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 записке описано, как разбирать сообщения исторического потока IEX DEEP и поддерживать книгу лимитных заявок с помощью агрегированных обновлений на уровнях цен. Извлекаются изменения глубины рынка, лучшие котировки покупки и продажи и отчёты о сделках;…
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…
В этой записке объясняется, как дробление акций и денежные дивиденды нарушают исходные исторические ряды цен и искажают рассчитанную доходность. Показана корректировка назад, при которой исторические цены пересчитываются с учётом последующих корпоративных…
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…
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…
В этой записной книжке PCMCI представлен как метод выявления связей с временными лагами в многомерных финансовых временных рядах без предварительного задания причинного графа. Метод применяется к доходностям ETF и индекса волатильности; условный анализ…
В этом руководстве поперечные сигналы ETF преобразуются в портфели из десяти лучших активов с равными весами и только длинными позициями. Регрессия Ridge и логистическая классификация сравниваются с базовыми вариантами на основе импульса и равных весов.…
В исследовании проверяется, связано ли плохое соответствие линейной модели месячной доходности акций US с целевой функцией квадратичной ошибки. Целевая переменная будущей доходности без винзоризации, признаки и фолды walk-forward остаются неизменными;…
В этом блокноте NLinear представлен как базовая модель для прогнозирования доходности акций по упорядоченным временным окнам признаков. Каждый пример содержит 60 последовательных торговых сессий по одной акции. Для каждого признака модель вычитает его…
В этом справочнике описаны два общедоступных источника документов SEC для изучения позиций в акциях и активности инсайдеров. Ежеквартальные отчёты 13F содержат сведения об институциональных вложениях: по выбранной группе управляющих или в виде массивов…
В записной книжке для каждой сделки AAPL в обычную торговую сессию 16, 2020 восстанавливается действовавшая в тот момент лучшая национальная цена покупки и продажи (NBBO). События котировок и сделок объединяются в хронологическом порядке; последние цены…
В записной книжке нейросетевые модели TabM обучаются прогнозировать доходность короткого стреддла на опционах S&P 500; сравниваются три размера модели на той же панели признаков, что используется для линейных моделей и бустинга. TabM применяет общую…
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.…
В документе демонстрируется инструментальный PCA, в котором факторные нагрузки активов моделируются как линейные функции характеристик, наблюдавшихся до доходности. Чередующийся метод наименьших квадратов используется для оценки зависимости нагрузок от…
В документе описан воспроизводимый бенчмарк акций US из архива репликации исследования ценообразования активов Chen, Pelger и Zhu. Он содержит около 1.2 миллиона месячных наблюдений по акциям за период с 1967 по 2016, а также 46 характеристик компаний,…
В документе объясняется, как TSMixer обрабатывает недавнюю историю признаков акции в виде матрицы «сессии × признаки». Его блоки смешивают информацию по столбцам признаков во времени, а затем — по признакам внутри каждой сессии. При объединении блоков эти…
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…
В записной книжке прогнозы Chronos и TinyTimeMixer без дообучения сравниваются с LSTM и линейной моделью со штрафом на панели ETF. Все модели получают один и тот же одномерный исторический контекст, но предварительно обученные модели прогнозируют сам…
В записной книжке проверяется, позволяют ли показатели опционного рынка ранжировать будущую доходность акций. Строятся заданные линейные модели на признаках из опционных данных с walk-forward-валидацией и сравниваются уровни штрафов для ridge, lasso и…
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…
В исследовании проверяется, позволяют ли показатели опционного рынка ранжировать будущую доходность акций. Среди признаков — подразумеваемая волатильность для разных сроков, перекос пут-колл, наклон срочной структуры и премия за риск дисперсии. Поскольку…
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,…
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…
В этой записной книжке рассматриваются сделки и котировки AAPL во время обвала рынка в марте 16 года 2020, чтобы показать, как микроструктура рынка меняется в условиях стресса. Лента фильтруется по обычным торговым часам; записи о сделках отделяются от…