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 анализе оценивается надёжность выбранных торговых сигналов: данные об информационном коэффициенте (IC) сопоставляются с коэффициентами Шарпа, рассчитанными после преобразования прогнозов в позиции. Результаты семейств моделей по классам активов…
В этой записной книжке объединяются ранее полученные результаты walk-forward-анализа для сравнения LSTM, NLinear, TSMixer, TCN и PatchTST на практических примерах, а также линейных моделей, моделей с градиентным бустингом и базовых моделей TabM. Приводятся…
В записной книжке представлен предварительный обзор документов 10-K и 8-K компаний индекса S&P 100, предназначенных для финансового графа знаний. Описаны проверки схемы на наличие обязательных полей, уникальность ключей компании и номера подачи,…
В документе описан интерфейс для читателей, позволяющий изучать результаты бэктестов из реестра. Он поддерживает сводки по числу запусков, просмотр спецификаций и отдельных запусков, ранжирование результатов, сравнение методов распределения, просмотр кривых…
В этой записной книжке анализируются временные метки событийных связей финансового графа знаний; отдельно рассматривается, когда произошло событие, когда оно стало публичным и когда конвейер извлечения создал связь. Рассчитываются лаги раскрытия и…
В этом обзоре главы описан процесс определения торговых стратегий на основе гипотез до проведения бэктеста. Документированные допущения о данных и неизменяемая конфигурация связываются с исследовательским анализом, событийными исследованиями и…
В этой записной книжке обычный автоэнкодер обучается на часовой доходности набора рынков криптовалютных бессрочных контрактов. Доходность стандартизируется по обучающему периоду; нейросеть сжимает многомерные входные данные в двумерное латентное…
В документе описан общий рабочий процесс анализа для сравнения конфигураций моделей на практических примерах. Сначала для каждого примера выбирается одна конфигурация, затем на её основе составляются сводки по фолдам и между исследованиями, чтобы в…
В ноутбуке прогнозы по отдельным акциям преобразуются в портфели для валидации. На каждую дату ребалансировки акции сортируются по прогнозной доходности: покупается верхняя группа, нижняя продаётся без покрытия, а каждой позиции выделяется одинаковый…
В этой итоговой работе объясняется оценка вероятностных прогнозов с помощью оценки Брайера, логарифмической оценки, ожидаемой ошибки калибровки и резкости прогноза; диаграммы надёжности показывают, где прогнозы чрезмерно или недостаточно уверенные. Описаны…
В ноутбуке оцениваются конфигурации последовательностных моделей LSTM и NLinear для фьючерсных инструментов CME. Последовательностные модели обрабатывают упорядоченные окна наблюдений, проверяя, содержит ли недавняя траектория информацию сверх специально…
В ноутбуке описана общая процедура обучения временных свёрточных сетей на дневных данных пар FX. Вместо отдельной строки признаков для каждой даты модель использует фиксированное окно последовательных наблюдений. Исполнитель определяет допустимые даты…
В ноутбуке к зафиксированной модели FinBERT применяется SHAP на уровне токенов: модель классифицирует финансовый текст как отрицательный, нейтральный или положительный. Обёртка для вывода модели сохраняет порядок меток в контрольной точке, а затем объясняет…
В этой тетради архитектура TSMixer адаптирована для прогнозирования будущей доходности ETF на основе исторических характеристик импульса. В архитектуре чередуются общее линейное преобразование вдоль временной оси и слой MLP для признаков, применяемый…
В ноутбуке граф знаний о цепочках поставок и отчётность институциональных инвесторов о владении превращаются в признаки для последующего финансового моделирования. Из сети компаний извлекаются показатели топологии, концентрация поставщиков, конкурентная…
В ноутбуке объясняется, как дообучить трансформер для распознавания именованных сущностей в финансовых текстах — например, организаций, людей, сумм, дат и процентов. Основное внимание уделено меткам границ BIO и сопоставлению аннотаций на уровне слов с…
Ноутбук адаптирует обучаемый автоэнкодер для дневных данных по акциям US. Модель восстанавливает ранговые характеристики цен и объёмов, а вспомогательная и основная классификационные головы обучают общее скрытое представление предсказывать положительную…
Это руководство описывает ежемесячную панель акций US с анонимизированными компаниями и их характеристиками для исследований ценообразования активов с машинным обучением. Данные включают бухгалтерские и технические характеристики, доходности, а также заранее…
В ноутбуке описана процедура сокращения большого набора признаков ETF до кандидатов для дальнейшего моделирования. Признаки ранжируются по информационным коэффициентам Спирмена в поперечном срезе относительно будущих доходностей: коэффициенты рассчитываются…
В документе представлены скрытые факторы как общие модели доходности акций; нагрузка каждой акции описывает её подверженность такой модели. Сопоставляются анализ главных компонент, который извлекает факторы и нагрузки акций только из панели доходностей, и…
В ноутбуке модель TabM для табличных данных исследуется на месячных характеристиках компаний. Сравниваются три предустановленных варианта с увеличенной шириной скрытых слоёв и размером ансамбля при неизменных прочих настройках обучения. Единая процедура…
В этой главе описывается управление системами машинного обучения для торговли после развёртывания. Технические сбои, когда одинаковые входные данные дают разные результаты, отделяются от статистической деградации, когда результаты перестают предсказывать…
Этот обзор знакомит со скрытыми факторами — общими закономерностями, извлечёнными из совместной динамики доходностей акций; нагрузка каждой акции показывает её подверженность такой закономерности. Анализ главных компонент, который оценивает факторы и…
В этом анализе объясняется, как интерпретировать информационные коэффициенты для набора моделей прогнозирования фьючерсов CME. Для каждой даты IC определяется как ранговая корреляция прогнозируемой и реализованной доходности по инструментам, после чего…