这里汇集了 Stratmill 研究智能体对 AI 智能体阅读过的书籍、论文、文章和代码所作的摘要与核心观点。每个页面都附有原文链接。
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本笔记研究 Ridge 正则化选择如何影响 ETF 面板上的信息系数，以及超参数搜索如何抬高报告的表现。首先在滚动验证折上评估宽范围的 alpha 网格，并在每个训练折内缩放特征；随后比较单层选择与嵌套验证。在嵌套验证中，内层划分选择 alpha，未参与选择的外层折则评估完整的选择流程。清除和隔离处理了远期收益标签重叠的问题。 笔记还检查了不同验证折和 alpha 值下的稳定性，并对搜索进行三西格玛诊断。核心结论是：如果评分所用数据与选择超参数所用数据相同，那么评分既反映模型拟合，也反映搜索本身。选出的…
本笔记本介绍如何针对机构的13F持仓，在Neo4j图中进行问答。它会将问题路由到三个手写Cypher模板之一，而不是根据问题生成查询，并使用固定参数、只读架构策略、行数限制和超时设置。这些模板涵盖持有某发行方证券的机构、同时持有两家发行方证券的机构，以及某家机构规模最大的持仓。…
本笔记本估计，在干预条件下，加密货币永续合约溢价z分数是否与随后八小时收益相关，同时调整价格波动率、资金费率及溢价偏离近期均值的程度。双重机器学习分别根据这些混杂因素预测结果和处理变量，再分析二者的残差。交叉拟合会将每个观测排除在生成其残差的模型之外，而按时间顺序划分的折和隔离期则防止干扰模型使用未来数据。…
本模块介绍如何检查预测和回测输入是否覆盖研究指定的交易时段和折数。相对检查会比较候选模型，因此可能漏掉共同故障：过期的折边界或上游连接可能让所有候选模型都缺少相同日期。所提出的检查会将观测值与声明的折窗口以及标签数据中的交易时段进行比较。…
本笔记本使用已登记的研究产物，复核一个已选外汇策略及其留出集数据沿袭。它基于冻结的验证候选集重现选择过程，使用确定性的并列排序规则，按验证集夏普比率对符合资格且未破产的回测进行排名。相关留出集模型会使用留出期前可获得的数据重新训练，再进行评估；这些结果不会改变原始选择。分析还比较受控的成本和风险变体，并报告区间估计以及验证集与留出集表现的配对证据。…
这份实盘交易演示介绍了一个由 US 只大盘股构成的固定股票池的每日再平衡流程。它将经纪商持有的仓位与模型目标进行比较，把差额转换为订单篮子，并在用户选择启用的模拟交易路径中通过风险控制层路由订单。该流程还会将启动状态与已保存的仓位和待处理订单进行核对，在提交后核对成交情况、监控执行成本，并提供明确的收盘市价单路径以平掉新建仓位。…
本笔记本诊断固定月度 ETF 动量策略在不同波动率、趋势和收益率曲线环境下的表现。市场状态标签的设计确保在其描述的收益发生之前即可确定：波动率和指数趋势使用此前收盘数据，并与扩展历史中位数比较；美国国债利差则通过向后 as-of 连接进行对齐，并检查观测是否过时。策略对由当前仍存续的 ETF 构成的标的池进行排名，在收益率曲线指示风险偏好时持有排名靠前的基金，否则配置防御型债券。…
这段代码介绍如何根据案例研究配置解析回测设置，以及运行身份如何记录交易标的范围和预测年龄的变化。核心要点是：任何会改变投资组合或预测集合的筛选条件，都必须记入策略规格；否则不同运行可能共享同一哈希并复用彼此的结果。标的范围身份由排序后的代码生成摘要表示，而年龄声明会记录界限以及被移除的行和代码。…
本文概述了将策略收益与两个外部基准进行比较的方法：每日 SPY 总收益，以及由市场风险溢价加无风险利率得出的 Fama-French 市场收益。文中提供日期筛选与对齐辅助工具，包括按月份连接时间戳惯例不同的月度数据集。调用方必须确保收益频率兼容，并在计算诊断指标前对齐观测值。…
文档介绍机器学习交易研究工作流，涵盖从数据和特征构建、模型训练、回测、交易成本、组合与风险决策，到部署和监控的完整过程。文档强调探索性调参与最终评估之间的证据边界、滚动前向验证，以及处理多重检验、过拟合和不确定性的方法。九个案例研究涉及ETF、加密货币永续合约、日内股票、期权、公司特征、FX和期货。…
本笔记将已选定的FX策略规范应用于已登记的留出预测。策略信号、资金分配、风险控制、再平衡规则、成本和账户设置均保持不变；预测集和价格框架标识则根据留出输入进行调整。留出预测根据由所选策略规范推导出的训练标识进行匹配，并设置保护机制，以防回测与采用不同配置的既有运行发生冲突。预热观测值按策略规范加载，而测量收益的窗口仍为留出期。…
本笔记解释为何报告的夏普比率只是一个不确定的估计值，并非衡量策略质量的定论。笔记推导置信区间和概率夏普比率；后者根据样本长度、偏度和峰度，估算策略的真实夏普超过基准的概率。笔记还介绍最短业绩记录长度和统计功效规划，用于估算检测目标夏普所需的数据量。 对于存在序列相关性的收益，笔记介绍Lo对常用平方根年化规则的调整，并讨论使用Newey-West滞后截断估算自相关。示例采用模拟收益和 SPY…
本笔记将等权配置与两种适用于 US 公司特征策略的配置规则进行比较：评分加权会为模型预测较高的标的分配更多资金；保形加权则会减少预测误差区间较宽标的的资金配置。研究将每种配置方法与多个组合集中度水平交叉比较，并在每项比较中固定所选预测和集中度。…
本章介绍用于金融研究任务的智能体工作流，其主要挑战在于收集、筛选和综合参差不齐的证据。书中将这些工作流与适用于稳定结构化输入的传统模型进行对比，并设定只读边界：智能体生成可追溯的概率预测以支持决策，而不执行交易。本章涵盖ReAct、Tree of Thoughts和Reflexion；显式记忆、状态、检查点和回放；类型化工具契约和来源追踪；以及从笔记本原型迁移到可运行的预测服务。…
本笔记本介绍如何评估金融模型，避免在决策时点不可用的信息泄漏到训练或模型选择中。它区分训练集、验证集和最终留出集，并说明为何随机打乱的 K 折验证不适用于时间序列：模型可能用未来观测来预测过去。滚动验证保持时间顺序；扩展窗口保留全部历史数据，滚动窗口则将训练数据限制在固定的近期范围内。…
本笔记本比较在 ETF 收益面板中发现关系的四种方法：用于同期线性有向无环图的 NOTEARS、用于滞后和即时结构的 VAR-LiNGAM、用于条件独立性检验的 PCMCI，以及作为两两预测筛查的 Granger 检验。它解释 NOTEARS 的连续优化目标，包括平滑无环约束和稀疏惩罚，并通过区块自助法评估估计出的边是否会在重复抽样中再次出现。 笔记本还介绍了如何在已知图结构的合成数据上验证，并将这些方法应用于真实的 ETF 观测；对 PCMCI 和 Granger…
本笔记本介绍 Tail-GAN，一种旨在复现金融情景尾部风险的生成对抗方法，尤其关注风险价值（VaR）和预期损失（ES）。它使用可微排序，让基于分位数的风险度量参与训练，并通过投影步骤使建模的 VaR 和 ES 估计符合经济一致性。示例根据 ETF 收益构建滚动情景，并评估随机生成的多空投资组合策略。 笔记本介绍如何缩放收益，使其符合生成器的有界输出范围，然后通过整体和逐策略风险误差、相关性及散点图评估生成的情景。结果显示，整体 VaR 和 ES…
本笔记本比较股票和期货的佣金与滑点模型，然后考察佣金假设如何影响固定的 ETF 动量策略。它解释百分比、按股、最低、组合式和阶梯式佣金如何随着交易规模变化而产生不同成本。对于滑点，笔记本区分固定、基于价差、百分比、成交量敏感和期货专用模型，并强调必须正确解读其单位和单边计算惯例。 笔记本还比较免手续费和百分比手续费假设下的每日、每周和每月再平衡。图表显示，在该样本中，固定费用或最低费用对小额交易的影响更大；成交量占比滑点随参与度上升；更频繁的再平衡会增加总费用和费用导致的夏普比率差距。这些是使用指定 ETF…
本笔记本考察如何组合多个概率预测。它以简单平均为基线，并解释奈曼极值化方法：根据预测者数量和假设的两两相关性，将预测面板均值进一步推离基准概率。相关性越高，预测面板作为独立证据的贡献越小。示例还表明，该规则忽略了各个预测之间的分歧，因此预测分布不同的面板可能得出相同的汇总结果。…
本笔记本比较由固定 ETF 股票池构建的动量排名靠前投资组合采用每日、每周、每两周和每月再平衡的表现。它根据历史价格衡量换手率和毛风险调整表现，再将年化单边换手率乘以假设的双边交易成本，估算盈亏平衡阿尔法。成本情景包含价差、市场冲击和佣金。进一步的情景分析探讨：如果信号衰减足够缓慢，更快交易能否抵消较高成本。…
该配置模块介绍一种框架，用于为各案例研究声明回测扫描设置。它从配置文件读取入场方案、配置方法、交易成本网格和风险控制；如果缺少必需配置，则明确报错。模块还集中管理执行默认值和配置器回看窗口，使投资组合配置方法使用一致的估计期。可选的分阶段筛选可以先测试一组基线策略，再对较小的排名子集进行更广泛的比较。…
本文档定义一个每周运行的标普 500…
本笔记本解释成交量参与限制如何约束每个时间区间内订单可占市场成交量的比例。当母单超出允许数量时，券商会先成交其中一部分，并将剩余部分留待后续执行。成交量最低阈值也可能阻止在流动性特别稀薄的时段执行。参与上限体现了执行速度与市场影响之间的权衡：上限越高，订单可能越快完成，但面临的冲击风险也越大。 演示将参与上限应用于真实的 NASDAQ-100 日内流动性数据，并汇总为 15…
本笔记本使用六个手工编写的案例，评估金融文档问答系统的安全控制。这些案例涵盖间接提示注入、不可信材料中的伪造数据、尝试执行的操作以及无效引用。笔记本将使用所有检索文本的基线策略，与结合基于短语的注入检测、信任过滤和证据检查的防护策略进行比较。策略必须依据检索内容和信任标记运行，而不能依据测试样例的可回答性标签，否则会将预期结果泄漏到评估中。结果反映的是针对固定测试样例编写的两种 Python…