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 демонстрации описана операционная схема постоянно работающей криптостратегии, подключённой к спотовому брокеру USD. Более широкий набор инструментов из кейса по бессрочным фьючерсам сопоставляется с меньшим набором доступных спотовых пар, после чего…

КриптовалютыБессрочные фьючерсыСпотовые рынкиМоментум
Machine Learning for Trading

В этом обзоре собраны данные о настройках девяти торговых кейсов по акциям, криптовалютам, валютному рынку, фьючерсам, опционам и мультиактивным портфелям. Сравниваются наборы инструментов каждого исследования, частота данных, периодичность принятия решений,…

Несколько классов активовБэктестингУправление рискамиИсполнение ордеров
Machine Learning for Trading

В ноутбуке сравниваются два способа разделить крупный биржевой ордер на дочерние ордера в течение торговой сессии. TWAP отправляет примерно одинаковое количество на каждом интервале и не требует прогноза рынка. VWAP распределяет акции в соответствии с…

АкцииИсполнение ордеровМикроструктура рынкаБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке реализовано правило возврата к среднему только для длинных позиций по RSI на бессрочных барах BTC/USDT с помощью событийного движка бэктестинга. Внутридневные наблюдения агрегируются в дневные бары по UTC, рассчитывается простой скользящий…

КриптовалютыБессрочные фьючерсыВозврат к среднемуТехнические индикаторы
Machine Learning for Trading

В этом исследовательском анализе проверяется, связан ли моментум за двенадцать месяцев без учёта последнего месяца с доходностью следующего месяца для совокупности из 100–ETF. На основе скорректированных цен закрытия формируется месячная панель; допустимые…

Несколько классов активовМоментумСтатистикаБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке сравниваются клонирование поведения и обратное обучение с подкреплением (IRL) на демонстрациях правила исполнения по средневзвешенной по времени цене (TWAP). Клонирование поведения напрямую связывает наблюдаемые состояния рынка с…

Исполнение ордеровМашинное обучениеСтатистикаУправление рисками
Machine Learning for Trading

В этой демонстрации проверяется, выдаёт ли одна реализация стратегии пересечения двух скользящих средних одинаковые сигналы в движках бэктеста и реальной торговли. Оба движка получают одинаковые подготовленные бары ETF и используют одинаковые параметры…

АкцииБэктестингИсполнение ордеровТехнические индикаторы
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке исследуются тиковые данные AlgoSeek о сделках и котировках AAPL во время обвала рынка в марте 16, 2020. Данные ограничиваются обычными торговыми часами; записи о сделках отделяются от обновлений NBBO. Анализ охватывает внутридневную…

АкцииМикроструктура рынкаИсполнение ордеровВолатильность
Machine Learning for Trading

В этом анализе восстанавливается история отдельных лимитных заявок NASDAQ по сообщениям ITCH о добавлении, удалении, частичной отмене, замене и исполнении. Измеряется, отменяются или исполняются заявки и сколько времени проходит до этих событий; используются…

АкцииМикроструктура рынкаИсполнение ордеровВысокочастотная торговля
Machine Learning for Trading

В аналитической записной книжке объясняется, как оценивать стратегию на акциях US, построенную на характеристиках компаний, используя результаты реестра, а не новые бэктесты. Рассматривается статистика доходности с учётом неопределённости, конфигурации…

АкцииБэктестингСтатистикаУправление рисками
Machine Learning for Trading

В документе описан бенчмарк движков баз данных для финансовых временных рядов. Сравниваются массовая запись, полное сканирование, запросы по диапазону времени, агрегация OHLCV и соединения as-of для данных сделок и котировок. Методика включает клиентское…

Микроструктура рынкаИсполнение ордеровБэктестингСтатистика
Machine Learning for Trading

В записной книжке показана граница развёртывания между офлайн-конвейером машинного обучения и движком LEAN QuantConnect. Набор прогнозов выбирается через реестр исследования случаев ETF, проверяется происхождение обучения и прогнозов, а прогнозы для…

Машинное обучениеИсполнение ордеровБэктестингФормирование портфеля
Machine Learning for Trading

В записной книжке сравнивается влияние предполагаемых торговых издержек на стратегии из нескольких исследований случаев. Для каждой развёрнутой конфигурации стратегии рассматриваются бэктесты с анализом чувствительности к издержкам, сравниваются валовой и…

БэктестингУправление рискамиИсполнение ордеровСтатистика
Machine Learning for Trading

В этой записке представлены сравнения соответствия Backtrader, Zipline Reloaded и внутреннего торгового фреймворка на выбранных реальных стратегиях из тематических исследований. В неё входят сравнения ETF и US по панелям акций для обоих внешних движков, а…

БэктестингИсполнение ордеровМикроструктура рынкаАкции
Machine Learning for Trading

В модуле задана базовая ежемесячная схема распределения активов ETF на основе скорректированного на риск показателя моментума: накопленная доходность за предшествующий период делится на реализованную волатильность в годовом выражении. Активы с наивысшим…

АкцииНесколько классов активовМоментумВолатильность
Machine Learning for Trading

В ноутбуке представлен детерминированный подход к проверке согласованности конвейеров бэктеста и торговли на реальном счёте. Сравниваются этапы преобразования ценовых баров в решения: расчёт признаков, прогнозы, сигналы и размеры ордеров. Фиксированный…

БэктестингИсполнение ордеровМашинное обучениеСтатистика
Machine Learning for Trading

В ноутбуке агент с обучением с подкреплением обучается распределять фиксированный ордер на продажу по часовым барам рынка бессрочных криптофьючерсов. Его состояние включает запаздывающую доходность, волатильность, объём за предыдущий час, премию бессрочного…

КриптовалютыБессрочные фьючерсыИсполнение ордеровМашинное обучение
Machine Learning for Trading

В ноутбуке используются данные о сделках и ордерах NASDAQ, полученные из ITCH, чтобы показать закономерности микроструктуры. Рассматривается отрицательная автокорреляция первого порядка доходности сделок на уровне тиков и сравнивается с доходностью по…

АкцииМикроструктура рынкаСтатистикаИсполнение ордеров
Machine Learning for Trading

В этой демонстрации процесс выставления одного ордера расширяется до ежедневной ребалансировки фиксированной вселенной акций крупных компаний US. Объясняется, как сравнить текущие позиции у брокера с целевыми позициями модели, сформировать ордера на разницу…

АкцииИсполнение ордеровУправление рискамиМикроструктура рынка
Machine Learning for Trading

В этом исследовании оцениваются короткие стрэддлы около денег на компоненты индекса S&P 500: позиции открываются еженедельно и удерживаются до экспирации с ежедневным дельта-хеджированием. Главный методологический выбор — моделировать доходность при…

ОпционыВолатильностьБэктестингИсполнение ордеров
Machine Learning for Trading

В ноутбуке оценивается, как допущения о транзакционных затратах влияют на коэффициент Шарпа валидации для одного выбранного распределения между акциями и опционами S&P 500. Если доступна конфигурация, выбранная из замороженного набора кандидатов, она…

АкцииОпционыИсполнение ордеровБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этом исследовании на данных NASDAQ-100 проверяется, сохраняют ли сигналы микроструктуры с интервалом 15 минут эффективность с учётом торговых издержек. В рамках анализа оцениваются поток ордеров, устаревание котировок и относительные спреды, а затем…

АкцииРынки СШАМикроструктура рынкаИсполнение ордеров
Machine Learning for Trading

В ноутбуке проверяется, достаточно ли пригодных данных для справедливой оценки дневной стратегии ранжирования акций US до обучения какой-либо модели. Объясняется, как сформировать совокупность на конкретную дату с историческими компонентами: для проверки…

АкцииРынки СШАБэктестингИсполнение ордеров
Machine Learning for Trading

В документе представлен анализ чувствительности к затратам для фиксированной импульсной стратегии ETF. Совокупность активов, веса, расписание и симулятор остаются неизменными, а бэктест повторно запускается для разных комиссий за каждую сторону сделки.…

АкцииМоментумБэктестингИсполнение ордеров