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: 873

Machine Learning for Trading

В документе описано построение матрицы признаков для поперечного среза акций S&P 500 путём объединения скорректированных исторических цен акций со сводными поверхностями подразумеваемой волатильности опционов. Признаки организованы по назначению, входным…

АкцииОпционыВолатильностьМоментум
Machine Learning for Trading

В ноутбуке определяются метки месячной полной доходности для исследования характеристик компаний US с поперечным срезом и проверяется, как результаты соотносятся со строками поставщика данных. В панели характеристики за предыдущий месяц сопоставлены с…

АкцииРынки СШАМашинное обучениеБэктестинг
Machine Learning for Trading

В ноутбуке показано, как явный учёт издержек исполнения может сократить валовую доходность гипотетической внутридневной стратегии. За основу спреда при пересечении рынка берётся медианный спред котировок с учётом объёма для компонентов NASDAQ-100; затем…

АкцииИсполнение ордеровМикроструктура рынкаУправление рисками
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке объясняется, как временная свёрточная сеть (TCN) может прогнозировать доходность по упорядоченным финансовым данным. Причинные свёртки гарантируют, что результат для заданного момента зависит только от текущих и предыдущих входных данных.…

Машинное обучениеАкцииМоментумСтатистика
Machine Learning for Trading

В документе представлен событийный метод удержания ограниченного числа внутридневных позиций. Прогнозы совмещаются с ценовыми барами по самой свежей доступной оценке, при необходимости с ограничением её возраста. Для сигналов входа используется скользящий…

АкцииВысокочастотная торговляМикроструктура рынкаИсполнение ордеров
Machine Learning for Trading

В этом тематическом исследовании сохранённые прогнозы модели для акций US преобразуются в портфели с длинными и короткими позициями и равными весами. Проверяются разные схемы входа: каждая выбирает акции с наивысшим рейтингом для длинных позиций и с…

Рынки СШААкцииМашинное обучениеБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке сравниваются sklearn HistGradientBoosting, XGBoost, LightGBM и CatBoost в задаче прогнозирования доходности ETF. Измеряются поперечный информационный коэффициент, время обучения и память процесса при запусках на CPU и, где поддерживается, на…

Машинное обучениеБэктестингСтатистикаАкции
Machine Learning for Trading

В записной книжке прогнозы по акциям в поперечном сечении преобразуются в портфели длинных и коротких позиций: при каждой ребалансировке акции ранжируются, покупаются k лучших и продаются без покрытия k худших, с равным капиталом на позицию. Равные веса дают…

АкцииМашинное обучениеБэктестингФормирование портфеля
Machine Learning for Trading

В записной книжке рассматриваются данные отчётности S&P 100 по формам 10-K и 8-K, предназначенные для построения финансового графа знаний. Проверяются полнота схемы, уникальность ключей компании и идентификатора подачи отчётности (accession number),…

АкцииМашинное обучениеСтатистикаРынки США
Machine Learning for Trading

В записной книжке оцениваются прогнозы модели как торговые стратегии NASDAQ-100 с помощью общего движка бэктеста. Сначала проводится проверка работы конвейера на случайных сигналах: устойчивая прибыль после издержек указывала бы на такие проблемы, как…

АкцииРынки СШАБэктестингИсполнение ордеров
Machine Learning for Trading

В записной книжке проверяется, реализуема ли пятнадцатиминутная стратегия ранжирования акций по поперечному сечению до обучения модели или построения прогнозов. Используются данные котировок NASDAQ-100, доходность по средним ценам и окно разработки до…

АкцииРынки СШАМикроструктура рынкаБэктестинг
Machine Learning for Trading

В документе описано обучение простой линейной модели последовательностей на минутных признаках NASDAQ-100 для прогноза будущей доходности на нескольких горизонтах. Каждый вход содержит предшествующий час данных по одной акции, представленных как изменения…

АкцииМашинное обучениеМикроструктура рынкаБэктестинг
Machine Learning for Trading

В документе описана загрузка рыночных данных ETF с необязательными фильтрами по символу и дате, а также с детерминированным ограничением числа возвращаемых символов. Главный аналитический вывод — выбирать ценовой ряд в соответствии с измеряемой величиной:…

АкцииНесколько классов активовСтатистика
Machine Learning for Trading

В записной книжке строятся модельные признаки условной волатильности акций S&P 500 с помощью модели GJR-GARCH(1,1), затем сравнивается спред между подразумеваемой волатильностью опционов и реализованной волатильностью со спредом относительно модельного…

АкцииОпционыВолатильностьМашинное обучение
Machine Learning for Trading

В записной книжке изучается, как выбор регуляризации Ridge влияет на информационный коэффициент панели ETF и как поиск гиперпараметров может завышать заявленные результаты. Сначала оценивается широкий диапазон значений альфа на walk-forward-фолдах с…

АкцииМашинное обучениеСтатистикаБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этой записке представлен актуальный аудит VectorBT Pro и VectorBT OSS в сравнении с ML4T на поддерживаемых стратегиях с реальными данными. Обе версии VectorBT используются для распределения активов в ETF, распределения валютных активов с котировками в USD…

Несколько классов активовАкцииФьючерсыВалютный рынок
Machine Learning for Trading

В записной книжке объясняется инструментированный анализ главных компонент (IPCA), который моделирует факторную экспозицию каждого ETF как общую линейную функцию наблюдаемых признаков этого фонда. Метод чередующихся наименьших квадратов совместно оценивает…

АкцииФакторное инвестированиеМашинное обучениеСтатистика
Machine Learning for Trading

В ноутбуке объясняется модель стохастического дисконтирующего фактора (SDF) для оценки поперечного среза доходности компаний US. Она обучает веса, при которых дисконтированная доходность активов удовлетворяет моментным условиям отсутствия арбитража, а не…

АкцииФакторное инвестированиеМашинное обучениеСтатистика
Machine Learning for Trading

В документе описано абляционное исследование того, улучшают ли обученные графовые эмбеддинги прогнозы доходности акций по сравнению с обычными табличными признаками. Сеть строится по историческим корреляциям доходности акций; признаки моментума,…

АкцииМашинное обучениеБэктестингСтатистика
Machine Learning for Trading

В ноутбуке сравниваются три способа преобразовать прогнозы доходности со знаком в бинарные позиции: фиксированный нулевой порог, скользящий процентиль оценок каждого символа и процентиль по поперечному срезу символов. На зарегистрированных валидационных…

Машинное обучениеТехнические индикаторыКриптовалютыАкции
Machine Learning for Trading

В ноутбуке строится ежемесячная матрица модели для исследования характеристик компаний US на опубликованной панели, где характеристики уже ранжированы между компаниями. Составные признаки и взаимодействия добавляются из значений в одной строке «компания —…

АкцииФакторное инвестированиеФормирование портфеляБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке анализируется, как фиксированная базовая стратегия импульса только для длинных позиций на ETF работала в разных рыночных условиях с 2010 по 2024. Для каждой дневной доходности определяются состояния на основе волатильности и тренда,…

АкцииМоментумСледование за трендомВолатильность
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке будущая доходность ETF за 21 дней преобразуется в целевую переменную «рост или снижение», а логистическая регрессия с регуляризацией L1 и L2 оценивается на хронологических walk-forward-фолдах. Признаки масштабируются по обучающим…

Машинное обучениеСтатистикаОпределение размера позицииАкции
Machine Learning for Trading

В этом исследовании акций US проводится различие между прогнозированием будущей доходности и утверждением, что импульс вызывает её. Доходность акции за предыдущий год без последнего месяца рассматривается как воздействие, будущая доходность — как результат,…

АкцииМоментумМашинное обучениеСтатистика