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 experimento combina previsões de validação de um modelo de árvores com gradient boosting, uma rede neural tabular e um modelo de fatores latentes para classificação mensal de ETF. Primeiro, padroniza as previsões transversalmente com escores z e depois…
Este documento apresenta métodos compartilhados para gerar variáveis de modelos ajustados sem usar observações futuras. Para modelos ocultos de Markov, distingue probabilidades de estado filtradas, baseadas em observações até o momento atual, de…
Este documento descreve um método walk-forward que transforma resíduos de previsão em larguras de incerteza por entidade, usadas para dimensionar posições. Em cada momento de decisão, a calibração usa resíduos cujos resultados já puderam ser observados, com…
Este estudo de caso seleciona uma configuração de um conjunto congelado de estratégias para futuros perpétuos de cripto, que abrange vários rótulos de retorno e direção, métodos de dimensionamento de carteira e camadas de risco. Escolhe o maior Sharpe de…
Este guia descreve conjuntos públicos de dados de retornos de fatores da Ken French Data Library e da AQR, incluindo fatores de mercado, tamanho, valor, lucratividade, investimento, momentum, qualidade e baixo beta. Explica como baixar e carregar observações…
Este notebook usa aprendizado de máquina duplo para estimar se desvios nos prêmios de futuros perpétuos estão relacionados a retornos subsequentes de oito horas e se a relação estimada difere entre mercados de alta e baixa volatilidade. Descreve um desenho…
Este notebook apresenta PCMCI como uma forma de descobrir relações defasadas em séries temporais financeiras multivariadas sem especificar previamente um grafo causal. Aplica o método a retornos de ETF e de índices de volatilidade, compara sua análise…
Este notebook explica como avaliar previsões de probabilidades e governar um fluxo de previsão. Compara os scores de Brier e logarítmico, o erro esperado de calibração e a nitidez; mostra como diagramas de confiabilidade revelam quando as previsões estão…
Este estudo testa se o ajuste ruim de um modelo linear aos retornos mensais de ações US decorre de sua função de erro quadrático. Mantém fixos o alvo de retorno futuro sem winsorização, as variáveis e os folds walk-forward enquanto compara modelos de árvores…
Este notebook apresenta o protocolo Rademacher Anti-Serum (RAS) como uma forma de ajustar estimativas de desempenho ao selecionar estratégias ou sinais de uma classe finita. A complexidade empírica de Rademacher estima o quanto a matriz de desempenho dos…
Este notebook apresenta o NLinear como modelo de referência para prever retornos de ações a partir de janelas ordenadas de atributos. Cada exemplo contém 60 sessões consecutivas de uma ação. Para cada atributo, o modelo subtrai seu valor mais recente,…
Este notebook reconstrói a melhor oferta nacional de compra e venda (NBBO) vigente para cada negociação envolvendo AAPL durante o pregão regular de 16 de março de 2020. Combina cronologicamente eventos de cotações e negociações, mantém a última oferta de…
Este notebook ajusta modelos neurais TabM a um alvo de retorno de short straddle de opções do S&P 500 e compara três capacidades de modelo no mesmo painel de atributos usado por abordagens lineares e de boosting. O TabM compartilha uma estrutura neural entre…
Este notebook avalia controles por posição para uma alocação em ações e opções do S&P 500, comparando stops fixos, stops móveis e saídas por tempo com a própria estratégia sem proteção adicional como referência. Ele seleciona uma linhagem de estratégia…
Este documento descreve um conjunto de dados OHLCV de câmbio que abrange principais pares e cruzamentos G10, com barras diárias e de quatro horas da OANDA. Ele explica como baixar, carregar e filtrar os dados por par ou intervalo de datas, além de…
Este documento demonstra o PCA instrumental, no qual as cargas fatoriais dos ativos são modeladas como funções lineares de características observadas antes do retorno. Usa mínimos quadrados alternados para estimar o mapeamento entre características e cargas…
Este notebook compara previsões zero-shot de Chronos e TinyTimeMixer com um LSTM e um modelo linear penalizado em um painel ETF. Todos os modelos recebem o mesmo contexto histórico univariado, mas os modelos pré-treinados preveem a própria série do contexto,…
Este notebook estima se o escore z do prêmio de contratos perpétuos de cripto está associado a retornos subsequentes de oito horas sob uma intervenção, com ajuste para volatilidade dos preços, taxa de financiamento e desvio do prêmio em relação à média…
Este notebook explica como GARCH transforma o agrupamento de volatilidade em um atributo por sessão. Primeiro, usa gráficos de retorno e um teste ARCH-LM para verificar se os retornos ao quadrado dependem de suas próprias defasagens. Em um modelo GARCH(1,1),…
Este estudo pergunta se variáveis do mercado de opções podem classificar os retornos futuros das ações. Os atributos incluem volatilidade implícita em vários vencimentos, assimetria entre opções de venda e compra, inclinação da estrutura a termo e prêmio de…
Este notebook adapta um desenho adversarial de fator de desconto estocástico às ações dos EUA em frequência diária. Uma rede de pesos de carteira forma um fator a partir dos retornos excedentes do dia seguinte, enquanto uma rede de momentos concorrente ajuda…
Este tutorial constrói uma série contínua de contratos individuais de ES. Identifica o contrato do primeiro vencimento pelo volume de negociação, com uma restrição de rolagem monotônica, e compara a troca baseada em volume com a baseada no calendário.…
Este notebook transforma um grafo real de conhecimento da cadeia de suprimentos e participações institucionais em 13F em atributos de aprendizado de máquina. Ele deriva medidas de rede, como centralidade e indicadores de dependência, estima a concentração de…
Este notebook compara LightGBM com um perceptron multicamadas mínimo, TabM e, opcionalmente, TabPFN para previsão transversal de retornos de ETF. Os modelos são avaliados nos mesmos folds walk-forward usando o coeficiente de informação por classificação, com…