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: 109
В ноутбуке оцениваются четыре сигнала на основе новостей — взвешенный сюрприз, среднее настроение, изменение настроения и охват публикаций — относительно будущей доходности акций. Вычисляется дневной поперечный информационный коэффициент Спирмена,…
В этом ноутбуке оцениваются четыре сигнала из новостных текстов: взвешенный сюрприз, средняя тональность, моментум тональности и охват статей. Используются будущие доходности, рассчитанные на предыдущем этапе построения признаков, после чего для каждого…
В этом ноутбуке контракты Polymarket на события с расчётами в криптовалюте сравниваются с регулируемой площадкой Kalshi как источники альтернативных данных. Объясняется, как правила доступа, активы расчётов, лимиты позиций и политика листинга влияют на…
В ноутбуке представлена многораундовая дискуссия между бычьей и медвежьей сторонами. Каждая сторона приводит доводы за более высокую или низкую вероятность события, в следующих раундах видит предыдущие аргументы оппонента и сообщает вероятность с…
В ноутбуке к зафиксированной модели FinBERT применяется SHAP на уровне токенов: модель классифицирует финансовый текст как отрицательный, нейтральный или положительный. Обёртка для вывода модели сохраняет порядок меток в контрольной точке, а затем объясняет…
В этой записи описан конвейер из нескольких ИИ-агентов для оценки вероятности рецессии в США до конца 2026. Агенты ищут экономические индикаторы и прогнозы, формируют индивидуальные вероятности, сопоставляют аргументы в ходе обсуждения и передают данные…
Этот ноутбук преобразует финансовые заголовки в сигналы для отдельных акций и оценивает их относительно будущей доходности. Заголовки встраиваются в векторы; неожиданность новости измеряется как семантическое расстояние от скользящей базовой линии векторных…
В ноутбуке запускается или повторно воспроизводится панель одинаковых исследовательских агентов, отвечающих на общий вопрос для прогнозирования, а затем анализируются их прогнозы, поисковая активность и цепочки диалогов. Отдельная трассировка каждого агента…
В записной книжке оценивается предварительно обученная модель финансового тонального анализа на заголовках FinMarBa и объясняется, почему этот результат не является чистой проверкой переноса тональности. FinBERT обучалась на человеческих оценках тональности…
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…
В тетради создаётся прогнозный агент, чередующий веб-поиск и вероятностные прогнозы. Небольшой интерфейс языковой модели с двумя методами позволяет запускать один и тот же цикл с имитатором, локальным или коммерческим провайдером. Агент получает вопрос о…
В этом ноутбуке объясняется, как извлекать сделки инсайдеров из исходных файлов SEC Form 4 XML для количественного анализа акций. Парсер XML сохраняет код, дату, число акций, цену и направление каждой сделки в соответствующем блоке транзакции, отдельно…
В этом ноутбуке предварительно обученная модель FinBERT применяется к финансовым заголовкам из FinMarBa, чтобы выяснить, почему её точность намного ниже результатов, указанных для оценки на Financial PhraseBank. Ключевая диагностическая задача —…
В этой главе рассматриваются способы представления финансовых текстов: от словарей и подсчёта слов до TF-IDF, статических эмбеддингов, рекуррентных сетей и трансформеров. Объясняются компромиссы: более простые методы быстры, интерпретируемы и адаптируемы к…
В этом справочнике описан Financial Phrasebank — размеченный набор предложений из финансовых новостей для обучения или оценки моделей обработки естественного языка. Люди-разметчики присваивают метки положительной, нейтральной или отрицательной тональности.…
В записной книжке показано, как извлечь два потенциальных сигнала по акциям из раздела «Обсуждение и анализ руководством» квартальных отчётов SEC 10-Q. FinBERT оценивает фрагменты текста по позитивной, нейтральной или негативной тональности; оценки…
В ноутбуке сравниваются три способа классифицировать предложения из финансовых новостей как позитивные, нейтральные или негативные: словесные и фразовые признаки TF-IDF с логистической регрессией, усреднённые статические векторы слов с классификатором и…
В записной книжке описан процесс преобразования годовых и квартальных документов SEC в структурированный текст для последующего анализа тональности, тем и эмбеддингов. Нужные разделы сопоставляются с номерами пунктов, характерными для каждой формы; при этом…
В этом справочном материале описаны два корпуса финансовых новостей для анализа тональности, разработки текстовых признаков и экспериментов по связи новостей с доходностью. FNSPID связывает заголовки с тикерами акций и охватывает длительный исторический…
В документе описан процесс преобразования квартальных массовых отчётов SEC 13F в панель институциональных позиций. Для каждого управляющего выбирается самая поздняя по дате подачи отчётность; для идентификации ценных бумаг используется CUSIP, а не введённые…
В этой записной книжке показано дообучение трансформера для распознавания финансовых именованных сущностей: фрагменты текста преобразуются в структурированные поля организаций, людей, денежных сумм, дат и процентов. В ней вводятся граничные метки BIO и…
В этом ноутбуке правила безопасности финансового ассистента, работающего с документами, оцениваются на шести вручную подготовленных случаях. Они охватывают внедрение инструкций в запрос, вымышленные цифры в недоверенных материалах, попытки выполнить действия…
В записной книжке обучается модель Skip-gram Word2Vec на небольшом корпусе финансовых новостей с метками тональности и изучаются её ближайшие соседи. Метод представляет слова на основе контекстов, в которых они встречаются. В примере слова «прибыль» и…
В этом ноутбуке собирается агент прогнозирования из клиента языковой модели, инструмента поиска и цикла с ограниченным числом ходов. Агент ищет свидетельства и возвращает бинарную вероятность с обоснованием. Парсер ответа обрабатывает типичные ошибки…