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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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457 份文档

《交易机器学习》

本笔记本分析重建的NASDAQ限价订单簿,描述日内价差和最优档深度,并考察订单流失衡是否与随后时间桶的收益相关。它以基点表示价差,以便比较价格水平不同的股票,并绘制价差及显示流动性在交易时段内的变化。它还根据订单新增和撤单构建失衡指标,将订单流汇总到时间桶中,再比较单只股票和横截面的指标与后续收益之间的相关性。除原始订单流外,还使用带符号的对数变换,以减小极端值的影响。…

市场微观结构股票统计学交易执行
《交易机器学习》

本笔记讲解如何解码 NASDAQ TotalView-ITCH 二进制消息,并将其存储为结构化数据,以供后续市场微观结构分析。文中解释了消息帧结构、定宽字段布局、大端序数值、从午夜起算的时间戳,以及以整数编码并隐含小数位的价格。解析器逐条读取记录,解码支持的消息类型,缓冲结果,并按类型写入 Parquet 分区,因此处理一个大型交易日的数据时无需将整个数据流保存在内存中。 文档说明,新增订单、成交、撤单、删除和替换事件可用于重建限价订单簿。文中建议使用 Python 进行学习和调试,并推荐使用 Rust…

市场微观结构股票交易执行
《交易机器学习》

本笔记利用 NASDAQ-100 报价和成交数据构建分钟级特征,研究短期价格压力。它将标准化订单流失衡作为主要候选信号,并使用点差、深度、价格冲击、场外交易、波动率和时段位置来描述该信号出现时的条件。滚动统计受限于各标的的交易时段,横截面指标只比较同一分钟内有报价的标的。…

股票市场微观结构交易执行技术指标
《交易机器学习》

本案例使用 NASDAQ-100 报价和成交数据构建分钟级特征,以研究近期主动买入或卖出是否能预测短期价格漂移。拟议的信号是订单流失衡;价差、订单簿深度、价格冲击、场外交易和交易时段位置则描述观察信号时的市场条件。特征在每个证券各自的交易时段内构建滚动窗口,而横截面统计则比较同一分钟内有报价的证券。 笔记还为延迟发布的输入设定时序规则,移除交易所预定时段之外的 K…

股票市场微观结构动量技术指标
《交易机器学习》

该笔记使用某只股票一个交易日的 NASDAQ ITCH 成交数据,构建多种采样方式:日历时间、逐笔、成交量、金额、失衡和连续同向成交柱。笔记比较这些方式的统计性质,包括正态性和自相关,并展示在数据源未提供主动方标签时如何推断交易方向。逐笔测试根据价格变化判定方向,并在价格不变时沿用最近一次非零方向;Lee-Ready 方法则将成交与重建的报价中点进行比较。因此,带符号的失衡柱取决于交易方向推断的质量。 笔记指出,时间 K 线有助于与日历时间对齐,而逐笔、成交量和金额 K…

股票市场微观结构统计学交易执行
《交易机器学习》

本章将交易成本视为策略研究和部署全流程中的约束,涵盖因子评估、回测、投资组合构建、风险监督和生产监控。章中区分显性费用、隐性价差与冲击成本,以及容量限制,并介绍从价差假设到线性冲击和平方根冲击的基准成本模型。章中还解释了成本为何会随流动性、波动率、市场状态、紧迫程度和时段而变化。 执行方法如 TWAP、VWAP、自适应参与率和…

交易执行市场微观结构回测风险管理
《交易机器学习》

本笔记使用多个交易时段的NVDA逐笔委托数据,研究如何校准时间柱、逐笔柱、成交量柱、成交额柱和失衡柱。笔记将交易筛选为常规交易时段,使用数据源提供的主动买卖方向标签,并考察交易笔数、成交量和成交额的逐日变化。柱线阈值以目标日柱线数量为基准进行校准,并使用逐日诊断评估这些设置在不同市场状况下的稳定性。…

股票市场微观结构统计学交易执行
《交易机器学习》

本笔记介绍一种受GT-GAN启发的生成模型,用于处理以不规则间隔采样的金融序列,例如逐笔、成交量或美元柱线。其编码器、生成器、判别器和解码器使用连续时间神经ODE动力学,使潜在状态能够跨越可变时间间隔演化,并支持在指定时间戳进行插值或生成。逐样本固定步长的欧拉或RK4积分可处理一个批次内不同的时间间隔。…

机器学习统计学市场微观结构高频交易
《交易机器学习》

本指南将 US 股票数据集划分为市场数据、公司基本面、投资者持仓和公司特征。它列出日线与盘中柱、期权和市场微观结构记录的加载器,以及 SEC 申报文件文本、XBRL 事实数据、机构持仓、内部人交易和打包的公司特征面板。指南还列出了部分数据集所说明的大致覆盖范围或时间跨度。…

股票美国市场市场微观结构期权
《交易机器学习》

本笔记比较股票和期货佣金模型及多种滑点模型,强调它们的单位和假设各不相同。按比例收取的费用在名义金额中的占比保持不变,而最低费用、固定费用、按股收费和费率门槛对大小订单的影响不同。期货佣金按合约数量和乘数计算;期货滑点则以总金额表示,而非每单位调整。 随后,文中比较不受参与率影响的滑点假设与成交量占比冲击;订单占每根 K 线成交量越多,冲击越大。还对固定动量规则采用日度、周度和月度再平衡频率进行评估,以展示成本与净夏普率如何共同变化。示例和成本分解仅供说明,再平衡频率的结果仅适用于所述 ETF…

交易执行回测市场微观结构风险管理
《交易机器学习》

本笔记使用纳斯达克逐笔订单消息和交易场所提供的主动方标签作为真实标签,衡量 Lee-Ready 方法推断交易主动方方向的能力。它根据新增、修改、撤销、成交和重置消息重建限价订单簿,再将每笔交易与同期最优买价和卖价对齐。Lee-Ready 将高于或低于报价中间价的交易分别判定为买方或卖方主动;若交易发生在中间价,则使用跳动测试。文中将这一分步方法与单独使用跳动测试进行比较,并报告准确率和分类覆盖率。 文档介绍了为期多日的 NVDA 验证,并指出结果重现了仅用跳动测试与 Lee-Ready 之间约 16…

股票市场微观结构交易执行统计学
《交易机器学习》

本笔记介绍如何根据 DataBento 的逐笔订单消息,为单个 NASDAQ 代码和交易日重建限价订单簿。它对每笔订单建模,将订单汇总到价格档位,并分别维护买方和卖方两侧。正确解读消息至关重要:新增、修改、撤销、成交和重置会更新订单簿状态,而成交记录则保留给交易记录带。文中还介绍了如何处理仅含最优报价的交易场所记录和未定义价格。…

股票市场微观结构交易执行统计学
《交易机器学习》

本笔记演示将共享的回测与实盘策略接入盈透证券模拟交易会话的操作流程。流程会检查账户身份和状态、请求历史柱状数据以初始化指标、订阅市场数据、汇总传入的逐笔数据,并在影子模式下通过安全层传递策略意图。示例采用 ETF 动量策略,同一策略类也可用于回测和实盘环境。…

股票动量交易执行风险管理
《交易机器学习》

本笔记考察梯度提升树能否在 NASDAQ-100 微观结构特征中发现线性模型可能遗漏的非线性关系。重点是订单流失衡的收益预测作用是否会因价差而异:树可以按价差分支,再分析每个区域内的失衡情况。预设网格改变树的容量和损失函数,并在多个收益期限及一个分类标签上评估不同提升检查点的预测。…

股票机器学习市场微观结构统计学
《交易机器学习》

本分析介绍期权链结构,并考察 2020 年标普 500 期权的一个样本片段,涉及八个标的。内容解释价内外程度、内在价值与时间价值、希腊值、隐含波动率,以及波动率偏斜和期限结构所体现的信息。工作流程分析期权链密度,绘制波动率微笑和曲面,并根据隐含波动率求解器状态和希腊值有效性应用筛选条件。笔记还比较平值附近及远离平值的买卖价差,并探究隐含波动率变化是否与标的后续收益相关。 证据仅为描述性结果,且受单一年份小样本限制。波动率形态可用于示例说明,但不足以支持对全市场模式的广泛判断。IV…

期权波动率衍生品定价市场微观结构
《交易机器学习》

这个共享分析模块介绍了跨资产类别估算交易摩擦的方法,包括使用最高价—最低价和收益自协方差估算买卖价差、滚动平均成交量指标,以及通过回归校准平方根市场冲击和 Kyle 价格冲击系数的方法。模块还计算抵消换手相关成本所需的总 Alpha,以及估算的市场冲击耗尽预期 Alpha 时对应的资产管理规模。 模块将这些估算与编码后的费率表结合,并对股票、ETF、加密货币永续合约、期货、FX…

交易执行市场微观结构风险管理回测
《交易机器学习》

这份探索性笔记分析各产品和资产类别的小时级 CME 期货数据,并以 E-mini S&P 500 为例。它说明从产品到到期合约再到连续序列的层级结构,概述数据覆盖时间,并检查一个连续序列的基本 OHLC 不变量。单个合约的交易期限有限,且在换月期间会与其他合约重叠;连续序列则按换月规则将其连接起来。 笔记提醒,看似平滑的连续价格线并不能证明换月处理正确。序列未经调整,因此跨换月收益包含合约之间的价格差;小时级 UTC…

期货统计学回测市场微观结构
《交易机器学习》

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。…

做市市场微观结构波动率风险管理
《交易机器学习》

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。…

交易执行市场微观结构风险管理回测
《交易机器学习》

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。…

市场微观结构交易执行股票统计学
《交易机器学习》

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…

回测交易执行市场微观结构期货
《交易机器学习》

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。…

股票动量回测交易执行
《交易机器学习》

本文说明如何为NASDAQ-100日内研究构造未来收益和方向标签。它采用明确的执行约定定义收益:观察一根K线收盘,在下一根K线入场,并按设定时长衡量结果。报价中点可减少测得收益中的买卖价反弹;报价价差则单独作为基础交易成本估计。只有在检查观测到的时间网格后,才会将期限换算为K线数量。…

股票市场微观结构交易执行统计学
《交易机器学习》

本笔记本考察市场冲击如何影响不同流动性股票中的动量策略回测结果。它固定订单规模和策略,根据形成期估算流动性与波动率,并在后续评估期应用不同强度的平方根冲击模型。股票选择也使用形成期数据,因此评估期收益不会进入选股过程。…

股票动量市场微观结构回测