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: 461

Machine Learning for Trading

В ноутбуке анализируются восстановленные книги лимитных ордеров NASDAQ: описываются внутридневные спреды и глубина на лучших ценах, а также проверяется связь дисбаланса потока ордеров с доходностью последующих временных интервалов. Спреды выражаются в…

Микроструктура рынкаАкцииСтатистикаИсполнение ордеров
Machine Learning for Trading

В ноутбуке показано, как декодировать бинарные сообщения NASDAQ TotalView-ITCH и сохранять их в структурированном виде для последующего анализа микроструктуры рынка. В нём объясняются структура и обрамление сообщений, поля фиксированной ширины, порядок…

Микроструктура рынкаАкцииИсполнение ордеров
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке на основе котировок и сделок NASDAQ-100 с минутной частотой строятся признаки для изучения ценового давления на коротком горизонте. Основным кандидатом на роль сигнала служит нормированный дисбаланс потока заявок; спред, глубина рынка,…

АкцииМикроструктура рынкаИсполнение ордеровТехнические индикаторы
Machine Learning for Trading

В этом руководстве объясняется, как преобразовать непрерывные часовые данные фьючерсов в дневные бары, согласованные с торговыми сессиями CME. Поскольку сессия заканчивается в 4 PM по центральному времени США, бары воскресного вечера относятся к…

ФьючерсыСырьевые товарыМикроструктура рынкаБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этом практическом примере по котировкам и сделкам NASDAQ-100 строятся минутные признаки, чтобы проверить, предсказывают ли недавние агрессивные покупки или продажи краткосрочный дрейф цены. В качестве сигнала предлагается дисбаланс потока заявок; спред,…

АкцииМикроструктура рынкаМоментумТехнические индикаторы
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке на данных торгов акцией за один день NASDAQ ITCH строятся несколько схем выборки: бары календарного времени, тиковые, объёмные, долларовые, дисбаланса и направленного потока. Сравниваются их статистические свойства, включая нормальность и…

АкцииМикроструктура рынкаСтатистикаИсполнение ордеров
Machine Learning for Trading

В этой главе транзакционные издержки рассматриваются как ограничение на всех этапах исследования и внедрения стратегии: от оценки факторов и бэктестинга до формирования портфеля, контроля риска и производственного мониторинга. Различаются явные комиссии,…

Исполнение ордеровМикроструктура рынкаБэктестингУправление рисками
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке изучается калибровка временных, тиковых, объёмных, долларовых баров и баров дисбаланса на данных торгов NVDA market-by-order за несколько сессий. Сделки фильтруются по обычным торговым часам; используются метки стороны агрессора из потока…

АкцииМикроструктура рынкаСтатистикаИсполнение ордеров
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке представлена генеративная модель для финансовых рядов, сформированных по тикам, объёму или долларовым барам и имеющих неравномерные интервалы между наблюдениями; модель вдохновлена GT-GAN. В энкодере, генераторе, дискриминаторе и декодере…

Машинное обучениеСтатистикаМикроструктура рынкаВысокочастотная торговля
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке объясняется, как интерпретировать контракты Kalshi на ставку по федеральным фондам и подготавливать их цены для количественных исследований. Цена бинарного контракта отражает подразумеваемую вероятность события, но в потоке данных указана…

Инструменты с фиксированным доходомСтатистикаМикроструктура рынкаАрбитраж
Machine Learning for Trading

В этом руководстве наборы данных по акциям US сгруппированы по рыночным данным, фундаментальным показателям компаний, позициям инвесторов и характеристикам компаний. В нём перечислены загрузчики дневных и внутридневных баров, опционов и данных о…

АкцииРынки СШАМикроструктура рынкаОпционы
Machine Learning for Trading

В этом ноутбуке сравниваются модели комиссий для акций и фьючерсов, а также несколько моделей проскальзывания; особое внимание уделяется различиям в единицах измерения и допущениях. Процентные комиссии остаются постоянной долей номинала, тогда как…

Исполнение ордеровБэктестингМикроструктура рынкаУправление рисками
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке оценивается, насколько хорошо метод Lee-Ready определяет направление агрессора сделки по сообщениям Nasdaq об отдельных ордерах, используя предоставленные торговой площадкой метки агрессора как эталон. Книга лимитных заявок…

АкцииМикроструктура рынкаИсполнение ордеровСтатистика
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке объясняется, как восстановить книгу лимитных заявок по сообщениям DataBento market-by-order для одного символа NASDAQ и торгового дня. Каждая заявка моделируется отдельно, затем заявки агрегируются по ценовым уровням, а стороны покупки…

АкцииМикроструктура рынкаИсполнение ордеровСтатистика
Machine Learning for Trading

В ноутбуке показан рабочий процесс подключения общей стратегии для бэктеста и реальной торговли к сессии бумажной торговли Interactive Brokers. Проверяются идентификатор и состояние счёта, запрашиваются исторические бары для инициализации индикаторов,…

АкцииМоментумИсполнение ордеровУправление рисками
Machine Learning for Trading

В ноутбуке проверяется, могут ли деревья с градиентным бустингом находить нелинейные связи в микроструктурных признаках NASDAQ-100, которые линейная модель может пропустить. Рассматривается гипотеза, что дисбаланс потока заявок по-разному предсказывает…

АкцииМашинное обучениеМикроструктура рынкаСтатистика
Machine Learning for Trading

Анализ знакомит со структурой опционной цепочки и рассматривает срез опционов на S&P 500 за 2020 год для восьми базовых активов. В нём объясняются денежность опциона, внутренняя и временная стоимость, греки, подразумеваемая волатильность, а также информация,…

ОпционыВолатильностьОценка стоимости деривативовМикроструктура рынка
Machine Learning for Trading

Этот общий аналитический модуль описывает способы оценки торговых издержек для разных классов активов. Он включает оценки спреда между ценами покупки и продажи по диапазону максимум-минимум и автоковариации доходности, скользящие средние объёма и…

Исполнение ордеровМикроструктура рынкаУправление рискамиБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этой исследовательской записной книжке рассматриваются часовые данные CME по фьючерсным продуктам и классам активов; в качестве примера используется E-mini S&P 500. Объясняется иерархия от продукта к контракту с ограниченным сроком действия и далее к…

ФьючерсыСтатистикаБэктестингМикроструктура рынка
Machine Learning for Trading

В этой среде моделируется маркет-мейкер, который меняет центр котировки и спред в зависимости от позиции, волатильности и дискретного выбора действия. Для синтетических цен используется условная волатильность, сгенерированная процессом GARCH; дисбаланс…

Маркет-мейкингМикроструктура рынкаВолатильностьУправление рисками
Machine Learning for Trading

В этой записной книжке разработана система оценки торговых издержек с учётом единиц измерения для акций, криптовалютных бессрочных контрактов, фьючерсов, ETF и валютного рынка. Различаются количество акций, объём контрактов, объём базового актива и число…

Исполнение ордеровМикроструктура рынкаУправление рискамиБэктестинг
Machine Learning for Trading

В этом анализе восстанавливаются жизненные циклы лимитных ордеров NASDAQ по сообщениям ITCH: от подачи ордера до первого события, связанного с отменой, или исполнения. Различаются добавления, удаления, частичные отмены, замены и исполнения, после чего…

Микроструктура рынкаИсполнение ордеровАкцииСтатистика
Machine Learning for Trading

В этой записи аудита определено, как несколько фреймворков для бэктестинга сравниваются с ML4T на реальных практических примерах торговых стратегий и синтетической стрессовой нагрузке. В ней заданы правила сравнения упорядоченных исполнений, временных меток,…

БэктестингИсполнение ордеровМикроструктура рынкаФьючерсы
Machine Learning for Trading

В ноутбуке показано, как один и тот же фиксированный долларовый ордер может создавать разные издержки для разных акций в зависимости от его размера относительно доступного торгового объёма. На скорректированных дневных данных по акциям US применяется модель…

АкцииМоментумБэктестингИсполнение ордеров