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 trata previsões ARIMA como colunas de entrada para modelos posteriores, em vez de previsões independentes. Ajusta modelos aos retornos de ETF, usa verificações de estacionariedade e diagnósticos de autocorrelação para propor ordens e compara…
Este notebook descreve como preparar e registrar previsões NLinear para rótulos FX. NLinear subtrai o último nível observado de cada histórico de entrada de tamanho fixo, concentrando o modelo nas mudanças dentro do período analisado. Um processo…
Este utilitário compartilhado de análise permite comparar previsões de modelos de trading usando métricas do registro e diagnósticos no nível das previsões. Carrega resultados pré-calculados de coeficientes de informação, permite filtrar por rótulo ou…
O documento explica como construir rótulos de retorno futuro para uma estratégia transversal de futuros que ordena produtos pela estrutura a termo. Distingue preços ajustados por rolagem, adequados a retornos ao longo das rolagens de contratos, de preços de…
O documento descreve três recursos baseados em modelos e derivados do carry de futuros: uma previsão ARIMA do carry da sessão seguinte, medidas móveis de Fourier para durações de ciclo selecionadas e um modelo oculto de Markov com dois estados que infere o…
O documento explica duas formas de estimar spreads bid-ask quando só há dados diários OHLCV. Corwin-Schultz compara amplitudes entre máxima e mínima em intervalos adjacentes de um e dois dias, usando o comportamento diferente da volatilidade e do spread para…
O documento descreve a conversão de janelas móveis de retorno ETF em imagens de dois canais para uma rede neural convolucional convencional. Um campo angular de Gramian mapeia observações normalizadas em ângulos e registra relações angulares pareadas; um…
Este documento apresenta o painel mensal de ações US de Chen, Pelger e Zhu, usado para comparar modelos de precificação de ativos. Descreve 46 características de empresas agrupadas por tema econômico, retornos excedentes do mês seguinte e as divisões…
Este notebook apresenta um fluxo para caracterizar séries de mercado antes da modelagem. Começa com gráficos de preços e retornos de SPY, níveis de VIX e distribuição dos retornos para identificar tendências, agrupamento de volatilidade e caudas pesadas. Em…
Este notebook usa retornos diários de SPY para explicar a análise no domínio da frequência e seus limites como fonte de recursos para trading. Uma decomposição wavelet separa a variação em bandas de escalas temporais progressivamente mais lentas, enquanto…
Este notebook compara três formas de usar regimes de mercado em um modelo de previsão: omitir informações de regime, adicionar como recurso a probabilidade filtrada de um estado volátil ou ajustar especialistas separados para regimes atribuídos de forma…
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…
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…
Este notebook apresenta uma estrutura para avaliar um backtest de alocação de ETF usando retornos diários da carteira e uma referência correspondente de SPY. Abrange medidas de risco e retorno, como Sharpe, Sortino, Calmar e drawdown máximo; métricas móveis;…
Este notebook explica como a incerteza do modelo pode acrescentar informações além de uma estimativa pontual. Ajusta um modelo de volatilidade estocástica em que a volatilidade logarítmica latente evolui ao longo do tempo e os retornos seguem uma…
Esta estrutura de avaliação separa quatro tipos de falha em um pipeline financeiro de geração aumentada por recuperação: recuperar evidências relevantes, fundamentar as respostas nessas evidências, recusar perguntas sem resposta e resistir a instruções…
Este notebook apresenta um debate em várias rodadas entre posições otimistas e pessimistas sobre uma previsão probabilística controversa. Cada lado argumenta com base em resumos compartilhados por agentes de pesquisa, vê a posição anterior do outro lado e…
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…
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…
Este notebook cria características a partir de modelos ajustados com históricos de preços de câmbio, complementando os indicadores calculados diretamente com preços passados. Descreve três abordagens: um filtro de espaço de estados que estima um nível de…
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…
Este capítulo analisa o deep learning para séries temporais a partir de uma pergunta prática: quando a ordem das observações contém informações que a previsão transversal não capta, e quais arquiteturas podem usá-las? Abrange redes recorrentes e sua carga de…
Esta análise somente de leitura reúne previsões de validação de várias famílias de modelos para avaliar se estão completas, com que qualidade classificam ações, se a capacidade de classificação persiste entre folds e se modelos aparentemente semelhantes…
Este notebook aplica o TabM, uma arquitetura neural tabular que compartilha uma rede de características de duas camadas entre os membros do conjunto. Cada membro ajusta a representação compartilhada com seu próprio vetor aprendido e usa sua própria camada de…