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: 749

Machine Learning for Trading

Утилита рассчитывает метрики смещения отбора и неопределённости результатов для групп бэктестов стратегий. Она формирует когорты на уровне семейств, этапов и меток, а также отдельных меток, затем рассчитывает такие показатели, как дефлированные коэффициенты…

БэктестингСтатистикаУправление рисками
Machine Learning for Trading

В этом анализе объясняется, как данные фьючерсов CME организованы по продуктам, контрактам с датой истечения и непрерывным рядам с роллированием по объёму. На данных E-mini S&P 500 показано, что у отдельных контрактов ограниченные периоды торгов, которые…

ФьючерсыСырьевые товарыНесколько классов активовБэктестинг
Machine Learning for Trading

В документе описаны принципы реализации общего средства запуска бэктестов и правильной интерпретации сеток доходности при пересчёте показателей на годовой период. Наблюдаемая частота выборки оценивается по типичным интервалам между наблюдениями доходности;…

БэктестингУправление рискамиСтатистикаФормирование портфеля
Machine Learning for Trading

В этой записке сравниваются распределения с равными весами, весами, пропорциональными положительным оценкам, и весами, пропорциональными ширине конформного интервала, для ETF и фьючерсов CME с наивысшим рейтингом. Ширина интервалов split conformal для…

АкцииФьючерсыОпределение размера позицииУправление рисками
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке используются признаки ETF и будущая доходность, чтобы показать классический статистический вывод в модели обычного метода наименьших квадратов, прежде чем перейти к методам, ориентированным на прогнозирование. Рассматриваются тесты…

АкцииСтатистикаМашинное обучениеУправление рисками
Machine Learning for Trading

В этом исследовании NASDAQ-100 изучается влияние транзакционных издержек на часто ребалансируемую стратегию на акциях. Рассматриваются два возможных ответа на высокие издержки: ограничить набор активов более ликвидными и менее затратными инструментами либо…

АкцииРынки СШАИсполнение ордеровМикроструктура рынка
Machine Learning for Trading

В документе описан метод walk-forward, который преобразует остатки прогноза в ширину интервала неопределённости для каждого объекта, используемую при определении размера позиции. На каждом этапе принятия решения для калибровки используются остатки, исходы…

Определение размера позицииУправление рискамиСтатистикаБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этом исследовании одна конфигурация выбирается из зафиксированного набора стратегий на криптовалютных бессрочных фьючерсах с разными метками доходности и направления, методами определения размера позиций и надстройками управления риском. Выбирается…

КриптовалютыБессрочные фьючерсыБэктестингСтатистика
Machine Learning for Trading

В руководстве описаны общедоступные наборы данных о доходности факторов из библиотеки данных Кена Френча и AQR, включая рыночные факторы, размер, стоимость, прибыльность, инвестиции, импульс, качество и низкую бету. В нём объясняется, как скачивать и…

Факторное инвестированиеСтатистикаУправление рисками
Machine Learning for Trading

В блокноте объясняется, как оценивать вероятностные прогнозы и управлять конвейером прогнозирования. Сравниваются оценки Брайера и логарифмическая оценка, ожидаемая ошибка калибровки и резкость прогнозов; показывается, как диаграммы надёжности выявляют…

СтатистикаМашинное обучениеУправление рискамиБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этой демонстрации развёртывания модель Ridge переобучается на исторических дневных данных для группы основных валютных пар FX; текущие бары загружаются через бумажную сессию Interactive Brokers, пары ранжируются, затем формируется портфель с длинными…

Валютный рынокИсполнение ордеровМашинное обучениеМикроструктура рынка
Machine Learning for Trading

В этом блокноте агент Proximal Policy Optimization обучается ликвидировать фиксированный ордер за заданный горизонт. Изученная политика распределения сделок по времени сравнивается с TWAP и графиком Almgren–Chriss: измеряется дефицит исполнения и…

КриптовалютыБессрочные фьючерсыИсполнение ордеровМашинное обучение
Machine Learning for Trading

В блокноте протокол Rademacher Anti-Serum (RAS) представлен как способ скорректировать оценки эффективности при выборе из конечного набора стратегий или сигналов. Эмпирическая сложность Радемахера оценивает, насколько хорошо матрица результатов кандидатов…

СтатистикаБэктестингУправление рискамиМашинное обучение
Machine Learning for Trading

В записной книжке оцениваются меры контроля на уровне позиций для распределения средств между акциями и опционами S&P 500: фиксированные стоп-лоссы, скользящие стопы и выходы по времени сравниваются с базовым вариантом каждой стратегии без защитного правила.…

АкцииОпционыУправление рискамиБэктестинг
Machine Learning for Trading

В записной книжке зарегистрированные прогнозы GBM, полученные методом walk-forward, для ETF и фьючерсов CME используются для сравнения равных весов, весов, обратно пропорциональных ширине конформного интервала, и весов, пропорциональных положительным оценкам…

АкцииФьючерсыУправление рискамиОпределение размера позиции
Machine Learning for Trading

В записной книжке оценивается, связана ли z-оценка премии бессрочных криптоконтрактов с последующей доходностью за восемь часов при условии вмешательства; при этом учитываются волатильность цены, ставка финансирования и отклонение премии от недавнего…

КриптовалютыБессрочные фьючерсыМашинное обучениеСтатистика
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке объясняется, как GARCH превращает кластеризацию волатильности в признак для каждой сессии. Сначала графики доходности и тест ARCH-LM проверяют, зависят ли квадраты доходности от собственных лагов. В модели GARCH(1,1) реакция на новый…

ВолатильностьТехнические индикаторыУправление рискамиСтатистика
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке схема альтернативного стохастического дисконт-фактора адаптируется к дневным данным по акциям США. Сеть весов портфеля формирует фактор из избыточной доходности следующего дня, конкурирующая сеть моментов помогает обучать ценовое ядро,…

АкцииФакторное инвестированиеМашинное обучениеСтатистика
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке реальные граф знаний цепочек поставок и данные об институциональных владениях 13F преобразуются в признаки для машинного обучения. Вычисляются сетевые показатели, например центральность и зависимости, оцениваются концентрация…

Машинное обучениеАкцииФормирование портфеляСтатистика
Machine Learning for Trading

В этом руководстве создаётся симулятор ежемесячной ротации ETF на основе ранжирования по моментуму с поправкой на риск за скользящий период и фильтра режима по кривой доходности казначейских облигаций. В конце каждого месяца правило ранжирует десять фондов…

БэктестингМоментумФормирование портфеляИсполнение ордеров
Machine Learning for Trading

В ноутбуке показан операционный цикл стратегии прогнозирования ETF: обновление рыночных данных, пересчёт финансовых признаков, переобучение модели Ridge, сохранение артефактов для развёртывания, создание текущих кросс-секционных прогнозов, их повторное…

АкцииМашинное обучениеИсполнение ордеровБэктестинг
Machine Learning for Trading

В ноутбуке разрабатывается система перевода рыночной активности в расчетные издержки торговли и емкость стратегии. Представлена модель воздействия с квадратным корнем; волатильность и средний дневной объем определены как ключевые входные параметры. Также…

Микроструктура рынкаИсполнение ордеровУправление рискамиОпределение размера позиции
Machine Learning for Trading

В ноутбуке стоимость риска объясняется как квантиль убытка, а условная стоимость риска, или ожидаемый дефицит, — как средний убыток за этим порогом. Оценивается однодневный хвостовой риск для широкого фондового ETF четырьмя способами: эмпирические…

АкцииВолатильностьУправление рискамиСтатистика
Machine Learning for Trading

В ноутбуке оценивается выбранная стратегия на акции и опционы S&P 500: конфигурация для валидации восстанавливается из зарегистрированных кандидатов с полным покрытием. Прослеживается весь процесс — от равновзвешенного эталона через распределение активов,…

АкцииОпционыБэктестингУправление рисками