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 usa negociações e mensagens de ordens derivadas de NASDAQ ITCH para ilustrar padrões de microestrutura de mercado. Ele examina a autocorrelação negativa de primeira ordem nos retornos de preços de negociação por tick e explica como negociações…
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…
Este estudo de caso sobre ações US distingue prever retornos futuros de afirmar que o momentum os causa. Trata o retorno da ação no ano anterior, excluindo o mês mais recente, como tratamento; o retorno futuro como resultado; e a volatilidade recente, a…
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 amplia a avaliação de um fator de ETF: de um único horizonte de retorno para uma análise de dez fatores e três horizontes, com correção para testes múltiplos. Em seguida, aplica diagnósticos baseados em mecanismos ao momentum 12-1 de lookback…
Este notebook estima se a participação do volume com sinal iniciado por compradores está associada a retornos futuros de 15 minutos, considerando o spread relativo, a volatilidade realizada recente e o retorno mensal acumulado. O aprendizado de máquina duplo…
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 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…
Este notebook configura uma execução de previsão com LSTM para um estudo de caso de pares FX. O modelo mantém um estado oculto ao longo de uma sequência de lookback, e o notebook resolve as configurações de arquitetura e treinamento por meio das ferramentas…
Este notebook usa registros de negociações derivados de NASDAQ ITCH para examinar a atividade intradiária de trading. Reamostra negociações individuais em barras temporais e compara volume de ações, contagem de negociações, últimos preços e preços ponderados…
Este notebook explica como o impacto de mercado cresce com o tamanho da ordem e usa o modelo de participação pela raiz quadrada para estimar a capacidade da estratégia. Distingue dados disponíveis no mercado, como volatilidade e volume médio diário, do…
Este notebook examina como previsões de retorno para ETFs podem expressar incerteza, comparando dropout de Monte Carlo com ensembles profundos. O dropout permanece ativo em passagens repetidas de inferência, enquanto um ensemble mede a divergência entre…
Este notebook reúne estimativas registradas de aprendizado de máquina duplo de vários estudos de trading e compara suas incertezas e seus diagnósticos. Carrega as linhas atuais do registro de cada estudo, verifica a integridade do registro e a unicidade dos…
Este notebook ajusta um modelo LSTM definido para fazer previsões em um estudo de opções do S&P 500. A rede recebe janelas cronológicas do histórico de cada ativo e usa estados recorrentes com portas para representar informações entre sessões, em vez de…
Este notebook compara três formas de classificar frases de notícias financeiras como positivas, neutras ou negativas: recursos de palavras e expressões TF-IDF com regressão logística, vetores estáticos médios de palavras com um classificador e um modelo de…
Este notebook explica como construir e inspecionar um painel trimestral de fundamentos de ações a partir de dados SEC XBRL. Cada observação contém tanto o período fiscal que descreve quanto a data de divulgação em que a informação se tornou pública. Essa…
Este notebook avalia características contábeis e baseadas em preços como preditores independentes dos retornos do mês seguinte de ações dos US. Calcula correlações mensais de ranks transversais entre cada característica e o rótulo de retorno, depois as…
Este notebook seleciona fatores candidatos para um estudo de caso de futuros da CME com base em retornos futuros. Para cada fator, calcula correlações de ranks transversais entre os valores dos fatores e os retornos subsequentes, resume as correlações ao…
Este notebook agrupa indicadores macroeconômicos mensais para descrever as condições de mercado independentemente dos retornos de ações. Ele alinha séries FRED às observações de fim de mês, padroniza desemprego, taxa dos fundos federais, spread da curva de…
Este notebook adapta o Diffusion-TS para gerar sequências sintéticas de retornos diários de ETF. O denoiser prevê a série original e decompõe essa previsão em uma tendência polinomial, componentes de Fourier selecionados e um resíduo. Um objetivo combinado…