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 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 avalia se medidas do mercado de opções podem classificar retornos futuros entre ações. Ajusta modelos lineares declarados sobre atributos derivados de opções, com validação walk-forward, e compara intensidades de penalização para ridge, lasso e…
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 documento desenvolve um painel diário de atributos para classificar vinte pares de moedas no fechamento das 5 PM de Nova York. Ele distingue sinais que podem ser classificados, como retornos padronizados em vários horizontes e posição no canal, de…
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 tutorial cria um simulador mensal de rotação de ETF usando uma classificação de momentum ajustado ao risco retrospectivo e um filtro de regime da curva de rendimentos do Tesouro. No fim de cada mês, a regra classifica dez fundos com base no histórico…
Este notebook demonstra um ciclo operacional para uma estratégia de previsão de ETF: atualizar os dados de mercado, recalcular atributos financeiros, retreinar um modelo Ridge, salvar artefatos de implantação, gerar previsões transversais atuais,…
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…
Este notebook descreve como criar previsões para o conjunto de teste reservado de uma estratégia FX após sua configuração já ter sido selecionada com resultados de validação. Ele determina o backtest de validação com o maior Sharpe entre os candidatos…
Esta análise seleciona uma configuração de um conjunto congelado de candidatos a futuros perpétuos de cripto, abrangendo quatro rótulos de previsão e várias etapas de estratégia. Ela escolhe o maior Sharpe de validação e trata os detalhes do rótulo, da…
Este notebook demonstra uma interface unificada de OHLCV em Yahoo Finance, WikiPrices e FRED, e depois usa as fontes para dados atuais de ETF, ações com histórico longo e séries macroeconômicas. Ele apresenta uma abordagem de contingência ordenada por…
Este capítulo explica como avaliar modelos de aprendizado de máquina financeiro respeitando as informações disponíveis em cada momento de decisão. Ele distingue treinamento, validação e um conjunto final de teste reservado, e explica por que a validação…
Este notebook compara alocações de carteira de PyPortfolioOpt, Riskfolio-Lib e skfolio usando o mesmo painel de retornos de ETF. Ele ajusta os alocadores em um período de treinamento, verifica se objetivos equivalentes e pesos alinhados concordam dentro das…
Este notebook transforma classificações de modelos em carteiras simples de futuros perpétuos de cripto para que experimentos posteriores possam medir o efeito de mudanças no dimensionamento, nos custos ou nos controles de risco. Ele aplica regras de entrada…
Este notebook demonstra um ciclo operacional para uma estratégia de ações ETF: atualizar dados de mercado, calcular atributos financeiros, retreinar um modelo Ridge, gerar previsões transversais atuais, reproduzi-las em um mecanismo de backtest e preparar…
Este notebook isola resultados do mecanismo LEAN em uma auditoria que compara execuções reais de estratégias mantidas com perfis correspondentes de backtest do ML4T. Ele identifica quatro cargas de trabalho compatíveis: alocação de ETF, funding de contratos…
Este notebook compara uma Random Forest com XGBoost, LightGBM e CatBoost em um painel de características anonimizadas de empresas e retornos. O conjunto de dados fornece divisões temporais para treinamento, validação e teste. Os modelos são avaliados…
O notebook explica o valor em risco como um quantil de perda e o valor em risco condicional, ou perda esperada, como a perda média além desse limite. Ele estima o risco de cauda de um dia para um ETF amplo de ações usando quatro abordagens: quantis…
Este notebook descreve como produzir previsões de holdout para uma estratégia selecionada de funding de contratos perpétuos de cripto. Ele recupera a configuração dos resultados de validação, mantém a escolha da etapa de treinamento e cria uma nova…
Este notebook avalia uma estratégia de ações e opções do S&P 500, reconstruindo sua configuração de validação a partir de candidatas registradas com cobertura completa. Ele acompanha o funil desde a referência de pesos iguais, passando por alocação,…
Este notebook explica a Paridade de Risco Hierárquica como alternativa à alocação média-variância quando as estimativas de covariância são ruidosas. HRP agrupa ativos usando distâncias de correlação, ordena-os segundo a hierarquia, divide recursivamente o…
O documento explica como identificar regimes de mercado dividindo os retornos em janelas sobrepostas e tratando cada janela como uma distribuição empírica. Ele mede a distância entre janelas por quantis ordenados correspondentes, de modo que diferenças na…
Este notebook avalia uma estratégia semanal de straddle de opções do S&P 500 usando backtests registrados e um processo de seleção fixo. Ele recupera a configuração selecionada no registro após aplicar uma restrição de universo líquido e, então, avalia os…
Este documento explica como gerar previsões para um período reservado de holdout de microestrutura do NASDAQ-100, usando uma configuração selecionada nos dados de validação. Ele reajusta o modelo escolhido usando apenas o histórico encerrado antes do…