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 этом ноутбуке показано, как брокерская обёртка может отклонять небезопасные заявки с помощью лимитов размера заявки и позиции, ограничений частоты заявок, правил по активам и постоянного переключателя остановки. Синтетический брокер делает решения…

Управление рискамиОпределение размера позицииИсполнение ордеров
Machine Learning for Trading

В этом анализе профилируется фиксированная вселенная из 100 ETF в девяти группах активов. Проверяется покрытие по фондам и годам, соответствие панели цен конфигурации групп, пропуски и порядок значений OHLC; также сравниваются торговые объёмы между группами.…

Несколько классов активовСтатистикаУправление рискамиБэктестинг
Machine Learning for Trading

В ноутбуке объясняется, как восстановить книгу лимитных заявок NASDAQ по данным «сообщение на заявку» для одного символа. Обрабатываются добавления, исполнения, отмены, удаления и замены заявок, при этом отслеживается оставшийся объём каждой активной заявки.…

АкцииМикроструктура рынкаИсполнение ордеровСтатистика
Machine Learning for Trading

Этот исходный модуль предоставляет загрузчики цен акций США, данных индексов, опционов, микроструктуры рынка, фундаментальных показателей и институциональных пакетов акций. Наиболее существенная методическая деталь касается пересчёта внутридневных данных…

АкцииМикроструктура рынкаИсполнение ордеровРынки США
Machine Learning for Trading

В ноутбуке показан единый интерфейс OHLCV для Yahoo Finance, архива акций США с длинной историей и макроэкономических рядов FRED. Для последующего примера ротации формируется вселенная ETF, показано объединение исторических и текущих источников и описан…

Несколько классов активовАкцииРынки СШАИсполнение ордеров
Machine Learning for Trading

В ноутбуке разрабатывается система оценки торговых издержек с учётом единиц измерения для акций, ETF, фьючерсов, валютного рынка и бессрочных криптофьючерсов. Сначала торговый объём отделяется от показателей активности, которые нельзя перевести в долларовый…

Исполнение ордеровМикроструктура рынкаУправление рискамиФьючерсы
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке ведущие конфигурации распределения капитала в ETF пересчитываются для двух сеток издержек при неизменных прогнозах, концентрации и правилах распределения. Сравниваются модель комиссии за акцию и половины спреда из примера, отражающая связь…

АкцииИсполнение ордеровБэктестингФормирование портфеля
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке измеряется влияние издержек исполнения на уже выбранную конфигурацию бессрочных криптофьючерсов. Модель, контрольная точка, правило входа, распределение капитала и контроль риска остаются неизменными; бэктесты повторяются для сетки комиссий…

КриптовалютыБессрочные фьючерсыИсполнение ордеровБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этом блокноте создаётся месячный бэктест ротации ETF: от доходности портфеля до симулированных сделок. Десять фондов ранжируются по прошлой доходности с поправкой на риск; режим кривой доходности казначейских облигаций определяет выбор между лидерами…

БэктестингМоментумИсполнение ордеровФормирование портфеля
Machine Learning for Trading

В этом блокноте восстанавливаются лучшие действовавшие цены покупки и продажи для каждой сделки AAPL в ходе одной сессии марта 2020, после чего методом Lee–Ready определяется, кто инициировал сделку — покупатель или продавец. События котировок и сделок…

АкцииМикроструктура рынкаИсполнение ордеровСтатистика
Machine Learning for Trading

В этом блокноте формируется проверяемый отчёт по биткоин-стратегии с длинными позициями, входящей и выходящей по порогам RSI. Сначала сравниваются результаты до и после издержек, затем эффективность сопоставляется с ориентиром «купи и держи», рассчитанным на…

КриптовалютыВозврат к среднемуТехнические индикаторыБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этой конфигурации описана дневная лонг-шортовая стратегия на акциях US: акции широкого набора ранжируются по прогнозам модели, покупается верхний дециль и открываются короткие позиции по нижнему децилю с равными весами внутри каждой группы. Заданы…

АкцииРынки СШАФормирование портфеляИсполнение ордеров
Machine Learning for Trading

В этом блокноте рейтинги моделей преобразуются в простые портфели криптовалютных бессрочных фьючерсов. В каждый момент начисления финансирования правило входа выбирает контракты из верхней или нижней части рейтинга и назначает им равные веса. Равные веса…

КриптовалютыБессрочные фьючерсыБэктестингФормирование портфеля
Machine Learning for Trading

В этом блокноте измеряется, как коэффициент Шарпа на валидации для стрэддлов на опционы S&P 500 с ценой исполнения у денег меняется при разных предполагаемых издержках исполнения и на двух наборах опционов. Издержки спреда выражены как доля котируемого…

ОпционыРынки СШАБэктестингИсполнение ордеров
Machine Learning for Trading

В этой заметке объясняется, как оценить, способны ли стратегии на панели акций US выдержать торговые издержки. Для каждой метки выбирается одна конфигурация по коэффициенту Шарпа на валидационной выборке, затем та же стратегия пересчитывается с учетом…

АкцииБэктестингИсполнение ордеровУправление рисками
Machine Learning for Trading

В документе объясняется, как представить жизненный цикл заявки в реальной торговле в виде конечного набора состояний и допустимых переходов, вызванных событиями. Рассматриваются отправка, подтверждение брокером, принятие биржей, частичное и полное…

Исполнение ордеровМикроструктура рынкаУправление рисками
Machine Learning for Trading

В записной книжке показано, как перейти от валовой доходности к чистой при заданных допущениях о торговых, финансовых и фондовых расходах. В структуру затрат входят спред и рыночное воздействие, комиссии и биржевые сборы, проценты по марже, стоимость…

АкцииИсполнение ордеровБэктестингУправление рисками
Machine Learning for Trading

В записной книжке поведенческое клонирование сравнивается с обратным обучением с подкреплением (IRL) на данных об исполнении. Демонстрации основаны на графике TWAP, цель которого при нейтральном отношении к риску известна: равномерно распределить сделки,…

Исполнение ордеровМашинное обучениеСтатистикаБэктестинг
Machine Learning for Trading

В записной книжке представлена модель Almgren–Chriss для планирования крупной ликвидации позиции. Отклонение исполнения от цены на момент поступления заявки измеряется относительно этой цены; модель учитывает две конкурирующие издержки: рыночное воздействие,…

Исполнение ордеровМикроструктура рынкаУправление рискамиСтатистика
Machine Learning for Trading

В записной книжке описан цикл развёртывания дневной модели валютных пар FX, в которой Interactive Brokers служит источником данных в реальном времени и площадкой исполнения. На исторической панели обучается регрессионная модель Ridge, рассчитывается…

Валютный рынокМашинное обучениеИсполнение ордеровУправление рисками
Machine Learning for Trading

В исследовании лидирующие сочетания распределения активов ETF и контроля риска пересчитываются для двух сеток затрат при неизменной зарегистрированной конфигурации каждой стратегии. В одной сетке указаны базисные пункты на сделку, в другой — комиссия на…

БэктестингИсполнение ордеровФормирование портфеляУправление рисками
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке рассматриваются сохранённые результаты аудита реальных стратегий, в котором движок LEAN сравнивается с соответствующими профилями ML4T Backtest. Определяются классы активов, для которых доступны рабочие нагрузки на зафиксированных…

БэктестингИсполнение ордеровАкцииФьючерсы
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке проверяется, может ли построение портфеля спасти стратегию NASDAQ-100, проигрывающую издержкам и торгующую на каждом баре. Лучшие базовые прогнозы выбираются по заданной вселенной отбора, после чего сравнения распределения проводятся на…

АкцииФормирование портфеляОпределение размера позицииИсполнение ордеров
Machine Learning for Trading

В этой главе описан путь от исследования до исполнения сделок на реальном счёте с общей логикой стратегии, работающей в бэктесте, бумажной торговле и реальной торговле. Рассматриваются интеграции с брокерами и платформами, циклы развёртывания, проверка…

Исполнение ордеровУправление рискамиБэктестингМикроструктура рынка