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: 370
В этом руководстве рассматриваются признаки, построенные на истории цен и объемов активов: доходность на разных горизонтах, показатели тренда и разворота, несколько оценок волатильности, режимы волатильности, ликвидность, хвостовой риск и поперечная…
В этом модуле оцениваются параметры симулируемых крипторынков для сред обучения с подкреплением. Загружаются почасовые данные бессрочного рынка по выбранному символу, рассчитывается логарифмическая доходность от закрытия к закрытию и обучается модель…
В этой тетради непрерывное изменение цены отделяется от дискретных скачков во внутридневной доходности акций. Дневная реализованная дисперсия оценивается по квадратам логарифмической доходности, а бипауэрная вариация используется как устойчивая к скачкам…
В этой главе рассматриваются способы преобразования обученных статистических процедур в признаки для торговых моделей. Она охватывает диагностику и стационарность, структурные сдвиги, дробное дифференцирование, фильтрацию Калмана, спектральные методы и…
В этой конфигурации задаётся исторический макроэкономический набор данных FRED для фильтрации режимов и межрыночного анализа. Временные ряды сгруппированы по дневной, недельной, месячной и квартальной частоте: доходность казначейских облигаций, ставка по…
В этом ноутбуке максимальное благоприятное движение (MFE) и максимальное неблагоприятное движение (MAE) используются для калибровки ширины меток тройного барьера по наблюдаемым траекториям цены. Для позиции, открытой по цене закрытия бара, измеряются…
В документе объясняется, как неопределённость модели может дать дополнительную информацию помимо точечной оценки. Сопоставляются GARCH, где волатильность определяется на основе прошлой доходности, и стохастическая модель волатильности, в которой…
В этой записной книжке объясняется, как использовать обученные модели GJR-GARCH и скрытые марковские модели для построения торговых признаков, контролируя смещение заглядывания вперёд. GJR-GARCH оценивает условную волатильность и учитывает более сильное…
В ноутбуке представлен порядок анализа для выбора модели финансовых временных рядов. Сначала графики цен и доходностей SPY, уровней VIX и распределения доходности помогают выявить дрейф уровней, кластеры движений и тяжёлые хвосты. Затем сочетаются тест…
В этом исследовании признаков ETF строятся три признака на основе моделей: скрытая марковская модель (HMM) для оценки рыночного режима, дробно дифференцированные цены эталонных фондов и условная волатильность каждого ETF по модели GARCH(1,1). Чтобы избежать…
В ноутбуке сравниваются DQN, PPO и A2C в общей симулируемой торговой среде, откалиброванной по часовым доходностям бессрочных фьючерсов на биткоин. Модель GARCH(1,1) задаёт кластеризацию волатильности; среда учитывает издержки при изменении позиции и…
В ноутбуке объясняется, как изучать предоставленную панель экономических рядов FRED и интерпретировать её календарную сетку, метаданные и производные столбцы. Поскольку панель преобразована к ежедневному календарю, число строк скрывает графики публикации…
В документе описаны два способа оценить спред бид-аск, если доступны только дневные данные OHLCV. Corwin-Schultz сравнивает диапазоны от минимума до максимума за соседние интервалы в один и два дня, используя различное поведение волатильности и спреда, чтобы…
В ноутбуке представлен процесс характеристики рыночных рядов перед построением моделей. Сначала графики цен и доходностей SPY, уровней VIX и распределения доходностей помогают выявить тренды, кластеризацию волатильности и тяжёлые хвосты. Затем объясняется,…
В ноутбуке на примере дневных доходностей SPY объясняется частотный анализ и его ограничения при построении торговых признаков. Вейвлет-разложение разделяет изменения на полосы с последовательно более медленными временными масштабами, а спектральные оценки…
В этой записной книжке объясняется, как неопределённость модели может дать информацию сверх точечной оценки. Подбирается модель стохастической волатильности, в которой скрытая логарифмическая волатильность меняется со временем, а доходности имеют…
Этот исследовательский анализ знакомит с опционными контрактами и структурой цепочки, а затем описывает выборку 2020 опционов S&P 500 по восьми базовым активам. Объясняются денежность опциона, внутренняя и временная стоимость, подразумеваемая волатильность,…
В ноутбуке сравниваются измерения волатильности, оценивается гетерогенная авторегрессионная модель (HAR) и измеряется шероховатость с помощью показателей Херста. Сначала внутридневная реализованная дисперсия сопоставляется с дневными оценками; доходность за…
В главе объясняются классические подходы к генерации синтетических финансовых данных: процессы цен в непрерывном времени, волатильность GARCH, бутстрэп-ресэмплинг и сравнение моделей. Описано, как модели геометрического броуновского движения, скачкообразной…
В этом ноутбуке строятся признаки условной волатильности для исследования акций и опционов S&P 500 с использованием модели GJR-GARCH. В отличие от фиксированных правил на основе прошлых цен, рассчитанные признаки зависят от окна оценки. Поэтому метод задаёт…
В ноутбуке представлена безусловная модель Sig-Wasserstein GAN для генерации финансовых временных рядов. Обучаемый дискриминатор, отличающий реальные данные от сгенерированных, заменён расстоянием, основанным на ожидаемых сигнатурах траекторий —…
В этой записной книжке применяется двойное машинное обучение, чтобы изучить связь спреда подразумеваемой и реализованной волатильности с последующими доходностями акций после поправки на наблюдаемые смешивающие факторы. В качестве релевантных контрольных…
В этой записной книжке исследуются тиковые данные AlgoSeek о сделках и котировках AAPL во время обвала рынка в марте 16, 2020. Данные ограничиваются обычными торговыми часами; записи о сделках отделяются от обновлений NBBO. Анализ охватывает внутридневную…
В документе описано преобразование крупных цепочек опционов S&P 500 в ежедневные наборы данных по отдельным тикерам для исследований. Сводка поверхности выбирает опционы с абсолютными дельтами, наиболее близкими к целевым значениям в группах по срокам…