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 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…
В ноутбуке LightGBM сравнивается с простой многослойной перцептронной сетью, TabM и, при наличии, TabPFN для прогнозирования кросс-секционной доходности ETF. Модели оцениваются на общих фолдах walk-forward с использованием рангового информационного…
В документе сравниваются четыре источника рыночных данных по акциям для изучения сделок, котировок и книг лимитных заявок: AlgoSeek TAQ, Databento market by order, NASDAQ ITCH и IEX HIST. Объясняются детализация и охват каждого источника, стоимость или…
В ноутбуке представлен процесс, объединяющий стандартизированную загрузку данных ETF, реестр признаков и диагностику сигналов. Показано, как находить метаданные индикаторов, рассчитывать признаки со стандартными или явно заданными параметрами и сохранять…
В ноутбуке Random Forest сравнивается с XGBoost, LightGBM и CatBoost на панели анонимизированных характеристик компаний и доходностей. Набор данных разделен по времени на обучающую, валидационную и тестовую выборки. Основной показатель оценки моделей —…
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…
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,…
В ноутбуке иерархический паритет риска рассматривается как альтернатива распределению по средней дисперсии при шумных оценках ковариации. HRP кластеризует активы по расстояниям корреляции, упорядочивает их по иерархии, затем рекурсивно делит упорядоченный…
В ноутбуке оценивается недельная стратегия стрэддла на опционах S&P 500 с использованием зарегистрированных бэктестов и фиксированного процесса отбора. После ограничения вселенной ликвидными инструментами выбранная конфигурация извлекается из реестра; затем…
В исследовании по данным market by order для NVDA строится поминутная мера давления потока заявок. Добавлениям заявок, отменам и исполнениям присваиваются знаки в зависимости от стороны; события взвешиваются по размеру и расстоянию от средней цены, после…
В ноутбуке представлен условный автоэнкодер, который сохраняет структуру модели латентных факторов с инструментальными переменными, заменяя линейное отображение характеристик компаний в факторные экспозиции нейронной сетью. Месячная доходность представляется…
В этом ноутбуке сравниваются две локально запускаемые модели эмбеддингов с открытыми весами на задаче поиска по фрагментам из недавних отчетов 10-K небольшого числа крупных компаний US. Обеим моделям подаются одни и те же фрагменты из двух предложений и…
В этом документе TabM — нейросетевой ансамбль с общими весами — обучается на признаках, полученных из опционов, для прогноза будущей доходности акций и доходности с поправкой на риск. Элементы ансамбля используют одну общую двухслойную сеть с отдельными…
В этой заметке о конфигурации объясняется выбор решателя saga и более строгого допуска сходимости для логистической регрессии L1 с метками трёх классов. Saga сравнивается с liblinear со ссылкой на измерения времени работы на панели микроструктуры Nasdaq и…
В этом ноутбуке изучается автоэнкодер с учителем для прогноза будущей доходности по характеристикам компаний. Узкое место нейросети сохраняется, но убираются интерпретация через условные факторы и ценовое ограничение, используемые в родственных моделях. Сеть…
В этом анализе реализуемости проверяется, можно ли оценить месячную стратегию лонг-шорт на основе характеристик компаний US с помощью имеющейся панели данных. Проверяется, закодированы ли показатели как ранги, описывается период наблюдаемости компаний,…
В этом ноутбуке сравниваются две симуляции одной и той же месячной стратегии моментума ETF. В обеих одинаковы целевые веса, набор инструментов, даты и общие торговые издержки. В одной доходность рассчитывается по запаздывающим весам и доходности активов; в…
В этом ноутбуке проводится различие между прогнозированием доходности и утверждением, что моментум вызывает её. Доходность акции за предыдущий год, за исключением последнего месяца, рассматривается как воздействие, а будущая доходность — как результат.…
В этом ноутбуке агрегируются результаты LightGBM по нескольким торговым исследованиям и сравниваются с линейными моделями и базовыми моделями TabM. Для каждого исследования рассматривается конфигурация с наибольшим значением IC, приводятся интервалы с…
В этом ноутбуке проверяется, добавляют ли обученные графовые эмбеддинги прогнозную информацию к табличной модели для акций US. Сеть строится на основе абсолютных корреляций доходности, измеренных до целевого периода; признаки моментума, волатильности и…
В этом ноутбуке сравниваются способы измерения волатильности и разрабатываются гетерогенные авторегрессионные модели волатильности (HAR) наряду с анализом неровности. Внутридневная доходность используется для оценки реализованной дисперсии за торговую…
В этом документе описана последовательная модель LSTM для исследования опционов S&P 500. В отличие от кросс-секционных моделей, которые используют сконструированные признаки для обобщения истории инструмента, LSTM получает хронологические окна и учится…
В тетради сравниваются форматы хранения CSV, Parquet, Feather и HDF5 на детерминированной панели OHLCV размером в миллион строк. Измеряются время записи, время чтения с полной загрузкой данных, размер файла и время чтения только двух столбцов. Для записи…
В тетради представлен процесс преобразования финансовых заголовков в сигналы для отдельных акций. Корпус новостей очищается и приводится к единому формату, точные дубликаты и дубликаты с совпадающим префиксом удаляются внутри групп «тикер — дата», а смысл…