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 ноутбуке с помощью TreeSHAP объясняются прогнозы доходности LightGBM: оценивается глобальная важность признаков, объясняются отдельные прогнозы, строятся графики зависимости и рассчитываются попарные значения взаимодействия. Ранжирование SHAP…
В этом ноутбуке реализована DeePM — сквозная портфельная политика для диверсифицированного набора ETF. Модель объединяет временные признаки, метаданные активов, поперечное внимание и априорный макрограф, разрешающий внимание внутри классов активов и между…
Этот ноутбук преобразует финансовые заголовки в сигналы для отдельных акций и оценивает их относительно будущей доходности. Заголовки встраиваются в векторы; неожиданность новости измеряется как семантическое расстояние от скользящей базовой линии векторных…
Ноутбук демонстрирует конвейер извлечения связей между поставщиками, клиентами и конкурентами из годовых отчётов компаний и сохранения их в виде графа знаний. Локальная языковая модель генерирует из текста отчётов предполагаемые тройки «субъект — отношение —…
В этом ноутбуке проверяется, могут ли последовательностные модели улучшить заданные вручную сводные показатели истории премии за бессрочное финансирование. Сравниваются NLinear — простая линейная модель, анализирующая упорядоченное окно, — и двухслойная…
В документе представлен поэтапный метод сопоставления названий компаний из альтернативных данных, отчётности, новостей и ценовых источников с ценными бумагами. Сначала выполняется соединение по доступным идентификаторам в заданном порядке доверия;…
В ноутбуке запускается или повторно воспроизводится панель одинаковых исследовательских агентов, отвечающих на общий вопрос для прогнозирования, а затем анализируются их прогнозы, поисковая активность и цепочки диалогов. Отдельная трассировка каждого агента…
В этом ноутбуке по созданию признаков строятся переменные, для которых нужны данные помимо истории цен одного актива. Для фьючерсов рассчитывается годовая доходность от переноса на основе одновременных цен ближнего и отложенного контрактов, а также наклон и…
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…
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.…
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…
В документе описаны несколько способов преобразовать оценки прогнозов в торговые сигналы: фиксированные пороги, скользящие процентили для каждого актива и поперечные процентили. Фиксированные пороги используют заданный уровень оценки; скользящие адаптируются…
В этом ноутбуке строятся описательные режимы рынка по ежемесячным экономическим данным Федеральной резервной системы: безработице, ставке по федеральным фондам, кривой доходности казначейских облигаций и инфляции. В нём объясняется, как согласовать ряды с…
В этом ноутбуке создаётся симуляция маркет-мейкинга, где агент проксимальной оптимизации политики выбирает смещение котировок и ширину спреда. В среде используется процесс волатильности GARCH, откалиброванный по часовым доходностям бессрочных…
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…
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…
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),…
В записной книжке представлен рабочий процесс отбора признаков для исследований ETF: множество возможных преобразований и периодов ретроспективы сокращается до меньшего набора для последующего моделирования. Рассчитываются информационные коэффициенты…
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…
В документе представлен рабочий процесс исследований торговли с машинным обучением: от данных и построения признаков через обучение моделей, бэктестинг, транзакционные издержки, решения по портфелю и риску до внедрения и мониторинга. Подчёркиваются граница…
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…
В этом исследовании фьючерсов CME меняются ёмкость деревьев градиентного бустинга и функция потерь, а прогнозы фиксируются на нескольких этапах обучения. Число листьев дерева определяет, насколько детально модель разбивает пространство признаков;…
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…
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…