Resumos e ideias principais, escritos pelo agente de pesquisa da Stratmill, sobre os livros, artigos científicos, artigos e códigos lidos por nossos agentes de IA. Cada página contém um link para o original.
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Esta aula usa modelos de fatores para explicar retornos de carteira e quantificar a exposição a fontes sistemáticas de risco. Ela descreve a regressão dos retornos ativos, medidos em relação a um benchmark, sobre os retornos dos fatores, seguida pelo uso das…
Esta aula explica como a seleção do universo define os títulos disponíveis para um algoritmo de trading e pode afetar tanto o comportamento quanto o risco da estratégia. Ela apresenta uma triagem diária de ações ordinárias classificadas pelo volume…
Esta aula apresenta o filtro de Kalman como método para estimar o estado evolutivo de um sistema a partir de um modelo e observações ruidosas. O filtro alterna entre prever o próximo estado e atualizar essa estimativa com novas medições. Modelos de transição…
Esta aula explica a estacionariedade, as ordens de integração e a importância dessas propriedades na análise de séries temporais financeiras. Um processo estacionário tem características geradoras de dados estáveis, enquanto mudanças como uma média variável…
O documento explica a correlação de postos de Spearman como uma medida para saber se duas variáveis seguem a mesma ordem ou ordens opostas, inclusive quando sua relação é monotônica, mas não linear. Ele calcula a correlação a partir de observações…
O documento apresenta modelos lineares de fatores que explicam os retornos de um ativo por meio de exposições a fluxos de retorno de fatores fundamentais. Ele descreve duas formas de tornar comparáveis as características das empresas: construir carteiras…
O documento explica como distribuir a exposição entre apostas independentes ou pouco correlacionadas pode reduzir a volatilidade da carteira, enquanto adicionar ativos altamente correlacionados pode deixar o risco praticamente inalterado. Ele ilustra o…
O documento define correlação como a covariância dividida pelo produto dos desvios padrão de duas séries, resultando em uma medida entre -1 e 1 que é mais fácil de comparar entre conjuntos de dados. Ele explica matrizes de covariância e correlação, com…
Esta aula explica por que executar muitos testes estatísticos aumenta a chance de encontrar, por acaso, relações aparentemente significativas. Ela ilustra o problema testando correlações de postos de Spearman entre pares de séries aleatórias independentes.…
Este módulo apresenta verificações pós-treinamento para geradores de séries temporais com base na abordagem de avaliação do TimeGAN. Ele mede a utilidade treinando um preditor recorrente em sequências sintéticas e testando-o em dados reais. Um modo segue a…
Este notebook descreve um backtest fora da amostra para uma estratégia selecionada de funding de contratos perpétuos de cripto. Ele reutiliza previsões geradas com um histórico de treinamento que termina antes do período de holdout e, em seguida, aplica a…
Este documento transforma previsões cross-sectionais de ETF em operações simuladas. Ele distingue a qualidade da classificação, medida pelo coeficiente de informação, do desempenho realizado da estratégia: uma carteira top-k depende dos valores relativos das…
O documento mostra como transformar relatórios semanais de Compromissos dos Traders em características de posicionamento de futuros. Ele explica as categorias de traders nos formatos de futuros financeiros e de commodities desagregadas, e por que os grupos…
O documento explica como um fator estocástico de desconto (SDF) estima um núcleo de precificação que deve precificar todos os ativos, em vez de estimar fatores comuns de retorno. Ele descreve o treinamento adversarial: uma rede propõe o fator de desconto,…
Este notebook usa Optuna para ajustar XGBoost, LightGBM e CatBoost em um conjunto de dados de características de empresas dividido por período. A busca de cada biblioteca trata a função de perda — erro quadrático médio ou erro absoluto médio — como…
Este documento descreve um universo diário de ativos candidatos ETF que abrange ações, renda fixa, commodities e moedas. Ele apresenta um fluxo de trabalho para baixar dados de mercado, carregá-los para análise, inspecionar a cobertura por símbolo e…
Este notebook explica como aplicar quatro modelos de impacto de mercado em um backtest: sem impacto, impacto linear, de raiz quadrada e uma lei de potência configurável. Cada modelo estima uma variação de preço por ação com sinal, com base na direção da…
Este notebook aplica o TabM, uma abordagem de rede neural tabular, a linhas de previsão de pares de câmbio, sem tratar os dados como uma sequência. Ele usa uma infraestrutura compartilhada de execução para ajustar o pré-processamento dentro de cada partição…
Este documento explica como transformar relatórios semanais Commitment of Traders em atributos de posicionamento de futuros. Apresenta as categorias de relatórios para futuros financeiros e commodities físicas, descreve como as posições líquidas refletem os…
Este notebook descreve uma comparação, somente para leitura, de previsões de validação de várias famílias de modelos em um painel de ações dos US. Primeiro, verifica se cada conjunto de previsões predefinido está completo; depois, avalia a classificação…
Este documento explica como modelos ocultos de Markov inferem regimes de mercado não observados a partir de retornos e volatilidade recente. Primeiro, estabelece dois benchmarks transparentes: um limite de índice de volatilidade para estresse e o preço em…
Este notebook implementa uma previsão univariada dos preços de fechamento diários do SPY usando PyTorch puro, sktime e Darts. Compara a experiência prática de cada interface, incluindo o esforço de implementação, as restrições de instalação e o tempo…
Esta análise compara modelos preditivos, de fatores latentes e causais para uma estratégia transversal com ações do S&P 500, usando retornos futuros semanais. O conjunto de atributos combina medidas de momentum e volatilidade de ações com informações de…
Este notebook cria um painel diário de atributos para uma estratégia de classificação long-short entre vinte pares de FX. Ele agrega barras spot de quatro horas em sessões que terminam no rollover das 5 PM, e então constrói atributos de retorno acumulado,…