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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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552 documentos

Machine Learning for Trading

Este notebook apresenta o EdgarTools para explorar documentos SEC e extrair dados estruturados de empresas. Explica como identificar declarantes por um CIK estável, recuperar documentos por formulário e transformar relatórios anuais marcados com XBRL em…

AçõesMercados dos EUABacktestingOrientado por eventos
Machine Learning for Trading

Este estudo de caso usa modelos lineares como referência para prever retornos futuros em um amplo painel de ações US. Explica por que recursos sobrepostos de preço e volume criam colinearidade, tornando instáveis os coeficientes de mínimos quadrados…

AçõesMercados dos EUAAprendizado de máquinaEstatística
Machine Learning for Trading

Esta análise compara efeitos de tratamento estimados por double machine learning e registrados em nove estudos de caso de trading. Carrega os resultados atuais do registro de cada estudo, verifica a integridade do registro e rótulos duplicados e explicita a…

EstatísticaAprendizado de máquinaBacktestingAções
Machine Learning for Trading

Este notebook testa a sensibilidade do backtest de momentum de ETF à taxa de trading presumida. Mantém fixos os pesos e o cronograma de negociação da estratégia, executa novamente o simulador com uma faixa de custos por perna e compara crescimento, índice de…

AçõesMomentumBacktestingExecução
Machine Learning for Trading

O notebook estima quanto uma carteira com pesos iguais de ações US sobreviventes pode superestimar os retornos em relação ao universo inicial completo. Primeiro, examina quando o painel registra a saída de símbolos e constata que as saídas registradas…

AçõesMercados dos EUABacktesting
Machine Learning for Trading

Esta análise exploratória apresenta contratos e cadeias de opções e, em seguida, traça o perfil de uma amostra de 2020 de opções do S&P 500 em oito ativos subjacentes. Explica moneyness, valor intrínseco e temporal, volatilidade implícita, gregas e como…

OpçõesAçõesVolatilidadePrecificação de derivativos
Machine Learning for Trading

Esta análise lê um pipeline de backtest registrado para uma estratégia mensal de ações US baseada em características de empresas. Apresenta a incerteza do Sharpe, medidas de probabilidade e Sharpe deflacionado, comparações pareadas de estratégias, queda de…

AçõesInvestimento em fatoresEstatísticaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook compara regras de ponderação de carteira para uma estratégia com opções do S&P 500 que vende straddles. Mantém fixos os símbolos selecionados e as demais configurações da estratégia, substituindo a referência de pesos iguais por alocadores que…

OpçõesAçõesConstrução de portfólioDimensionamento de posição
Machine Learning for Trading

Este notebook descreve um fluxo de trabalho para transformar divulgações trimestrais de MD&A das empresas do S&P 500 em características para trading. Usa as datas de aceitação dos documentos como referência temporal, consolida vários documentos de uma…

AçõesAprendizado de máquinaSentimentoEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook usa SHAP para explicar previsões de retornos de ETF por regressão Ridge. Em um modelo linear, as atribuições das características têm uma relação fechada com os coeficientes ajustados e os desvios em relação aos valores de referência das…

AçõesAprendizado de máquinaEstatísticaGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook explica a filtragem de Kalman como forma de extrair atributos de preços financeiros. Um estado de tendência linear local acompanha tanto um nível de preço latente quanto sua inclinação, enquanto um modelo de observação considera fechamentos…

AçõesIndicadores técnicosEstatísticaTrading de pares
Machine Learning for Trading

Este notebook apresenta a análise de componentes principais instrumentada (IPCA), uma abordagem de fatores latentes para prever retornos a partir de características de empresas. Em vez de atribuir um peso de retorno direto a cada característica, IPCA modela…

AçõesInvestimento em fatoresAprendizado de máquinaEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook analisa mensagens TotalView-ITCH de NASDAQ para descrever a atividade geral do mercado e criar dados reutilizáveis de negociações. Conta as mensagens por tipo e, em seguida, enriquece as mensagens de execução de ordens associando…

AçõesMercados dos EUAMicroestrutura de mercadoExecução
Machine Learning for Trading

Este notebook cria atributos derivados de preços para classificar um amplo universo de ações US. Descreve famílias de momentum, volatilidade, médias móveis e indicadores técnicos, e depois as avalia em relação a um rótulo de retorno futuro de uma sessão. A…

AçõesMercados dos EUAIndicadores técnicosMomentum
Machine Learning for Trading

Este estudo de caso aplica árvores com boosting de gradiente a características de microestrutura do NASDAQ-100 para prever retornos e direção em vários horizontes intradiários. Ele compara árvores com modelos lineares: as árvores podem descobrir relações…

Aprendizado de máquinaMicroestrutura de mercadoAçõesEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook compara a recuperação relacional determinística com a busca por embeddings em um conjunto de posições 13 de instituições. Ele cria um recorte pontual mantendo a posição mais recente reportada por cada instituição antes de um limite fixo e, em…

Aprendizado de máquinaAçõesEstatísticaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook estima como os custos de execução podem reduzir retornos hipotéticos de estratégias intradiárias. Primeiro, mede spreads cotados ponderados por volume entre componentes do NASDAQ-100, usando cotações em barras de minuto; depois, usa o spread…

AçõesExecuçãoMicroestrutura de mercadoBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook demonstra o treinamento de uma rede adversarial generativa com atributos ETF projetados e privacidade diferencial. Apresenta os parâmetros de privacidade épsilon e delta, explica por que DP-SGD limita o gradiente de cada registro antes da…

Aprendizado de máquinaEstatísticaGestão de riscoAções
Machine Learning for Trading

Este notebook aplica inferência clássica de mínimos quadrados ordinários a atributos de ETF e retornos futuros. Ele revisa estimativas de coeficientes, erros padrão, estatísticas t, valores p e testes de heterocedasticidade, autocorrelação dos resíduos, não…

AçõesEstatísticaGestão de riscoAprendizado de máquina
Machine Learning for Trading

Este documento descreve utilitários para carregar mensagens ITCH NASDAQ analisadas e reconstruir um livro de ofertas limitadas a partir de inclusões, exclusões, cancelamentos, execuções e substituições de ordens. Ele acompanha as ações restantes por ordem…

AçõesMicroestrutura de mercadoExecuçãoTrading de alta frequência
Machine Learning for Trading

Este notebook acompanha sinais de classificação ETF durante a formação de carteiras e um backtest simplificado. Regressão Ridge e classificação logística são treinadas com divisões walk-forward e depois comparadas com carteiras de momentum e pesos iguais.…

AçõesAprendizado de máquinaBacktestingExecução