктестингМашинное обучение
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке описаны диагностические проверки только на валидационной выборке для целевой переменной доходности опционов S&P 500 с дельта-хеджированием за 10 сессий. Финансовые предикторы разделены на группы, зависящие и не зависящие от подразумеваемой…

ОпционыВолатильностьСтатистикаМашинное обучение
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке прогноз будущей доходности ETF за 21 сессий преобразуется в бинарную задачу: положительная доходность обозначается как рост, вся остальная — как снижение. Обучается логистическая регрессия с регуляризацией L2 и L1 на хронологических…

АкцииМашинное обучениеСтатистикаУправление рисками
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке проверяется, может ли LSTM выявить временную структуру в истории признаков ETF, которую могут упускать модели с плоскими признаками. До обучения заявленная популяция последовательностей сверяется с доступными признаками, метками,…

АкцииМоментумМашинное обучениеСтатистика
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке для поперечного набора фьючерсов CME строятся признаки на основе правил, прежде всего кэрри из спреда между ближайшими контрактами поставки. Также создаются признаки моментума, волатильности, формы кривой и календаря. В конструкции…

ФьючерсыСырьевые товарыДоходность от переноса позицииМоментум
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке задаются будущие доходности от закрытия до закрытия на двух торговых горизонтах для выборки ETF; каждый горизонт измеряется от скорректированной цены закрытия до цены закрытия через фиксированное число сессий. Объясняется, почему метки…

АкцииМоментумСтатистикаБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этом руководстве выводится доля Келли для бинарной ставки путём максимизации ожидаемого логарифмического роста капитала, а затем эта идея распространяется на непрерывную доходность и портфель из нескольких активов. Символьное дифференцирование и симуляции…

Определение размера позицииФормирование портфеляУправление рискамиСтатистика
Machine Learning for Trading

В этом практическом примере по котировкам и сделкам NASDAQ-100 строятся минутные признаки, чтобы проверить, предсказывают ли недавние агрессивные покупки или продажи краткосрочный дрейф цены. В качестве сигнала предлагается дисбаланс потока заявок; спред,…

АкцииМикроструктура рынкаМоментумТехнические индикаторы
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке на данных торгов акцией за один день NASDAQ ITCH строятся несколько схем выборки: бары календарного времени, тиковые, объёмные, долларовые, дисбаланса и направленного потока. Сравниваются их статистические свойства, включая нормальность и…

АкцииМикроструктура рынкаСтатистикаИсполнение ордеров
Machine Learning for Trading

В исследовании данных рассматриваются наблюдения индекса премии с восьмичасовым интервалом для криптоперпетуальных контрактов с маржой в USDT и объясняется связь премии с платежами по фондированию. Индекс использует исполнимые цены bid и ask с учётом…

КриптовалютыБессрочные фьючерсыАрбитражДоходность от переноса позиции
Machine Learning for Trading

В ноутбуке показаны два последовательных монитора ошибок прогнозов на валидации для двух конфигураций линейной модели акций: детектор сдвига среднего по двум окнам и монитор частоты неудачных дней. Каждый детектор калибруется на начальном периоде, а затем…

АкцииМашинное обучениеСтатистикаУправление рисками
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке оцениваются четыре сигнала из новостных текстов: взвешенный сюрприз, средняя тональность, моментум тональности и охват статей. Используются будущие доходности, рассчитанные на предыдущем этапе построения признаков, после чего для каждого…

АкцииНастроения рынкаСтатистикаФакторное инвестирование
Machine Learning for Trading

В этой главе транзакционные издержки рассматриваются как ограничение на всех этапах исследования и внедрения стратегии: от оценки факторов и бэктестинга до формирования портфеля, контроля риска и производственного мониторинга. Различаются явные комиссии,…

Исполнение ордеровМикроструктура рынкаБэктестингУправление рисками
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке двойное машинное обучение (DML) применяется для оценки влияния моментума с пропуском недавнего периода на будущую доходность ETF; это причинный вопрос, отличный от прогнозирования доходности. Исход и воздействие моментума моделируются с…

АкцииМоментумМашинное обучениеСтатистика
Machine Learning for Trading

В ноутбуке показана настройка LightGBM для прогноза доходности ETF с помощью сэмплера TPE из Optuna. Поиск охватывает структуру деревьев, параметры выборки и регуляризации; ранняя остановка выбирает число раундов бустинга, а пользовательский callback…

Машинное обучениеБэктестингСтатистикаАкции
Machine Learning for Trading

В этой главе представлен рабочий процесс исследования прогностических моделей для трейдинга, где стабильные прогнозы вне выборки могут быть важнее несмещённых оценок коэффициентов. Рассматриваются методы регуляризованной регрессии, такие как Ridge, LASSO и…

Машинное обучениеСтатистикаБэктестингОпределение размера позиции
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке данные об институциональных владениях 13F преобразуются в двудольный граф «институт — акция», из которого извлекаются исследовательские признаки: сходство совместного владения акциями, широта и концентрация владения, изменения раскрытых…

АкцииСтатистикаФормирование портфеляМашинное обучение