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 documento apresenta um sistema de dados compartilhado para pesquisa quantitativa em trading, catalogando conjuntos de dados de ações, opções, futuros, criptomoedas, câmbio, fatores, macroeconomia, documentos regulatórios, posicionamento, notícias e…
Este estudo de caso descreve a produção de um conjunto de previsões fora da amostra para um modelo de opções do S&P 500 já selecionado. A configuração do holdout é definida com base nos resultados da validação e, depois, ajustada novamente com dados…
Este estudo de caso compara modelos preditivos para rotação mensal entre ativos em ETFs de ações, renda fixa, commodities, moedas e imóveis. A principal lição é que o coeficiente de informação (IC) e o desempenho de trading podem classificar os modelos de…
Este registro de agente de pesquisa avalia se o Federal Reserve elevará o limite superior de sua taxa-alvo durante 2026. Ele reúne um preço de mercado, rastros de busca e estimativas probabilísticas do agente. A primeira justificativa favorece uma alta,…
Este notebook explica como o aprendizado de máquina duplo (DML) estima se o momentum em FX afeta retornos futuros após o ajuste para fatores de confusão configurados. Distingue essa questão de intervenção da previsão: modelos preditivos são comparados pelo…
Este notebook apresenta diagnósticos leves de falsificação para triagem de features, distinguindo explicitamente a consistência do mecanismo da identificação causal. Primeiro, examina features de ETF em vários horizontes de retornos futuros com correção para…
Este notebook examina rótulos de aprendizado supervisionado usando dados de preços de ETF. Abrange retornos futuros em horizontes fixos para regressão ou classificação de direção, percentis móveis de séries temporais, rótulos de percentis cross-seccionais,…
Este notebook agrega resultados de registro para OLS, Ridge, Lasso e ElasticNet em nove estudos de caso. Seleciona resultados completos de validação no rótulo principal de cada estudo, compara coeficientes de informação de ranking cross-seccionais diários…
Este notebook treina Skip-gram Word2Vec com frases rotuladas de notícias financeiras e explica como seus vetores representam palavras que aparecem em contextos semelhantes. Descreve as funções do tamanho do vetor, da janela de contexto, da frequência mínima,…
Este notebook compara hedges aprendidos e analíticos para uma call europeia vendida quando o rebalanceamento é discreto e o trading tem custos proporcionais. Define o P&L terminal autofinanciado a partir dos ganhos do hedge, dos custos de giro e do payoff da…
Este notebook avalia features de ETF uma a uma, calculando um coeficiente de informação de ranking entre os valores das features e os retornos mensais subsequentes, data a data. Ele faz a triagem de features financeiras e derivadas de modelos em datas de…
Este notebook demonstra saídas por posição e controles no nível da carteira por meio de exemplos construídos. As regras estáticas incluem stops de proteção contra perdas, metas de lucro e saídas por tempo; as dinâmicas incluem stops móveis que acompanham…
Este notebook avalia features candidatas para classificar ações US por retornos subsequentes. Calcula coeficientes de informação cross-seccionais diários, resume a média com estimativas de incerteza que consideram a dependência serial e ajusta a…
Este notebook mostra como alinhar observações macroeconômicas às datas em que os traders poderiam de fato conhecê-las. Distingue o período medido por um valor da data de sua publicação, estima datas de divulgação com base na duração do período e nos prazos…
Este notebook explica PCA como um modelo de fatores latentes de referência para prever retornos de ETF. Ele decompõe um painel de treinamento de retornos futuros em direções principais e estima a exposição de cada fundo e os prêmios dos fatores. O estimador…
Este notebook demonstra o ajuste fino de três checkpoints de transformers para classificar sentimentos em frases financeiras em três classes e avaliá-los com acurácia, F1 macro e matrizes de confusão. Usa uma divisão estratificada entre treino, validação e…
Este notebook estima o efeito ajustado de uma medida contínua de momentum em ETF sobre retornos futuros usando aprendizado de máquina duplo. Compara uma regressão não ajustada com estimativas DML que controlam a volatilidade recente e de longo prazo, o…
Este guia descreve um conjunto de dados diários de ações US do Wiki Prices, da NASDAQ Data Link, com dados OHLCV ajustados e cobertura de 1962 até março de 2018. Explica como obter o arquivo com uma chave API, carregá-lo, filtrar por símbolo ou data,…
Este utilitário mede a variação percentual absoluta do prêmio de um straddle de opções informado, em horizontes de sessões especificados. Ele calcula um prêmio válido de straddle a partir de cotações pareadas de call e put, com bids positivos e asks acima…
Este notebook apresenta um método determinístico para verificar se os pipelines de backtest e trading ao vivo se comportam da mesma forma. Compara etapas sucessivas: features calculadas com os mesmos candles, previsões derivadas dessas features, sinais com o…
Este notebook explica como um autoencoder condicional amplia a análise de componentes principais instrumentada (IPCA): mantém a estrutura em duas etapas, na qual as features dos fundos são mapeadas para exposições a fatores latentes e essas exposições se…
Esta análise compara modelos preditivos para classificar ações da NASDAQ-100 segundo o retorno nos próximos 15 minutos, usando features intradiárias de microestrutura, como spreads, desequilíbrio de profundidade, volume com sinal e volatilidade. Ela enfatiza…
Este notebook simula um ciclo de implementação de um modelo que prevê a direção da taxa de funding de criptoativos. Ele treina um classificador LightGBM com dados históricos de contratos perpétuos derivados da Binance, busca candles horários ao vivo e taxas…
Este notebook compara sklearn HistGradientBoosting, XGBoost, LightGBM e CatBoost na previsão de retornos futuros de ETF. Ele mede o coeficiente de informação transversal, o tempo de treinamento e o uso de memória em configurações de complexidade de modelo,…