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
Предлагаемый подход сочетает прогнозирование валютных курсов со статистическим арбитражем, учитывая задержку между наблюдением цен и исполнением сделок. На первом этапе курсы прогнозируются с помощью регрессии на рёбрах дискретного пространственно-временного…
ClusterLOB группирует отдельные рыночные события по данным market-by-order, используя шесть зависящих от времени признаков и кластеризацию K-means++. Полученные группы интерпретируются как направленные, оппортунистические и маркет-мейкерские участники, что…
В исследовании представлен основанный на исторических данных фреймворк глубокого обучения для систематической торговли опционами, который напрямую учитывает чувствительность портфеля к риску при обучении. Целевая функция объединяет ориентированную на…
В исследовании анализируются мошеннические токены на Uniswap V2: авторы используют данные о транзакциях, чтобы описать торговую активность и выявить предполагаемые мошеннические схемы. Метод обнаружения сочетает эвристику виновности по ассоциации с машинным…
В исследовании рассматриваются автокодировщики с обучением с учителем для финансового прогнозирования и их влияние на результаты торговой стратегии. Авторы объединяют выученные представления с признаками, полученными дробным дифференцированием, и метками…
В документе представлен Momentum Transformer — гибрид модели внимания и LSTM для торговли на временных рядах. Механизм внимания связывает модель с более ранними временными шагами, а несколько голов внимания могут представлять рыночную динамику на разных…
В документе описана стратегия отбора акций на основе языковых показателей из отчётов компаний 10-K и 10-Q. Лексическое богатство отражает разнообразие словарного запаса, лексическая плотность — долю информативного языка, а плотность финансовых терминов — их…
В этом руководстве описан визуальный рабочий процесс для подготовки и распространения анализа рынка криптовалют. Запланированные запросы рыночных данных собирают свечи за 15 минут, час и день; процесс помечает и объединяет их. Отдельный запрос новостей…
В анонсе релиза описаны изменения MLFinLab — инструментария для разработки торговых систем на основе машинного обучения. Теперь при генерации баров временные метки возвращаются как индекс DataFrame, что согласует формат с последующими функциями и избавляет…
В статье объясняется Online Decision Transformer (ODT) — подход к дообучению Decision Transformer посредством постоянного взаимодействия со средой. Рассматривается, как базовая модель выбирает действия на основе недавних состояний, действий и значений…
В блокноте описано, как получить прогнозы для отложенной выборки с ранее выбранной конфигурацией модели акций US. Поскольку модель и настройки стратегии выбрали по результатам валидации, эти же результаты не могут независимо подтвердить качество выбора.…
В блокноте представлен процесс мониторинга работающей торговой модели: прогнозы на отложенной выборке используются как офлайн-замена текущим данным. Перед расчётом дрейфа проверяется входная панель признаков, затем эталонные и текущие окна сравниваются с…
В этом блокноте представлена GReaT — метод генерации синтетических финансовых таблиц с помощью языковой модели. Каждая строка преобразуется в текст, модель на основе GPT дообучается на признаках ETF, а сгенерированный текст разбирается обратно на числовые и…
В этом блокноте объясняется, как формировать признаки на основе моделей для панели акций US, не допуская влияния будущих наблюдений на исторические значения. Основной метод — расписание оценивания: модели используют период разогрева, обучаются только на…
В документе описана функциональная схема торговли на европейских рынках электроэнергии с поддержкой AI. Форвардные рынки, рынки на сутки вперёд, внутридневные и балансирующие рынки рассматриваются как связанные уровни, на которые влияют регулирование,…