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 descreve um modelo sequencial LSTM para prever retornos de ações a partir de janelas ordenadas de recursos recentes. Cada exemplo usa 60 sessões consecutivas de uma ação; janelas que cruzam lacunas de listagem, interrupções ou outras…
Este notebook sintetiza resultados de validação registrados para cinco estimadores de fatores latentes — PCA, IPCA, CAE, SDF e SAE — em nove estudos de caso. Primeiro informa quais estimadores têm resultados em cada painel; depois identifica o maior…
Este notebook aplica TabM, um ensemble neural com compartilhamento de pesos, a um painel de ações US, representado por uma linha de recursos por ação e sessão. Uma base compartilhada de duas camadas alimenta vários membros, cada um com seu próprio vetor de…
Este notebook define alvos de retorno futuro para classificar ações US e explica como fazer com que os horizontes correspondam às sessões reais de negociação. Usa preços ajustados por desdobramentos e dividendos para calcular retornos, mas usa o fechamento…
Este script reúne posições de investidores institucionais em declarações SEC 13F de duas formas: pode recuperar declarações de um conjunto selecionado de gestores ou baixar os arquivos trimestrais em lote da SEC. Ambos os caminhos normalizam as posições em…
Este notebook aplica análise de componentes principais a um painel de retornos de ações de US para representar movimentos amplos compartilhados com um conjunto menor de fatores. Cada fator é uma direção de variação comum, e a carga de cada ação descreve sua…
Este notebook compara configurações de boosting de gradiente para futuros perpétuos de cripto usando indicadores baseados no prêmio dos contratos perpétuos sobre o preço à vista. Ele varia a capacidade das árvores e a função de perda, incluindo perdas…
Este notebook desenvolve indicadores baseados em modelos para futuros perpétuos de cripto: previsões de volatilidade condicional por ativo a partir de GJR-GARCH e uma probabilidade de regime de estresse para todo o mercado, estimada por um modelo oculto de…
Esta análise compara os resultados da triagem de indicadores em nove estudos de caso de trading e pergunta se os indicadores aprovados na triagem predizem estratégias mais fortes. A triagem combina o controle de falsas descobertas de Benjamini–Hochberg com…
Este notebook apresenta o NLinear como um modelo sequencial simples de referência para prever retornos de ações ao longo de US. Cada exemplo usa uma janela de 60 sessões consecutivas para uma ação, com indicadores organizados em ordem temporal. Para cada…
Este notebook aplica o FinBERT pré-treinado a manchetes financeiras do FinMarBa e investiga por que sua acurácia fica muito abaixo dos valores relatados na avaliação do Financial PhraseBank. O diagnóstico central é a origem dos rótulos: os rótulos do…
Este notebook avalia o NLinear, um modelo sequencial mínimo que subtrai o último nível observado de cada janela retrospectiva e mapeia os valores restantes para uma previsão. Sua simplicidade o torna uma referência útil para arquiteturas sequenciais mais…
O documento descreve um estudo walk-forward de redes neurais TabM que preveem retornos mensais a partir de características de empresas. Como o executor de treinamento compartilhado fixa o objetivo em erro quadrático para regressão e entropia cruzada para…
O documento apresenta um fluxo de trabalho que conecta carregadores padronizados de dados de mercado, um registro de indicadores prontos e diagnósticos de sinais. O cálculo de indicadores pode ser especificado por nomes, dicionários de parâmetros ou YAML,…
O documento transforma uma hipótese de momentum entre ativos em um teste exploratório mensal com um universo de 100-ETF. Ele constrói preços ajustados no fim do mês, mede o momentum de 12 a -1 meses, classifica os ETFs elegíveis em cinco grupos com pesos…
Este notebook apresenta uma visão por família de cinco abordagens de fatores latentes aplicadas a um estudo de caso de análise de opções de ações. PCA estima movimentos comuns diretamente do painel de retornos; IPCA mapeia características para exposições…
Este capítulo trata o backtest como uma tentativa de refutar uma estratégia por meio de premissas explícitas sobre o momento do sinal, execução, rebalanceamento, dimensionamento, custos, restrições e referências de comparação. Compara simulações vetorizadas…
Esta fonte descreve salvaguardas para reconstruir uma solicitação de modelo a partir de sua especificação imutável de treinamento e validar a execução resultante. Verifica se a solicitação usa uma versão de identidade compatível, um nível de execução…
Este notebook apresenta a análise de componentes principais instrumentada como modelo de retornos transversais. Em vez de atribuir pesos diretos de retorno às características de cada empresa, IPCA estima um mapeamento linear compartilhado entre…
O notebook explica como interpretar os contratos binários de juros do Federal Reserve da Kalshi como probabilidades e converter uma sequência de limites de taxa em uma distribuição implícita. Ressalta que o feed contém ofertas de compra de YES, então os…
Este notebook compara quatro arquiteturas de redes neurais na mesma tarefa: prever o próximo retorno diário a partir de uma janela de retornos passados, agrupados para oito fundos negociados em bolsa. Descreve como uma rede densa, uma convolução…
Este notebook explora um painel econômico construído com séries do Federal Reserve Economic Data. Mostra que o painel fornecido usa datas do calendário, incluindo fins de semana e feriados, e como os metadados associados identificam o significado de cada…
Este notebook explica por que testes t comuns podem exagerar a força de um coeficiente de informação (IC) quando observações diárias de IC são dependentes. Constrói um sinal de momentum com dados de ETF, examina a autocorrelação do IC e apresenta erros…
Este notebook ajusta uma rede de memória de longo e curto prazo a recursos de microestrutura do NASDAQ-100 para prever retornos futuros em vários horizontes de minutos. Diferentemente de um modelo linear achatado, uma LSTM processa cada observação em…