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: 1,354
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 этом анализе восстанавливаются жизненные циклы лимитных ордеров NASDAQ по сообщениям ITCH: от подачи ордера до первого события, связанного с отменой, или исполнения. Различаются добавления, удаления, частичные отмены, замены и исполнения, после чего…
В ноутбуке задаются метки будущей ценовой доходности для фиксированной панели бессрочных криптовалютных контрактов и объясняется, как их построение влияет на все последующие модели и бэктесты. Временные метки открытия бара сдвигаются к моменту доступности…
Этот модуль формирует таблицы каталога из реестров экспериментов с прогнозами моделей и бэктестами. Он задаёт зарезервированные поля для происхождения данных, идентификаторов, статуса завершения, доступности артефактов и метрик. Каталог содержит несколько…
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 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 этой записи описан конвейер из нескольких ИИ-агентов для оценки вероятности рецессии в США до конца 2026. Агенты ищут экономические индикаторы и прогнозы, формируют индивидуальные вероятности, сопоставляют аргументы в ходе обсуждения и передают данные…
В ноутбуке объясняется, почему наблюдаемый коэффициент Шарпа стратегии нужно корректировать, если её выбрали из множества испытаний. Представлен дефлированный коэффициент Шарпа (DSR), который сравнивает выбранный результат с ориентиром, возрастающим вместе с…
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…
В этой тетради показан процесс проверки качества ежедневных данных US по акциям OHLCV. Структурные проверки охватывают пропуски, дубликаты, хронологический порядок, согласованность цен, отрицательные значения, устаревшие цены и экстремальные доходности.…
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…
В ноутбуке объясняется, как макроданные с отметкой периода измерения могут привести к утечке будущей информации в бэктест торговли. Даты публикации оцениваются добавлением длительности периода к дате в записи, а затем применением консервативной задержки…
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…