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 объясняется, когда торговую стратегию нагляднее моделировать пошагово, бар за баром, с изменяющимся состоянием, а не выражать через заранее рассчитанные сигналы или веса. Сопоставляются бэктесты на массивах, которые могут быть быстрыми и…

БэктестингОпределение размера позицииПарная торговляУправление рисками
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке сравниваются полный перебор по сетке и байесовский семплер TPE из Optuna TPE для настройки модели LightGBM на задаче прогнозирования форвардной доходности ETF. Сначала обоим методам выделяется одинаковый бюджет испытаний на небольшой…

Машинное обучениеСтатистикаБэктестингАкции
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке изучается калибровка временных, тиковых, объёмных, долларовых баров и баров дисбаланса на данных торгов NVDA market-by-order за несколько сессий. Сделки фильтруются по обычным торговым часам; используются метки стороны агрессора из потока…

АкцииМикроструктура рынкаСтатистикаИсполнение ордеров
Machine Learning for Trading

В этой главе исследование стратегии рассматривается как разработка и оценка исполнимого процесса принятия решений: от исходной экономической идеи до определения размера позиции, ограничений, издержек и тестирования в условиях, близких к реальной торговле.…

БэктестингМашинное обучениеСтатистикаУправление рисками
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке задаются метки будущей доходности для панели акций US и объясняется, почему их построение влияет на все последующие модели и бэктесты. Описаны окна доходности по скорректированным ценам в торговых сессиях, проверка наличия у каждой акции…

АкцииМоментумСтатистикаБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке на основе доходности базового актива строятся модельные признаки для исследования опционов S&P 500. Обучается модель GJR-GARCH, которая придаёт дополнительный вес отрицательным шокам доходности, а также модель стохастической волатильности, в…

ОпционыВолатильностьСтатистикаМашинное обучение
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке обучаются нейросети TabM для ранжирования ETF на той же плоской таблице признаков, что используется линейными моделями и моделями с бустингом. Участники ансамбля используют общую двухслойную основу, но имеют собственные векторы…

АкцииМашинное обучениеСтатистикаБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке объясняется, как разложить доходность и риск ETF с помощью регрессий по факторам CAPM и Фама—Френча. Экспозиции за всю выборку оцениваются с робастными стандартными ошибками, учитывающими гетероскедастичность и автокорреляцию; изменение…

АкцииФакторное инвестированиеУправление рискамиСтатистика
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке представлена генеративная модель для финансовых рядов, сформированных по тикам, объёму или долларовым барам и имеющих неравномерные интервалы между наблюдениями; модель вдохновлена GT-GAN. В энкодере, генераторе, дискриминаторе и декодере…

Машинное обучениеСтатистикаМикроструктура рынкаВысокочастотная торговля
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке проверяется, подходят ли исторические данные ETF для стратегии ежемесячного ранжирования до обучения модели или формирования прогнозов. Торгуемый набор проверяется по ликвидности за предыдущий год, подсчитываются подходящие фонды на даты…

Несколько классов активовБэктестингИсполнение ордеровУправление рисками
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке сравниваются способы распределения капитала между позициями в акциях US; модель, контрольная точка, даты ребалансировки и выбранные акции остаются неизменными. Рассматриваются веса на основе силы прогноза, ширины прогнозного интервала,…

АкцииОпределение размера позицииФормирование портфеляУправление рисками
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке контракты Polymarket на события с расчётами в криптовалюте сравниваются с регулируемой площадкой Kalshi как источники альтернативных данных. Объясняется, как правила доступа, активы расчётов, лимиты позиций и политика листинга влияют на…

КриптовалютыНастроения рынкаСтатистикаТорговля на событиях
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке рассматривается безусловная генеративно-состязательная сеть Васерштейна GAN на основе сигнатур для генерации финансовых временных рядов. Она преобразует доходности в расширенные траектории, вычисляет усечённые сигнатуры траекторий и обучает…

Машинное обучениеСтатистикаАкцииБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этом руководстве по данным представлены цены и объёмы бессрочных фьючерсов Binance, а также индекс премии, связанный с восьмичасовыми интервалами финансирования. Почасовые записи OHLCV описывают активность рынка, а премия измеряет разницу между ценой…

КриптовалютыБессрочные фьючерсыСпотовые рынкиДоходность от переноса позиции
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке стоп-лоссы, трейлинг-стопы и выход по фиксированному сроку оцениваются на выбранных стратегиях с акциями US. Стоп-лосс реагирует на убыток относительно цены входа, трейлинг-стоп — на снижение от пикового значения позиции, а выход по времени…

АкцииУправление рискамиБэктестингОпределение размера позиции
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке показана проверка дрейфа импульсных и технических признаков ETF в спокойные и стрессовые периоды, а также бессрочных криптовалютных фьючерсов с данными премиального индекса при разных режимах рынка. Сравнивается индекс стабильности популяции…

Машинное обучениеСтатистикаУправление рискамиКриптовалюты
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке TSMixer оценивается как глобальная модель последовательностей для панели ETF. Модель использует общие параметры для разных фондов, сохраняя историю и ковариаты каждого фонда; её слои смешивания обучаются временным зависимостям и связям внутри…

Машинное обучениеАкцииСтатистикаБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке задаются целевые значения будущей доходности для кросс-секционной фьючерсной стратегии, которая ранжирует инструменты по срочной структуре, открывая длинные позиции по контрактам с более высокой доходностью переноса и короткие — по контрактам…

ФьючерсыСырьевые товарыДоходность от переноса позицииСтатистика
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке объясняется, как интерпретировать контракты Kalshi на ставку по федеральным фондам и подготавливать их цены для количественных исследований. Цена бинарного контракта отражает подразумеваемую вероятность события, но в потоке данных указана…

Инструменты с фиксированным доходомСтатистикаМикроструктура рынкаАрбитраж
Machine Learning for Trading

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,…

АкцииРынки СШАМашинное обучениеБэктестинг
Machine Learning for Trading

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…

АкцииРынки СШАМикроструктура рынкаОпционы
Machine Learning for Trading

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…

АкцииРынки СШАБэктестингФормирование портфеля
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке сравниваются модели комиссий для акций и фьючерсов, а также несколько моделей проскальзывания; особое внимание уделяется различиям в единицах измерения и допущениях. Процентные комиссии остаются постоянной долей номинала, тогда как…

Исполнение ордеровБэктестингМикроструктура рынкаУправление рисками
Machine Learning for Trading

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…

АкцииМашинное обучениеСтатистика