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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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,…
Este notebook descreve a reconstrução do livro de ofertas limitadas do NASDAQ para um único símbolo em um único dia, usando dados ITCH de mensagens por ordem. Processa mensagens de inclusão, execução, cancelamento, exclusão e substituição, mantendo cada…
Este notebook analisa um corpus de relatórios anuais antes de indexá-lo para pesquisa financeira. Destaca quatro problemas de dados que a contagem de linhas e as verificações de valores nulos não revelam: o intervalo entre o encerramento do ano fiscal e a…
Esta avaliação somente para leitura reconstrói a estratégia selecionada a partir de resultados configurados do registro com cobertura completa. Ela acompanha a progressão de uma linha de base com pesos iguais para alocação, controles de risco e sensibilidade…
Este notebook avalia se um LSTM consegue usar a ordenação dos históricos de atributos de ETF para superar modelos lineares de atributos planos e de gradient boosting. Ele compara a população de sequências declarada com os dados atuais, verifica os fundos…
Esta análise exploratória explica como interpretar barras de um minuto construídas com dados de cotações e operações para componentes do NASDAQ-100. Organiza os campos em grupos que abrangem cotações de compra e venda, execuções, spreads, volume, faixas de…
Este notebook explora o ARIMA como gerador de atributos para modelos que podem usar sua saída junto a outros preditores. Explica como gráficos de ACF e PACF podem sugerir ordens do modelo, como critérios de informação podem comparar ordens candidatas nos…
Este notebook aplica uma configuração de trading NASDAQ-100 selecionada anteriormente a previsões geradas para uma janela de holdout intocada. A estratégia, a concentração da carteira, o método de alocação, o cronograma de rebalanceamento, a sobreposição de…
Este notebook explica por que uma série diária de opções com vencimento constante não representa o histórico de retornos de um único contrato negociável. A seleção diária de um novo straddle próximo ao preço de exercício pode alterar o strike, o vencimento…
Esta referência descreve conjuntos acadêmicos de dados de retornos de fatores da biblioteca Fama-French e da AQR para análise de estratégias e modelagem de fatores. As ofertas da Fama-French incluem séries de mercado, tamanho, valor, rentabilidade,…