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Biblioteca de conhecimento

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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1,098 documentos

Machine Learning for Trading

Este notebook mede como os custos de trading afetam estratégias já selecionadas nas etapas de sinal, alocação e camadas de risco. Ele fixa uma configuração selecionada na validação para cada rótulo antes de variar os custos, para que as curvas resultantes…

AçõesBacktestingExecuçãoGestão de risco
Machine Learning for Trading

O documento apresenta uma máquina de estados compartilhada para interrupções automatizadas de trading, com estados fechado, aberto e semiaberto. Ela aplica esse ciclo a quatro condições: drawdown da carteira, perda diária, sessões perdedoras consecutivas e…

Gestão de riscoExecuçãoEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook investiga se modelos sequenciais podem melhorar resumos definidos manualmente do histórico de prêmio de financiamento perpétuo. Ele compara o NLinear, um modelo linear simples que lê uma janela ordenada, com um LSTM de duas camadas. Ambos usam…

CriptoAprendizado de máquinaFuturos perpétuosBacktesting
Machine Learning for Trading

Este documento explica por que stop-losses, trailing stops e saídas por tempo não podem ser avaliados em um estudo de caso cujo backtest mantém os pesos durante um mês e observa apenas o retorno futuro mensal realizado. Essas regras dependem da trajetória de…

AçõesGestão de riscoBacktestingDimensionamento de posição
Machine Learning for Trading

Este documento descreve um processo de avaliação de estratégias para backtests de microestrutura do NASDAQ-100 registrados. Ele lê execuções existentes em vez de treinar modelos ou refazer backtests, rastreia as linhagens das estratégias selecionadas,…

AçõesMicroestrutura de mercadoBacktestingEstatística
Machine Learning for Trading

Este documento apresenta um método em etapas para associar nomes de empresas de dados alternativos, registros, notícias e fontes de preços a ativos. Primeiro, faz junções com os identificadores disponíveis em uma ordem de confiança deliberada, preserva…

AçõesEstatísticaAprendizado de máquinaGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este documento descreve a criação de uma matriz transversal de atributos para ações do S&P 500, combinando históricos ajustados de preços com superfícies resumidas de volatilidade implícita em opções. Os atributos são organizados por função, entrada, janela…

AçõesOpçõesVolatilidadeMomentum
Machine Learning for Trading

Este notebook executa ou reproduz um painel de agentes de pesquisa idênticos que respondem a uma pergunta comum de previsão e, em seguida, examina suas previsões, atividades de busca e registros de conversa. O rastreamento separado de cada agente preserva a…

Aprendizado de máquinaEstatísticaSentimentoBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook de engenharia de atributos cria variáveis que exigem informações além do histórico de preços de um único ativo. Para contratos futuros, calcula o rendimento anualizado de rolagem com base nos níveis contemporâneos dos contratos próximos e…

FuturosOpçõesCarryVolatilidade
Machine Learning for Trading

Este notebook define rótulos de retorno total mensal para um estudo transversal de características de empresas do US e verifica como esses resultados se alinham às linhas do provedor. O painel combina características do mês anterior com o retorno obtido no…

AçõesMercados dos EUAAprendizado de máquinaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook mostra como custos explícitos de execução podem reduzir os retornos brutos de uma estratégia intradiária hipotética. Ele toma como referência o spread cruzado mediano ponderado por volume das ações que compõem o NASDAQ-100 e, em seguida, monta…

AçõesExecuçãoMicroestrutura de mercadoGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook explica como uma rede convolucional temporal (TCN) pode prever retornos a partir de dados financeiros ordenados. Convoluções causais garantem que uma saída em determinado instante dependa apenas das entradas atuais e anteriores. Dilatações…

Aprendizado de máquinaAçõesMomentumEstatística
Machine Learning for Trading

Este documento apresenta um método orientado a eventos para manter um número limitado de posições intradiárias. As previsões são alinhadas às barras de preço usando a pontuação mais recente disponível, sujeita a um limite opcional de atualidade. Os sinais de…

AçõesTrading de alta frequênciaMicroestrutura de mercadoExecução
Machine Learning for Trading

Este estudo de caso transforma previsões armazenadas de modelos para ações dos US em carteiras compradas e vendidas com pesos iguais. Ele avalia vários esquemas de entrada, cada um selecionando os ativos mais bem classificados para posições compradas e os…

Mercados dos EUAAçõesAprendizado de máquinaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este documento descreve várias formas de converter pontuações de previsão em sinais de trading: limites fixos, percentis móveis por ativo e percentis transversais. Limites fixos usam um nível de pontuação escolhido; limites móveis se adaptam à distribuição…

Aprendizado de máquinaConstrução de portfólioDimensionamento de posiçãoBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook analisa uma estratégia de câmbio selecionada e sua linhagem de holdout usando artefatos de pesquisa registrados. Ele reproduz a escolha a partir de um conjunto congelado de candidatos de validação, classificando os backtests elegíveis que…

CâmbioBacktestingEstatísticaGestão de risco
Machine Learning for Trading

Esta demonstração de trading ao vivo descreve um fluxo de trabalho de rebalanceamento diário para um universo fixo de ações americanas de grande capitalização (US). Ela compara as posições mantidas na corretora com os alvos do modelo, converte as diferenças…

AçõesExecuçãoGestão de riscoDimensionamento de posição
Machine Learning for Trading

Este estudo de evento usa modelos bayesianos de séries temporais estruturais para estimar como anúncios do Federal Reserve afetam um ETF de títulos. O modelo aprende a relação do ativo-alvo com os retornos de ETF selecionados de ações internacionais e…

Orientado por eventosRenda fixa
Machine Learning for Trading

Este notebook cria regimes descritivos de mercado com dados econômicos mensais do Federal Reserve: desemprego, taxa dos fundos federais, curva de juros do Tesouro e inflação. Ele explica como alinhar séries com diferentes frequências de divulgação,…

EstatísticaAprendizado de máquinaMercados dos EUAVolatilidade
Machine Learning for Trading

Este documento descreve ferramentas para comparar estratégias de trading registradas e montar avaliações estruturadas de estudos de caso. Um método central de ranking restringe as séries de retorno aos timestamps exatamente compartilhados antes de calcular…

BacktestingGestão de riscoConstrução de portfólioEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook cria uma tarefa simulada de formação de mercado na qual um agente de otimização de política proximal escolhe o viés das cotações e a largura do spread. O ambiente usa um processo de volatilidade GARCH calibrado com retornos horários de futuros…

Formação de mercadoAprendizado de máquinaCriptoFuturos perpétuos
Machine Learning for Trading

Este capítulo apresenta métodos para recuperar estruturas comuns de painéis de retornos e características, de PCA e carteiras de autovalores a IPCA, PCA de prêmio de risco, autoencoders condicionais, estimação de fatores de desconto estocástico e…

Investimento em fatoresAprendizado de máquinaEstatísticaConstrução de portfólio
Machine Learning for Trading

Este notebook compara sklearn HistGradientBoosting, XGBoost, LightGBM e CatBoost em uma tarefa de previsão de retornos de ETF. Ele mede coeficiente de informação transversal, tempo de treinamento e memória do processo em execuções com CPU e, quando…

Aprendizado de máquinaBacktestingEstatísticaAções