本笔记测试选定的 US 公司特征策略在交易成本假设变化时的表现。策略配置保持不变,并在预先声明的一组佣金和滑点水平上重新运行验证回测,每个水平由两项成本平均分摊。月度再平衡意味着成本支付频率低于日度策略,因此观察到的敏感性既取决于换手率和调仓频率,也取决于信号质量。…
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本文介绍一个面向读者的界面,用于查看登记表中保存的回测结果。界面支持汇总运行次数、检查规格和单次运行、对结果排序、比较配置方法、查看集中度曲线以及追踪策略演进。它读取登记数据库并返回结构化表格和详细记录,便于研究笔记本探索既往运行,而无需依赖单独的结果文件。…
本笔记使用此前选定的预测结果和投资组合配置器,在保留的留出期对固定股票特征策略进行回测。配置、仓位规模、集中度、再平衡频率和成本假设均保持不变;共形仓位宽度根据验证残差校准,而非留出期实际收益。验证观测过少的股票使用合并后的备用宽度,倒数宽度权重强调各投资组合方向内部的相对可靠性,而非预测收益幅度。…
该环境模拟做市商如何根据库存、波动率和离散动作选择调整报价中点与价差。合成价格使用 GARCH 过程生成的条件波动率;订单失衡随时间变化,并影响买价和卖价成交概率的模型估计。报价规则会根据当前库存调整保留价格,然后应用由动作决定的偏斜和价差乘数。…
本笔记分析知识图谱中带时间戳的金融事件边,区分事件发生时间、公开时间和抽取流程创建该边的时间。它计算披露和抽取滞后,按公开披露截止时间构建快照,并追踪图谱增长和关系随时间的变化。事件图谱会筛选出明确标记为 8-K 的快照,避免无关的图谱运行悄然提供数据。…
本笔记构建了一个考虑单位的框架,用于估算股票、加密货币永续合约、期货、ETF 和外汇的交易成本。它区分股数成交量、合约成交量、基础资产成交量和价格更新次数;只有当价格和成交量描述同一交易数量时,才将交易活动换算为美元成交额。要将已公布的费用换算为相对名义价值的成本,还需要股价或期货乘数等具体交易信息。…
本章评述介绍了一种以假设为驱动、在回测前定义交易策略的流程。它将有记录的数据假设和不可变配置,与探索性分析、事件研究及结构化策略说明书联系起来。建议使用的说明书记录可证伪假设、实施方案、可行性要求和验证计划,帮助将研究观察转化为可审查、可版本管理的规格。 材料涵盖的示例包括 ETF 动量、加密货币资金费率均值回归、日内市场微观结构和历史因子证据。内容强调时点一致性做法,例如滞后宏观数据、滚动统计、按时间连接远期收益,以及事件研究中的冷却规则。统计示例包括 Newey-West…
本笔记说明期货合约规格如何影响回测会计处理。它展示合约乘数如何将价格变动换算为美元损益、价格乘以乘数如何决定用于仓位规模计算的名义价值,以及每份合约佣金与按比例计费代表不同假设的原因。示例使用CME按交易时段对齐的日线数据、合约元数据和行业归因,构建跨资产多空动量回测。…
本笔记在一篮子加密货币永续市场的小时收益率上训练一个基础自编码器。收益率使用训练期数据进行标准化,神经网络先将多资产输入压缩为二维潜在表示,再进行重构。模型以最小化均方重构误差为目标进行训练,随后在较晚的测试期评估。本笔记考察重构误差能否作为异常信号,将其与滚动比特币波动率比较,可视化潜在表示,并报告各资产的重构质量。 异常阈值取自训练误差分布的第 95…
本笔记比较基准 ETF 投资组合在历史危机、人工设定的同步资产冲击和蒙特卡洛损失情景下的表现。历史窗口涵盖重大股市抛售和利率驱动的抛售,并按明确的收盘至收盘区间复利计算投资组合收益。组合计算假设每日再平衡且权重恒定,并报告累计收益和最大回撤。情景分析对各项持仓施加指定冲击;状态表则根据滞后趋势和波动率信息划分市场状态,并比较不同状态下的收益表现。 为模拟尾部风险,笔记使用对称 Student-t…
本文档介绍了一个用于跨案例研究比较模型配置的共享分析工作流。工作流首先为每个案例研究选取一种配置,再据此生成折级和跨研究汇总,确保后续分析采用统一的配置选择。候选项必须具有有限指标、涵盖预期的各折,且评估天数须与覆盖最充分候选项相同;在这些候选项中,选取日度 pooled 信息系数最高者。…
本分析根据 ITCH 消息重建 NASDAQ 限价单生命周期,从订单提交开始追踪,直至首次出现撤单相关事件或订单成交。分析区分新增、删除、部分撤单、替换和执行,并衡量撤单率、首次执行率及其时间分布。持续时间以纳秒精度计算,并通过对数刻度绘图,展示从极短到较长的存续时间。统一分类将样本结束时仍挂在订单簿上的订单与已成交或已撤回的订单区分开来。…
这份审计记录定义了如何在真实策略案例和合成压力工作负载中比较多个回测框架与 ML4T。记录规定了有序成交、时间戳、账户资金金额、数量和其他数值字段的比较规则。它还记录框架版本、不可变标识符、支持状态、性能测量规则,以及正确性、计时和规模证据的引用。运行时间仅在引擎调用期间测量,不包括输入加载、推理、准备、提取和报告。 这些记录说明,一致性声明必须限定到具体资产模型和实现。例如,由于缺少原生合约乘数和保证金核算,VectorBT OSS 被标记为不支持 CME 期货工作负载;两个 VectorBT…
本笔记在受支持的案例研究策略上,将 VectorBT Pro 和 VectorBT OSS 与 ML4T 进行正确性与运行时间对比。两个版本均涵盖 ETF 配置、以 USD 报价的外汇以及 US 股票面板;VectorBT Pro 还参与了 CME 期货比较。审计会检查成交、估值、时间戳和账户价值差异,并对货币金额、数量及其他数值字段采用不同容差。笔记还报告仅引擎运行时间,以及合成规模压力比较的结果。 资产模型支持情况决定了哪些比较有意义:OSS 缺少 CME…
本笔记将股票级预测转化为验证集投资组合。在每个再平衡日,按预测收益对股票排序,买入排名靠前的一组并卖空排名靠后的一组,且为每个头寸分配相同资金。该基准应用于全部已声明的预测总体以及一组 top-k 取值,且不会预先按排名准确度筛选模型。因此,比较可以聚焦于排名作为策略的表现,包括排名变化及由此产生的换手如何影响收益。…
该源模块根据模型预测和回测的实验注册表构建目录表。模块定义了用于来源追踪、身份、完成状态、工件可用性和指标的保留字段。目录包含多个回答不同问题的度量,包括折级和经过 Newey-West 调整的信息系数、日度及汇总 AUC、覆盖数量、不确定性区间、破产信息和风险控制触发次数。 代码以只读模式读取 SQLite…
本综合性结业项目介绍如何使用 Brier 分数、对数分数、预期校准误差和锐度评估概率预测,以及如何通过可靠性图识别预测过度自信或信心不足的情况。项目说明了如何通过留出法或留一法拟合校准变换,如何通过故障时默认拒绝的代理执行工具策略,如何扫描不可信文本以检测提示注入,以及如何重放冻结的搜索证据,以便更一致地比较系统配置。…
本笔记演示固定金额订单如何因订单规模相对于可用交易量的比例不同,而在不同股票上产生截然不同的成本。笔记使用调整后的日度 US 股票数据,将平方根市场冲击模型应用于一个在动量为正时做多的策略。为减少前视偏差,股票筛选和冲击输入使用形成期数据,表现则在之后的评估期衡量。…
本笔记评估了用于 CME 期货产品的 LSTM 和 NLinear 序列配置。序列模型处理按顺序排列的观测窗口,检验近期走势是否包含超出工程化汇总特征的信息。LSTM 会在窗口中学习不断变化的隐藏状态,而 NLinear 将归一化观测映射为相对于最新值的变化预测。文档阐述了两种架构的设计动机:一种灵活的循环模型和一个更简单的线性基准,尤其考虑到不同产品间可用的序列样本有限且相互重叠。…
本笔记介绍了一个共享工作流,用于在日度 FX 货币对数据上拟合时间卷积网络。模型不将每个日期视为独立特征行,而是使用连续观测值组成的固定回看窗口。运行器确定符合条件的预测日期,排除跨越缺失日度观测值的窗口,仅用更早的可观测数据为验证折序列提供初始上下文,并在训练前记录请求身份和周期检查点。预测在进入目录前会根据计划的资格网格进行核验。…
本案例研究评估了小型且相关的 G10 即期货币对集合中的日度动量和套息信号。工作流程包括可行性检查、未来收益标签、工程化特征和基于模型的特征、交叉验证、多个模型家族、因果分析、回测、配置与风险比较、成本敏感性分析以及封存留出集。研究设计强调经过选择偏差调整的评估,并与等权基准比较,而非将模型分数单独视为策略证据。 报告中的训练模型信息系数在所考察的各个期限上,其置信区间都跨越零。使用 21…
本笔记对版本已锁定的 FinBERT 模型应用词元级 SHAP,该模型将金融文本分类为负面、中性或正面。笔记封装模型推理以保留检查点的标签顺序,然后通过衡量被遮蔽的词元组相对于基准如何改变类别概率,解释类别概率。示例展示了几个句子中贡献最大的词元,并比较固定句式中将“narrowed”替换为“widened”的效果。 笔记还用少量构造的句子汇总对正面类别的贡献,以演示聚合流程。这些演示并不能证明模型准确,也不能代表通用金融词汇:示例经过筛选,样本太小,无法支持广泛结论。SHAP…
本笔记改造 TSMixer,利用历史动量特征预测未来 ETF 收益。其架构交替使用沿时间轴共享的线性变换,以及在每个日期分别应用的特征 MLP。预归一化和残差连接支持堆叠模块,小型输出头则将特征表示映射为单一收益预测。笔记解释张量维度置换如何决定各层组合哪些数值,并将参数开销与对展平输入进行稠密映射的方案进行比较。…
这份记录描述了一个多智能体流程,用于估计美国是否会在 2026 年底前陷入衰退。智能体搜索经济指标和预测结果,分别给出概率,通过辩论比较理由,再将证据交给监督智能体以更新概率。判定标准包括:所述期间内连续两个季度的 GDP 收缩,或出现日期落在该期间内的 NBER 衰退。…