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 этом ноутбуке описано применение TSMixer для прогнозирования доходности акций на основе упорядоченных временных окон признаков каждой акции. Каждый пример содержит 60 последовательных торговых сессий; окна, пересекающие разрывы в истории акции,…
В этом руководстве наборы данных по акциям US сгруппированы по рыночным данным, фундаментальным показателям компаний, позициям инвесторов и характеристикам компаний. В нём перечислены загрузчики дневных и внутридневных баров, опционов и данных о…
В этом ноутбуке прогнозы нескольких семейств моделей на валидационной выборке преобразуются в портфели с равными весами и длинными и короткими позициями. Акции ранжируются по прогнозируемой доходности: покупаются лидеры, а акции внизу рейтинга продаются без…
В документе представлен поэтапный процесс сопоставления названий компаний из отчётности, новостей и альтернативных данных с ценными бумагами. Различаются идентификаторы организаций, такие как CIK и LEI, и идентификаторы ценных бумаг, такие как FIGI, CUSIP и…
В документе описана факторная модель на основе автокодировщика с обучением с учителем для прогнозирования доходности акций в рамках исследования аналитики опционов на акции. В отличие от PCA, IPCA и условного автокодировщика без учителя, функция потерь при…
В этой записной книжке изучаются линейные модели прогнозирования для поперечного среза фьючерсных продуктов CME; столбцы признаков объединены в связанные семейства, включая перенос доходности, моментум, волатильность и скользящие показатели риска. Поскольку…
В этом учебном анализе сравниваются четыре архитектуры нейронных сетей для одной задачи: прогноза следующей дневной доходности по недавнему окну доходностей. Объединённый набор из восьми биржевых фондов даёт разные рыночные экспозиции. Модели по-разному…
В этой записной книжке проводится аудит полного набора канонических валидационных прогнозов для исследования валютных пар FX. Проверяются идентичность моделей, доступность артефактов, полнота, покрытие заданных целевых меток и соответствие собранных…
В этой записной книжке проводится аудит зарегистрированных валидационных прогнозов для исследования валютных пар FX. Проверяется, включает ли каталог заданный набор моделей, полные наборы прогнозов, доступные артефакты и актуальные идентификаторы моделей.…
В этой записной книжке оценивается NLinear — простая модель последовательностей, которая вычитает последний наблюдаемый уровень из окна истории, а затем линейным преобразованием отображает полученную последовательность в прогноз. Модельный набор ETF ETF…
В этом исследовании линейные модели используются для прогнозирования доходностей и направления движения бессрочных криптофьючерсов. В матрице признаков преобладают вариации премии бессрочного контракта — разницы между ценой контракта и спотовой ценой, от…
В этой записной книжке представлен условный автокодировщик для доходностей акций: одна нейронная сеть отображает характеристики акций в нелинейные факторные нагрузки, а другая извлекает синхронные латентные факторы из доходностей портфелей, сформированных по…
В этой записной книжке сравниваются настройка гиперпараметров по одной цели и многокритериальный поиск для моделей прогнозирования LightGBM. Базовый вариант максимизирует коэффициент информационной эффективности (IC) на валидации. Поиск NSGA-II вместо этого…
В этой главе обобщены девять исследований, в которых сигналы машинного обучения проходят этапы построения портфеля, учёта торговых затрат, применения слоёв управления рисками и оценки на зафиксированной отложенной выборке. Единицей анализа служит ход каждого…
В ноутбуке сравниваются три линейные модели временных рядов, энкодер-трансформер и прогнозы без обучаемых параметров для дневной доходности SPY. Линейные методы преобразуют историческое окно в многодневный прогноз; некоторые варианты отделяют сглаженную…
В ноутбуке представлена многораундовая дискуссия между бычьей и медвежьей сторонами. Каждая сторона приводит доводы за более высокую или низкую вероятность события, в следующих раундах видит предыдущие аргументы оппонента и сообщает вероятность с…
В ноутбуке проверяется, могут ли деревья с градиентным бустингом находить нелинейные связи в микроструктурных признаках NASDAQ-100, которые линейная модель может пропустить. Рассматривается гипотеза, что дисбаланс потока заявок по-разному предсказывает…
В ноутбуке описан исследовательский агент-оператор для последовательной работы с количественными примерами. Вместо ограничения модели заранее заданными действиями для прогнозирования ей предоставляются общие инструменты для работы с файлами, командами…
В ноутбуке заново обучается конфигурация, выбранная на предыдущих этапах валидации, на истории до -2021, после чего публикуются прогнозы для отложенной выборки за 2021. Выбранная конфигурация извлекается из сохранённого набора кандидатов либо, если он…
В ноутбуке проверяется корпус годовой отчётности перед его индексацией для финансовых исследований. Измеряется задержка между концом финансового периода и датой публичной подачи отчётности, что показывает, почему при анализе на момент времени нужно…
Ноутбук проверяет финансовые и модельные признаки на связь с доходностью криптовалютных бессрочных контрактов за следующие восемь часов. Для каждого расчётного момента вычисляются поперечные корреляции Спирмена между подходящими контрактами, затем оценки…
В ноутбуке объединены существующие результаты моделей со скользящим анализом вне выборки для финансовых примеров: сравниваются LSTM, NLinear, TSMixer, TCN и PatchTST с линейными, градиентно-бустинговыми и табличными нейросетевыми базовыми моделями. Основной…
В ноутбуке исследуется, почему информационный коэффициент модели не определяет коэффициент Шарпа стратегии, построенной на её прогнозах. На нескольких примерах сигналы сопоставляются с результатами бэктестинга; также рассматривается, как правила входа,…
В этом ноутбуке реализована ежедневная учебная адаптация состязательной модели стохастического дисконтного фактора. Сеть портфельных весов строит фактор из избыточной доходности следующего дня, используя характеристики и состояние рынка, доступные на момент…