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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Esta análise compara três formas de converter previsões assinadas de retorno de modelos em posições binárias: um limite fixo em zero, um percentil móvel para cada símbolo e um percentil transversal entre símbolos. Ela aplica as regras a previsões de…
Este notebook configura o Feast como feature store para dados financeiros e baseados em modelos e, em seguida, compara suas recuperações históricas e em cada data com um join transparente, criado manualmente. Ele declara entidades, fontes com registro de…
Este notebook compara funções objetivo de gradient boosting em retornos mensais de ações US, mantendo fixos os atributos, o alvo e as partições walk-forward. Ele compara o erro quadrático com o erro absoluto e a perda de Huber, que reduz a influência de…
Este módulo coordena o ajuste e a avaliação walk-forward de vários modelos de fatores latentes, incluindo componentes principais, componentes principais instrumentados e autoencoders neurais. Ele prepara dados em painel e partições, chama executores…
Este notebook mede como a variação dos custos proporcionais de transação afeta uma estratégia FX selecionada por validação para cada rótulo de retorno. Primeiro, seleciona uma estratégia-base entre candidatas de sinal, alocação e sobreposição de risco;…
Esta análise explica como interpretar coeficientes de informação (ICs) transversais para modelos de futuros CME e como eles se relacionam com testes posteriores de carteira. Ela calcula a correlação de postos entre retornos previstos e realizados em cada…
Este notebook avalia se dados históricos de ETF podem sustentar uma estratégia de classificação mensal antes da criação de qualquer modelo ou previsão. Ele verifica a elegibilidade em cada data com base na liquidez do ano anterior, conta os fundos…
O documento explica como o Índice de Sharpe Deflacionado (DSR) ajusta o Sharpe de uma estratégia selecionada pelo número de estratégias testadas, pela variação entre suas estimativas de Sharpe e por distribuições de retornos não normais. Compara esse índice…
Este notebook investiga por que dois mecanismos de backtesting podem produzir resultados diferentes a partir de sinais idênticos. Mantém fixa uma estratégia ETF pré-calculada, forma uma carteira determinística a partir das previsões e altera as configurações…
Este notebook compara modelos LightGBM em um painel de ações US com três horizontes de retorno. A grade varia a contagem de folhas das árvores e as funções de perda, depois pontua cada configuração em vários pontos de controle do número de árvores. A…
Este notebook avalia previsões de validação derivadas de pesquisas sobre ações e opções, convertendo-as em carteiras de ações somente compradas. Usa uma referência de pesos iguais com os K ativos mais bem classificados, compara várias concentrações de…
Este notebook cria rótulos de retorno futuro para straddles vendidos no dinheiro sobre ações do S&P 500. Como o painel diário de straddles de 30 dias passa a outro preço de exercício ou vencimento a cada sessão, deslocar uma série de preços compararia…
Este notebook compara ponderação igual, volatilidade inversa, variância mínima e paridade de risco hierárquica usando o mesmo universo de ETF, as mesmas previsões, o mesmo cronograma de rebalanceamento e o mesmo protocolo de backtest. Um modelo Ridge móvel…
Este módulo utilitário fornece ferramentas estatísticas para diagnosticar painéis de dados de trading. Seu método de autocorrelação calcula uma curva dentro de cada entidade antes de agrupar resultados entre entidades, evitando dependência espúria entre o…
O notebook explica o Value at Risk (VaR), que marca um quantil de perda, e o Conditional Value at Risk (CVaR), que calcula a média das perdas além desse limite. Usando retornos diários de ETF, compara estimativas históricas, gaussianas, ajustadas por…
Este notebook didático compara métodos de rótulo-alvo para modelos supervisionados de trading usando dados de ETF. Ele aborda retornos e rótulos direcionais de horizonte fixo, percentis de séries temporais móveis, percentis transversais, rótulos de barreira…
Esta análise exploratória descreve um painel OANDA de quatro horas com 20 pares de moedas e explica como interpretar seus dados. Ela distingue pares diretos, indiretos e cruzados pela posição do dólar, mostrando por que cotações diretas precisam ser…
Este módulo compartilhado de modelagem dá suporte a fluxos de pesquisa quantitativa: carrega atributos, rótulos, dados temporais e configurações e, em seguida, prepara folds de validação cruzada walk-forward. Seu desenho enfatiza a reprodutibilidade e a…
Este notebook mostra como transformar o texto trimestral de Discussão e Análise da Administração dos documentos SEC 10-Q em dois sinais candidatos de ações. O FinBERT atribui pontuações de tom positivo, neutro ou negativo a trechos do texto; as pontuações…
Este notebook compara três formas de usar regimes de mercado em previsões: um modelo de referência sem variável de regime, um único modelo que recebe a probabilidade filtrada de um estado volátil e modelos separados treinados dentro de atribuições rígidas de…
Este notebook verifica se os dados podem sustentar uma estratégia transversal semanal de futuros antes do ajuste de qualquer modelo. Descreve um desenho que classifica produtos CME, abre posições compradas nos contratos com as maiores classificações e…
Este notebook usa aprendizado de máquina duplo (DML) para estimar o efeito ajustado de uma medida contínua de momentum em ETF sobre retornos subsequentes, controlando a volatilidade recente e de longo prazo, o regime de mercado e a inclinação da curva de…
Este notebook explica a Paridade Hierárquica de Risco (HRP), um método de construção de carteiras projetado para limitar a sensibilidade a estimativas ruidosas de covariância. Descreve suas três etapas: agrupar ativos pela distância de correlação,…
Este notebook avalia backtests registrados de ETF ao longo do fluxo da estratégia, desde os sinais e a alocação até os custos e as camadas de risco. Lê previsões e backtests existentes em vez de ajustar modelos ou adicionar novos backtests, enquanto calcula…