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: 938
В исследовании выясняется, меняют ли трейдеры с обучением с подкреплением свои стратегии после опыта торговли в периоды пузырей на рынках активов и влияет ли такое обучение на последующие пузыри. Исследователи обучают агентов в мультиагентной рыночной…
В статье предлагается использовать Soft Actor-Critic (SAC) и Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) для управления криптовалютными портфелями. Агенты обучаются совершать непрерывные торговые действия в симулируемой среде на исторических рыночных данных,…
В статье рассматривается ограничение бэктестов на исторических данных: они не моделируют возможную реакцию рынка на действия стратегии. В ней описывается мультиагентное моделирование как способ представить взаимодействия трейдеров с разными стратегиями,…
В статье исследуется, могут ли размеры торговых позиций помогать контролировать риск в периоды высокой волатильности. С помощью бэктестинга на исторических данных изучается поведение моделей определения размера позиции во время кризисных событий, особенно их…
В документе описывается попытка создать индикатор силы тренда с помощью цифровой обработки сигналов, отделяющей рыночный сигнал от шума. Практические вопросы сформулированы так: достаточно ли силён тренд для торговли и когда он может развернуться?…
В исследовании оцениваются способы адаптации универсальных языковых моделей для генерации исполняемых стратегий в среде Backtrader. Подход сочетает дополнительное предварительное обучение на коде фреймворка с обучением под контролем на примерах…
В статье переобучение на бэктесте при глубоком обучении с подкреплением (DRL) для торговли криптовалютами рассматривается как задача проверки гипотез. Авторы обучают DRL агентов, оценивают вероятность переобучения каждого и отбраковывают агентов, признанных…
В статье предлагаются условные генеративно-состязательные сети для настройки отдельных торговых стратегий и объединения их сигналов. Описан процесс обучения и выбора cGAN для временных рядов: сгенерированные выборки используются для настройки стратегий, а…
В исследовании динамическая байесовская сеть используется для формализации оценок фундаментальных коэффициентов цена/прибыль, которые часто основаны на экспертных суждениях. Выведенный коэффициент PE предназначен для поддержки инвестиционных решений человека…
В исследовании проверяется, могут ли модели машинного обучения с техническими индикаторами прогнозировать цену Bitcoin. Используются исторические данные с января 2012 по август 2019; сравниваются обобщённая линейная модель со штрафом, случайный лес, линейная…
В исследовании предлагается оптимальная торговая техника для многомерной торговли парами на криптовалютной платформе. Метод выбирает группу фиатных валют, связанных с криптовалютой, и одновременно отслеживает их в поиске арбитражных возможностей. Для…
NoxTrader использует исторические данные о ценах и объёмах торгов акциями US для создания таких признаков, как доходность, недельная цена и месячный ценовой моментум. Модель LSTM прогнозирует доходность и выявляет устойчивые ценовые тренды, динамически…
В статье представлена CausalReinforceNet — схема, предназначенная для включения причинного анализа в процесс принятия решений агентами, обучаемыми с подкреплением, при торговле криптовалютами. Она объединяет байесовские методы и методы динамических…
В документе оценивается, как характеристики активов совместно прогнозируют доходность и помогают формировать портфели для инвесторов с разными предпочтениями по риску. Эффективность рассматривается через степенную полезность вне выборки и эквиваленты…
В исследовании проверяется, может ли обучение с подкреплением улучшить парный трейдинг криптовалют — подход статистического арбитража, при котором торгуют разницей цен коррелированных активов. Авторы создают торговые среды и обучают агентов выбирать, когда и…
В статье расширяется понятие статистического арбитража: прибыль определяется относительно заданных состояний рынка, представленных информационной системой, например сигма-алгеброй. Эта схема включает классический арбитраж как частный случай, а также понятие…
В статье вводится класс правил торговли активами, называемых двойными линейными политиками, и изучается их устойчивость при наличии транзакционных издержек. Критерий устойчивости — стабильно положительная ожидаемая прибыль от торговли при разных направлениях…
В исследовании проверяется, сохраняют ли широко используемые правила парного трейдинга эффективность на современных рынках акций US. Применяются методы на основе расстояния и коинтеграции к акциям за период с 1990 по 2020, включая кризис Covid-19. Стратегия…
В статье проверяется, помогают ли покупки акций на открытом рынке инсайдерами компаний США с микрокапитализацией, раскрываемые в обязательной отчетности, прогнозировать последующую аномальную доходность. Анализ охватывает 17,237 покупок 1,343 эмитентов за…
В исследовании для изучения алгоритмической торговли сочетаются рыночные показатели биткоина с социальными и поведенческими сигналами. В числе входных данных — биржевые цены и объёмы, распространение технологий и объём транзакций биткоина, а также поисковая…
В исследовании оценивается автоматизированный метод парной торговли акциями первой секции Токийской фондовой биржи. Рассматриваются пары акций с высокой корреляцией и отслеживается спред между их ценами. Три порога задают начало позиции, фиксацию прибыли и…
В исследовании торговля портфелем формулируется как марковский процесс принятия решений; агента обучают с помощью глубокого Q-обучения выбирать распределение средств между несколькими активами. Пространство действий дискретно и комбинаторно: для каждого…
В работе изучаются факторные модели поперечного сечения дневной доходности криптовалют и других цифровых активов на основе биржевых данных. Авторы выделяют ведущий фактор, который, по-видимому, вносит значительный вклад в доходность криптоактивов. В…
В документе предлагается X-Trend — модель прогнозирования временных рядов для следования за трендом, разработанная для быстрой адаптации при переходе рынков в новые режимы. Она использует обучение на малом числе примеров и перекрёстное внимание к набору…