Signals and labels

ML Screener

Pipeline для feature engineering, chronbin datasets, label generation и screening сигналов по устойчивости, hit rate и статистике

Рынок
Signals and labels
Кому полезно
команды, которые хотят системно искать edge в микроструктуре
Статус
Построено и эксплуатируется в нашей торговле

Обзор

ML Screener стоит поверх Chronos: rxbin-сессии прогоняются через тот же SIMBA loop, нормализуются в append-only chronbin-потоки и превращаются в books, trades, updates, bbo, targets и features по каждому символу. Это не notebook-набор поверх случайных CSV, а воспроизводимый research pipeline от полного сырого потока до проверяемого списка сигналов.

chronbinfeatureslabelsPearsonSGBT

Что это дает

01

быстрая проверка десятков и сотен микроструктурных признаков

02

Chronos/chronbin datasets вместо разрозненных notebook-экспериментов

03

сигналы можно переносить в Rust-стратегии или IPC-роботов после отбора

Похожая задача?

Расскажите, что нужно, - обсудим, как переиспользовать это под ваш проект

@runinfra

Возможности

Что внутри

Объем под ваш проект фиксируется в договоре: что переиспользуем из готового, что дорабатываем, интеграция, документация и поддержка

Replay-слой Chronos

Chronos проигрывает rxbin через live/backtest SIMBA loop и пишет нормализованные append-only chronbin-потоки.

chronbin-датасеты

Append-only бинарные потоки books, trades, updates, bbo, targets и features без тяжелого parquet footer хвоста.

Раскладка по сессиям и символам

Данные раскладываются по сессиям и инструментам: отдельные файлы книг, трейдов, BBO, targets, features и instrument metadata.

Фабрика фич

Фичи из стакана, BBO, trades, импульса, дисбаланса, скоростей изменения и режимов торговой сессии.

Генерация меток

Направленные labels, adverse selection, MAE/MFE и горизонты, которые можно менять конфигами.

Отчеты скрининга

Python-отчеты по корреляциям, важности признаков, stability by session и sanity checks против утечек.