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 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 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…
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 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,…
Este notebook testa se a alocação padrão de carteira pode melhorar uma estratégia de trading de NASDAQ-100 executada a cada barra e já afetada por custos de transação. Ele seleciona previsões usando o desempenho na validação dentro do universo declarado como…
Este notebook explica como projetar uma ferramenta de busca para um agente de previsão, de modo que as evidências tenham estrutura consistente, origem rastreável e caminho auditável até o modelo. Um protocolo compartilhado de cliente retorna resultados…
Este notebook estuda como o dimensionamento das posições afeta os backtests de FX depois que o modelo já selecionou quais pares de moedas negociar. Ele preserva as previsões, o mapeamento de sinais, os custos e as configurações de execução da estratégia-base…
Este utilitário cria artefatos de rótulos para straddles de opções do S&P 500, usando o mesmo símbolo, preço de exercício e vencimento na entrada e na saída. Ele alinha as datas das características às sessões de mercado subsequentes, cria datas de saída para…
Este notebook aplica controles de risco por posição às principais combinações de alocação de ETF, mantendo fixos cada previsão subjacente, a concentração e o alocador. Ele compara stops, stops móveis e saídas por tempo com a estratégia original, destacando…
Este notebook explica como construir uma matriz transversal de características para futuros a partir de três vencimentos de contrato por produto. Ele calcula o carry e a curvatura da curva a partir de preços liquidados pela bolsa, enquanto usa preços…
Este notebook mostra por que pesquisar muitos sinais ou estratégias faz o melhor resultado observado parecer mais forte do que seu valor preditivo real. Uma simulação usa fatores sem informação verdadeira para ilustrar como selecionar o maior coeficiente de…
Este notebook explica como transformar um painel divulgado de características de empresas dos US, classificadas no corte transversal, em uma matriz de características indexada para um estudo de fatores. Ele agrupa as entradas em famílias declaradas, combina…
Este estudo de características de ações dos US explica como gerar características a partir de modelos estimados sem permitir que dados futuros entrem em observações anteriores. O cronograma de estimação inclui um período inicial de histórico, ajusta…
Este notebook aplica TSMixer a sequências de ETF usando uma única função compartilhada globalmente entre os fundos. Cada exemplo contém o histórico e as covariáveis de um fundo individual; as interações temporais e entre características são aprendidas no…
Este notebook descreve um modelo de fator de desconto estocástico (SDF) para precificar o corte transversal de retornos de empresas dos US. Em vez de primeiro estimar fatores e depois aplicá-los, ele aprende diretamente pesos empresa-mês sob uma condição de…
Este notebook consulta registros de backtests em nove estudos de caso e reúne tabelas comparáveis para análise posterior. Ele organiza os resultados por classe de ativo e frequência dos dados, depois registra o desempenho nas etapas de sinal, alocação,…
Este notebook apresenta uma ponte de implantação entre um pipeline de aprendizado de máquina offline e o mecanismo de trading LEAN da QuantConnect. Ele seleciona uma execução de modelo de forma reproduzível a partir de um registro, exporta suas previsões de…
Este notebook avalia quatro sinais derivados de notícias — surpresa ponderada, sentimento médio, mudança de sentimento e cobertura de artigos — em relação a retornos futuros de ações. Ele calcula um coeficiente de informação de Spearman transversal diário,…
Este documento descreve o ajuste de redes convolucionais temporais a características de microestrutura em nível de minuto do NASDAQ 100. Convoluções causais impedem que uma previsão use observações posteriores, enquanto a dilatação permite que camadas…