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 записной книжке изучается, как выбор регуляризации Ridge влияет на информационный коэффициент панели ETF и как поиск гиперпараметров может завышать заявленные результаты. Сначала оценивается широкий диапазон значений альфа на walk-forward-фолдах с…
В записной книжке объясняется, как рассчитывать будущую спотовую доходность за одну, пять и 21 торговых сессий для фиксированного набора валютных пар FX. Сначала бары длительностью четыре часа распределяются по торговым сессиям с помощью календаря переноса…
В записной книжке объясняется инструментированный анализ главных компонент (IPCA), который моделирует факторную экспозицию каждого ETF как общую линейную функцию наблюдаемых признаков этого фонда. Метод чередующихся наименьших квадратов совместно оценивает…
В этой записной книжке оцениваются средства защиты системы ответов на вопросы по финансовым документам на шести написанных вручную примерах. Они охватывают косвенное внедрение инструкций, вымышленные данные в недоверенных материалах, попытки выполнить…
В ноутбуке объясняется модель стохастического дисконтирующего фактора (SDF) для оценки поперечного среза доходности компаний US. Она обучает веса, при которых дисконтированная доходность активов удовлетворяет моментным условиям отсутствия арбитража, а не…
В документе описано абляционное исследование того, улучшают ли обученные графовые эмбеддинги прогнозы доходности акций по сравнению с обычными табличными признаками. Сеть строится по историческим корреляциям доходности акций; признаки моментума,…
В ноутбуке задаётся и запускается анализ двойного машинного обучения эффекта премии за риск дисперсии на доходность опционов S&P 500 до экспирации. До выполнения явно указываются оцениваемый параметр, временная привязка наблюдений, смешивающие факторы, схема…
В ноутбуке с помощью двойного машинного обучения оценивается, связаны ли отклонения премий бессрочных фьючерсов с последующей восьмичасовой доходностью и различается ли эта связь на рынках с высокой и низкой волатильностью. Описан панельный дизайн по…
В ноутбуке сравниваются четыре эталонных распределения ETF по историческим кризисным периодам, заданным вручную одновременным шокам активов, симуляциям Монте-Карло с распределением Стьюдента и статистике рыночных режимов. Объясняется мера максимальной…
В ноутбуке представлен сводный по нескольким исследованиям перечень сконструированных финансовых признаков для девяти классов активов. Для каждой доступной панели признаков подсчитываются признаки и семейства, выделенные по названиям; сравниваются размеры…
В этой записной книжке будущая доходность ETF за 21 дней преобразуется в целевую переменную «рост или снижение», а логистическая регрессия с регуляризацией L1 и L2 оценивается на хронологических walk-forward-фолдах. Признаки масштабируются по обучающим…
В этой записной книжке формируются метки будущей доходности для коротких стреддлов около денег на акции S&P 500. Поскольку ежедневная панель стреддлов со сроком 30 дней каждый день переходит к другому страйку или сроку экспирации, сдвинутый ценовой ряд…
В этом исследовании акций US проводится различие между прогнозированием будущей доходности и утверждением, что импульс вызывает её. Доходность акции за предыдущий год без последнего месяца рассматривается как воздействие, будущая доходность — как результат,…
В ноутбуке представлен автономный рабочий процесс исследования: языковая модель использует универсальные инструменты для просмотра файлов, выполнения команд, запросов к реестру бэктестов и анализа данных. Вместо жёстко заданных исследовательских действий…
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…
Этот общий модуль разработки признаков задаёт правила построения и проверки финансовых предикторов, используемых в нескольких тематических исследованиях. Для каждого семейства признаков фиксируются гипотеза, входные данные, скользящее окно ретроспективы,…
В этом ноутбуке объясняется, почему опубликованный коэффициент Шарпа — неопределённая оценка, а не окончательная мера качества стратегии. Рассматриваются доверительные интервалы и вероятностный коэффициент Шарпа, оценивающий вероятность того, что истинный…
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 главе представлены агентные рабочие процессы для финансовых исследований, где основная сложность состоит в сборе, фильтрации и обобщении неоднородных данных. Они сопоставляются с традиционными моделями, хорошо работающими со стабильными структурированными…
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 объясняется, как оценивать финансовые модели, не допуская утечки в обучение или отбор модели информации, недоступной на дату принятия решения. Различаются обучающая, валидационная и итоговая контрольная выборки; также объясняется, почему…
В этом ноутбуке сравниваются четыре способа выявить связи в панели доходности ETF: NOTEARS для одновременных линейных ориентированных ациклических графов, VAR-LiNGAM для структуры с лагами и мгновенными связями, PCMCI для тестов условной независимости и…
В этом ноутбуке изучается, как регуляризация Ridge влияет на результативность информационного коэффициента (IC) и как поиск гиперпараметров может смещать результаты валидации. Сначала оценивается широкий диапазон значений альфа с разбиением на…
В ноутбуке представлен Tail-GAN — генеративно-состязательный подход для воспроизведения хвостового риска финансовых сценариев, в особенности стоимости под риском (VaR) и ожидаемого дефицита (ES). Дифференцируемая сортировка позволяет включать в обучение…