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: 431

Machine Learning for Trading

В этой записной книжке оценивается, как издержки исполнения могут снизить гипотетическую доходность внутридневной стратегии. Сначала по минутным котировкам измеряются спреды, взвешенные по объёму, для компонентов NASDAQ-100, затем медианный спред…

АкцииИсполнение ордеровМикроструктура рынкаБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке сравниваются PyPortfolioOpt, Riskfolio-Lib и skfolio: оптимизаторы портфеля обучаются на общей панели доходности ETF, а их зафиксированные веса оцениваются на более поздних наблюдениях. Рассматриваются распределения с учётом средней…

Формирование портфеляБэктестингУправление рискамиИсполнение ордеров
Machine Learning for Trading

В этом анализе сообщения NASDAQ TotalView-ITCH используются для описания активности площадки и построения таблицы сделок, связанной с тикером, стороной и атрибутами заявок. Подсчитываются типы сообщений, торговля сравнивается с гораздо более многочисленными…

АкцииМикроструктура рынкаИсполнение ордеровСтатистика
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке измеряется, как выбранная на валидации стратегия FX реагирует на изменение пропорциональных транзакционных издержек. Для каждой метки прогноза выбирается родительская стратегия на основе результатов сигнала, распределения капитала и…

Валютный рынокБэктестингИсполнение ордеровУправление рисками
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке проверяется, подходят ли данные для недельной поперечной стратегии на фьючерсах, прежде чем обучать какую-либо модель. Описана схема ранжирования продуктов CME: длинные позиции открываются в контрактах с наивысшим рейтингом, короткие — с…

ФьючерсыСырьевые товарыДоходность от переноса позицииИсполнение ордеров
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке для анализа внутридневной торговой активности используются записи сделок, полученные из NASDAQ ITCH. Отдельные сделки агрегируются во временные бары; для одного тикера из каждого из трёх уровней активности сравниваются объём акций, число…

АкцииМикроструктура рынкаИсполнение ордеровСтатистика
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке объясняется, как воздействие на рынок растёт вместе с размером ордера, и для оценки ёмкости стратегии используется модель участия с квадратным корнем. Различаются входные данные, доступные из рыночных данных, например волатильность и средний…

Микроструктура рынкаИсполнение ордеровУправление рискамиОпределение размера позиции
Machine Learning for Trading

В этом руководстве представлены два источника тиковых данных книги заявок по акциям US для исследования микроструктуры: события Databento market-by-order и сообщения NASDAQ TotalView-ITCH. Описаны форматы, особенности охвата, примерные объёмы данных и…

АкцииМикроструктура рынкаИсполнение ордеровРынки США
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке агент PPO обучается распределять родительский ордер на продажу по часовым барам бессрочных фьючерсов. К истории цен и объёмов добавляются премия бессрочного фьючерса и время до следующего расчёта финансирования; информация сдвигается так,…

КриптовалютыБессрочные фьючерсыИсполнение ордеровБэктестинг
Machine Learning for Trading

В записной книжке сравниваются два метода оценки спреда между ценами покупки и продажи для исторических данных с дневными ценами открытия, максимумом, минимумом, закрытия и объёмом, но без котировок. Метод Корвина—Шульца отделяет спред от волатильности,…

Микроструктура рынкаИсполнение ордеровСтатистикаУправление рисками
Machine Learning for Trading

В этом модуле объясняется, как подготовить исторические цены S&P 500, если со временем тикеры могут относиться к разным ценным бумагам. Применяются коэффициенты корректировки на корпоративные действия, отслеживаются идентификаторы ценных бумаг и отмечаются…

АкцииРынки СШАБэктестингИсполнение ордеров
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке измеряется, как меняется эффективность опционной стратегии S&P 500 на валидации при разных предполагаемых долях уплачиваемого котируемого спреда. Для каждого семейства моделей выбирается одна базовая стратегия, после чего она повторно…

ОпционыИсполнение ордеровБэктестингУправление рисками
Machine Learning for Trading

В этом руководстве по наборам данных сравниваются два источника тиковых данных по акциям US для исследования книги заявок и микроструктуры рынка. Записи Databento «рыночные данные по заявкам» содержат предварительно обработанные события добавления,…

АкцииМикроструктура рынкаИсполнение ордеров
Machine Learning for Trading

В исследовании оцениваются дневные поперечные сигналы для широкой вселенной акций US и описывается полный исследовательский конвейер: от данных на конкретный момент времени и сконструированных признаков до сравнения моделей, построения портфеля, издержек и…

АкцииМашинное обучениеМоментумВозврат к среднему
Machine Learning for Trading

В этом модуле оцениваются параметры симулируемых крипторынков для сред обучения с подкреплением. Загружаются почасовые данные бессрочного рынка по выбранному символу, рассчитывается логарифмическая доходность от закрытия к закрытию и обучается модель…

КриптовалютыБессрочные фьючерсыВолатильностьМикроструктура рынка
Machine Learning for Trading

В этой тетради родительский ордер рассматривается как задача управления с конечным горизонтом. На каждом интервале табличное Q-обучение выбирает множитель для торгового транша на основе VWAP, учитывая время, оставшийся объём позиции и последние наблюдавшиеся…

АкцииИсполнение ордеровМашинное обучениеМикроструктура рынка
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке показан операционный цикл для стратегии акций ETF: обновление рыночных данных, расчёт финансовых признаков, переобучение модели Ridge, формирование текущих поперечных прогнозов, их воспроизведение в механизме бэктеста и подготовка корзины с…

АкцииМашинное обучениеИсполнение ордеровБэктестинг
Machine Learning for Trading

В документе описан специализированный бэктест недельной опционной стратегии на 500 S&P. Каждая когорта выбирает компоненты с наиболее высокими рейтингами, продаёт колл- и пут-опционы около денег примерно с месячным сроком до экспирации и хеджирует дельту…

ОпционыАкцииРынки СШАБэктестинг
Machine Learning for Trading

Этот сравнительный анализ изучает, как прогнозная информация, измеряемая информационным коэффициентом (IC), соотносится с коэффициентом Шарпа портфеля в девяти исследованиях торговых случаев. Главный вывод: на эту связь влияет реализация стратегии — правила…

Несколько классов активовСтатистикаБэктестингФормирование портфеля
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке объясняется, как построить непрерывную историю цен фьючерсов из отдельных контрактов с экспирацией. Контракты ближайшего месяца определяются по объёму торгов, применяется ограничение, запрещающее откат к прежнему контракту, чтобы…

ФьючерсыБэктестингИсполнение ордеровМикроструктура рынка
Machine Learning for Trading

Этот проверочный скрипт запускает сокращённый исследовательский процесс по фьючерсам CME: от прогнозов модели до портфельных весов и бэктестинга. Он проверяет, что прогнозы охватывают в точности ожидаемые ключи инструмента, временной метки и фолда, что…

ФьючерсыБэктестингИсполнение ордеровУправление рисками
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке описан способ преобразовать валовую доходность в результат после издержек, отдельно моделируя торговые трения, финансирование и расходы фонда. Параметризованная структура затрат рассчитывает торговые издержки по обороту и размеру…

АкцииИсполнение ордеровУправление рискамиБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этом модуле задаётся дифференцируемый целевой функционал для сквозного обучения портфеля. Ограниченные риск-веса на уровне активов преобразуются в портфельные экспозиции с помощью масштабирования по волатильности; затем рассчитывается средняя валовая…

Машинное обучениеФормирование портфеляУправление рискамиИсполнение ордеров
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке анализируются восстановленные книги заявок NASDAQ: описываются внутридневные спреды и глубина на лучших ценах покупки и продажи, а затем проверяется связь дисбаланса потока заявок с доходностью следующего интервала. Спреды выражаются в…

АкцииМикроструктура рынкаИсполнение ордеровСтатистика