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: 370

Machine Learning for Trading

В модуле задана базовая ежемесячная схема распределения активов ETF на основе скорректированного на риск показателя моментума: накопленная доходность за предшествующий период делится на реализованную волатильность в годовом выражении. Активы с наивысшим…

АкцииНесколько классов активовМоментумВолатильность
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке месячная доходность девяти рядов факторов и рынков акций, облигаций, валют и сырьевых товаров кластеризуется с помощью моделей гауссовых смесей. После исключения месяцев с неполными данными ряды стандартизируются, чтобы различия…

Несколько классов активовФакторное инвестированиеМашинное обучениеСтатистика
Machine Learning for Trading

В этом учебном ноутбуке рассматриваются признаки, полученные из цены и объёма, которые используются в количественных исследованиях. Охвачены простая и логарифмическая доходность на разных горизонтах, моментум с пропуском одного периода, ночная и…

АкцииТехнические индикаторыВолатильностьМоментум
Machine Learning for Trading

В этом исследовании оцениваются короткие стрэддлы около денег на компоненты индекса S&P 500: позиции открываются еженедельно и удерживаются до экспирации с ежедневным дельта-хеджированием. Главный методологический выбор — моделировать доходность при…

ОпционыВолатильностьБэктестингИсполнение ордеров
Machine Learning for Trading

В ноутбуке описана адаптация Diffusion-TS для генерации синтетических рядов доходности ETF. Модель устранения шума предсказывает чистый ряд как сумму полиномиального тренда, сезонной составляющей Фурье и остатка; совместная функция потерь во временной и…

Машинное обучениеСтатистикаВолатильностьНесколько классов активов
Machine Learning for Trading

В ноутбуке на примере дневных доходностей ETF объясняется, как модели GARCH описывают группирование волатильности и преобразуют его в признак для каждой сессии. Сначала визуальная диагностика и тест ARCH-LM используются для проверки зависимости квадратов…

ВолатильностьСтатистикаУправление рискамиАкции
Machine Learning for Trading

В этом примере строятся признаки для изучения того, превышает ли подразумеваемая дисперсия опционов «при деньгах» последующую реализованную дисперсию для компонентов S&P 500, а также различается ли эта разница между бумагами. Котировки стреддлов объединяются…

ОпционыВолатильностьАкцииБэктестинг
Machine Learning for Trading

В записной книжке модели градиентного бустинга на деревьях обучаются на признаках рынка опционов, описывающих такие характеристики, как подразумеваемая волатильность, асимметрия, временная структура и премия за дисперсионный риск. С помощью…

ОпционыМашинное обучениеВолатильностьБэктестинг
Machine Learning for Trading

В записной книжке размер позиции связывается с анализом максимального неблагоприятного и благоприятного движения цены. Показан фиксированный пропорциональный метод расчёта размера: число акций определяется бюджетом риска портфеля и расстоянием от цены входа…

Определение размера позицииУправление рискамиВолатильностьБэктестинг
Machine Learning for Trading

В записной книжке объясняется, как строить признаки на данных, выходящих за пределы истории цены одного актива. Годовая доходность роллирования фьючерсов рассчитывается по текущим ценам ближнего и отложенного контрактов; три срока используются для расчёта…

ФьючерсыОпционыДоходность от переноса позицииВолатильность
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке объясняется, как скрытые марковские модели определяют ненаблюдаемые состояния рынка по доходности и недавней волатильности. Сначала задаются простые правила сравнения: порог индекса волатильности для стресса и цена относительно долгосрочной…

Машинное обучениеСтатистикаВолатильностьТехнические индикаторы
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке с помощью двойного машинного обучения оценивается связь z-оценки премии бессрочных фьючерсов с доходностью за следующие восемь часов после учёта шести контрольных переменных до воздействия. Эффекты для режимов высокой и низкой волатильности…

КриптовалютыБессрочные фьючерсыМашинное обучениеСтатистика
Machine Learning for Trading

В этой тетради создаются метки будущей доходности для коротких стрэддлов на акциях S&P 500 с ценой исполнения около текущей цены. Поскольку номинальный 30-дневный стрэддл в дневной панели представляет собой каждый раз новый контракт, сдвиг ценового ряда…

ОпционыВолатильностьОценка стоимости деривативовСтатистика
arXiv papers

В документе описан численный метод оценки меры, нейтральной к риску, на смоделированных траекториях цен базовых активов и опционов до конечного горизонта. В модели учитываются выпуклые транзакционные издержки и выпуклые торговые ограничения. Полученная мера…

ОпционыВолатильностьМашинное обучениеУправление рисками
Machine Learning for Trading

В этой тетради объясняется подход Tail-GAN — генеративно-состязательный метод создания сценариев финансовой доходности с оптимизацией стоимости под риском (VaR) и ожидаемого дефицита (ES). Используется дифференцируемая сортировка, позволяющая градиентам…

Машинное обучениеУправление рискамиВолатильностьФормирование портфеля
Machine Learning for Trading

В этом разборе сравниваются модели градиентного бустинга, прогнозирующие доходность до экспирации коротких стрэддлов около денег. Меняются ёмкость деревьев и три целевые функции обучения: квадратичная ошибка, абсолютная ошибка и функция потерь Хьюбера.…

ОпционыВолатильностьМашинное обучениеБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этой конфигурации описано исследование еженедельной продажи стрэддлов «при деньгах» на компоненты индекса S&P 500. Позиции открываются в пятницу и удерживаются до приближения экспирации; дельта-хеджирование акциями выполняется ежедневно при изменении…

ОпционыВолатильностьУправление рискамиБэктестинг
arXiv papers

В работе изучаются инвестиции и потребление на бесконечном горизонте для инвестора со степенной функцией полезности на неполном рынке, возможности которого зависят от случайного фактора. Рассматриваются как факторы с конечным числом состояний, так и факторы,…

Формирование портфеляУправление рискамиВолатильностьСтатистика
arXiv papers

В документе утверждается, что при традиционном анализе временных рядов доходность финансовых инструментов может казаться почти случайной, хотя современные многомерные статистические методы способны выявить в ней закономерности. Описывается анализ,…

ФьючерсыСледование за трендомВолатильностьСтатистика
arXiv papers

В исследовании анализируется дневная доходность биткоина с помощью скользящих окон, чтобы отслеживать изменения асимметрии волатильности и мультифрактального поведения рынка. Авторы сообщают об обратной асимметрии волатильности, выраженность которой меняется…

КриптовалютыВолатильностьСтатистика
arXiv papers

В статье изучается связь доходности и волатильности биткоина с вниманием в Google Trends. Авторы отличают внимание, направленное именно на криптовалюты, от более общего показателя неопределённости, рассчитанного на основе данных поисковых запросов Google.…

КриптовалютыНастроения рынкаСтатистикаВолатильность
arXiv papers

В документе рассматривается, как экстраполяция подразумеваемой волатильности влияет на оценки локальной волатильности Дюпира при страйках за пределами наблюдаемых на рынке. При стандартной реализации сначала строят гладкое представление поверхности…

ОпционыВолатильностьОценка стоимости деривативовСтатистика
arXiv papers

В статье изучается связь избыточной доходности стратегий с премией за риск и асимметричного хвостового риска. В ней предложено новое определение асимметрии и сообщается, что премии за риск тесно связаны с асимметрией хвостового риска, но слабо связаны с…

Управление рискамиСтатистикаСледование за трендомДоходность от переноса позиции
arXiv papers

В документе используются недавние высокочастотные данные, чтобы изучить плавность изменений волатильности во времени. Согласно результатам, логарифм волатильности на разумных временных масштабах ведёт себя приблизительно как дробное броуновское движение с…

ВолатильностьВысокочастотная торговляСтатистикаМикроструктура рынка