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: 873
В ноутбуке к панели доходности акций подгоняется модель латентных факторов PCA без использования признаков поверхности опционов, характеристик или целевой информации. Метод PCA выделяет ведущие направления исторического совместного движения в поперечном…
В ноутбуке сравниваются равные веса с двумя правилами распределения капитала для торговых стратегий, сформированных на основе характеристик компаний US: взвешивание по оценке направляет больше капитала в активы с более высокими прогнозами модели, а…
В анализе сравниваются сигналы, полученные с помощью машинного обучения, для месячной доходности акций US в поперечном срезе на основе бухгалтерских и рыночных характеристик; целевая переменная — доходность следующего месяца. Рассматриваются линейные модели,…
В этой проверке Backtrader и Zipline сравниваются с ML4T на реальных примерах стратегий. Используются только сочетания активов и контрактов, которые каждый движок и зафиксированный набор данных могут обрабатывать нативно. Для обоих движков рассматриваются…
В ноутбуке задаются и проверяются месячные метки доходности для исследования поперечных характеристик компаний US. Проверяется, как поставщик данных сопоставляет характеристики каждой строки с результатом по доходности; подчёркивается, что панель уже…
В этом ноутбуке построен сквозной метод распределения капитала в портфеле: сеть отбора признаков в стиле Temporal Fusion Transformer располагается перед LSTM. Отдельные сети gated residual формируют представления признаков, а обучаемые мягкие веса объединяют…
В этом ноутбуке сравнивается ежедневная, еженедельная, двухнедельная и ежемесячная ребалансировка портфеля импульса с высокими рейтингами, сформированного из фиксированного набора ETF ETF. По историческим ценам рассчитываются оборот и валовая доходность с…
В обзоре описано семейство моделей для прогнозирования доходности по характеристикам компаний. Вместо того чтобы напрямую использовать каждую характеристику для прогноза доходности, модели предполагают, что доходность определяется небольшим числом…
В документе задается еженедельный исследовательский процесс для акций S&P 500, использующий данные опционного рынка вместе с сигналами на основе цен. В нем определяются допустимый набор инструментов, время принятия решений и исполнения, а также разная…
В документе представлена учебная селективная модель пространства состояний в стиле Mamba для прогнозирования доходности ETF по последовательностям признаков импульса. В отличие от внимания и плотного временного смешивания, модель пространства состояний…
В документе описан условный автоэнкодер, моделирующий экспозиции компаний к скрытым факторам доходности как нелинейную функцию характеристик компаний. Подобно IPCA, он оценивает факторную структуру, в которой прогнозируемая доходность складывается из…
В документе описана нейросеть TabM для ранжирования ETF по табличным признакам. Общая двухслойная базовая сеть передает данные нескольким компонентам ансамбля; у каждого есть собственный обучаемый вектор масштабирования и выходной слой. Усреднение прогнозов…
В ноутбуке объясняется, как лимит доли объема ограничивает часть рыночного объема, которую заявка может потребить за каждый интервал. Если родительская заявка превышает допустимый объем, брокер исполняет ее часть, а остаток переносит на следующий интервал.…
В обзоре главы объясняется, как градиентный бустинг на деревьях развивает идеи деревьев решений и случайных лесов для прогнозирования по табличным финансовым данным. Бустинг последовательно добавляет модели, исправляющие предыдущие ошибки, что помогает…
В документе описан ежемесячный набор данных по акциям US, предназначенный для исследований машинного обучения в области оценки активов. В него входят 94 характеристик компаний, преобразованных в ранги, в том числе бухгалтерские показатели и технические…
В ноутбуке изучается, как рыночное воздействие меняет результаты бэктеста стратегии импульса для акций с разной ликвидностью. Размер заявки и стратегию сохраняют неизменными, ликвидность и волатильность оценивают за период формирования, а затем применяют…
В ноутбуке представлена опубликованная панель данных для исследований машинного обучения на акциях US. Она содержит ежемесячные наблюдения за несколько десятилетий: 46 характеристик компаний и избыточную доходность за следующий месяц. Характеристики…
В этой главе объясняется, как создавать и применять финансовые графы знаний, когда для ответа важны связи, например владение активами, цепочки поставок или распространение кризиса. Рассматриваются идентификация сущностей, схемы типизированных связей,…
В этой записной книжке сравниваются две архитектуры Transformer для прогнозирования доходности 21-дневных ETF по восьми признакам предшествующего импульса. PatchTST объединяет последовательные дни в патчи, сокращая число токенов внимания и кодируя локальные…
В ноутбуке анализируется портфель биржевых фондов акций с помощью регрессий CAPM и факторов Фама—Френча, а затем рассматриваются меняющиеся во времени экспозиции, атрибуция доходности и зависимость остатков. Используются согласованные дневные доходности и…
В демонстрации одна стратегия пересечения двух скользящих средних запускается и в движке исторического бэктеста, и в движке реальной торговли, который воспроизводит те же дневные бары ETF. Стратегия, входные данные, параметры и правила исполнения…
В тетради сравниваются бэггинг случайного леса, XGBoost, LightGBM и CatBoost при прогнозировании доходности акций по анонимизированным характеристикам компаний. Используются заранее заданные временные обучающая, валидационная и тестовая выборки; в качестве…
В руководстве объясняется, как организовать рыночные данные помимо разовых загрузок. Представлен единый менеджер для получения отдельных тикеров или пакетов данных, заданных и пользовательских наборов символов, а также хранения в формате Parquet с…
В тетради проверяются правила управления риском на уровне позиции и портфеля для ведущих комбинаций распределения капитала ETF в месячной стратегии. Зарегистрированные прогнозы, концентрация и распределитель остаются неизменными; результаты с дополнительными…