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 apresenta a mecânica do backtesting de futuros por meio de um exemplo de momentum long-short em várias classes de ativos. Explica como as especificações dos contratos convertem movimentos de preço em lucros e perdas em dólares por meio de…
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…
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…
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 avalia stop losses por posição, stops móveis e saídas por tempo na linhagem de alocação que apresenta o maior Sharpe de validação entre os candidatos elegíveis com cobertura completa. Cada sobreposição é comparada com sua própria estratégia 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 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…
Este notebook mede como os custos de execução afetam uma configuração já selecionada de contratos perpétuos de cripto. Mantém fixos o modelo, o checkpoint, a regra de entrada, o alocador e o controle de risco, e então executa novamente a estratégia em uma…
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…
Este notebook explica a PCA de prêmio de risco, que modifica a matriz de covariância dos retornos ao adicionar o produto externo ponderado das médias dos retornos no período de treinamento. Seus autovetores principais definem carteiras fatoriais estáticas;…
Este notebook descreve como produzir um conjunto de previsões fora da amostra para um modelo de opções do S&P 500 selecionado anteriormente. Fixa a configuração usando resultados de validação, reajusta essa configuração com dados anteriores ao período de…
Este notebook testa um projeto de saída com dois modelos em dados horários de perpétuos de BTC, ETH e SOL. Um classificador de entrada identifica retornos futuros excepcionalmente fortes; sua probabilidade prevista é então combinada com atributos técnicos em…
Este documento descreve utilitários de conjuntos de dados para preparar painéis de séries temporais para treinamento de modelos e inferência móvel. O conjunto de treinamento retorna sequências deslizantes de atributos, retornos futuros, escalas de…
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…
Este capítulo apresenta a gestão de risco como parte do projeto da estratégia e das operações em produção. Abrange a medição de risco de cauda com valor em risco e valor em risco condicional, profundidade e recuperação do drawdown, decomposição de exposição,…
Esta análise compara previsões de validação de várias famílias de modelos para funding de futuros perpétuos. Explica que o coeficiente de informação mede a classificação dos retornos subsequentes, AUC mede a ordenação dos resultados de alta e baixa, e a…
Este estudo de caso avalia os dados de valor total bloqueado do DeFi Llama como possível entrada para um pipeline de pesquisa de trading de Ether. Separa a força do sinal, a qualidade dos dados, a adequação jurídica e o valor comercial, tratando questões…
Este notebook avalia saídas por posição em posições de futuros perpétuos de cripto selecionadas por uma etapa de alocação anterior. Ele define stops de perda fixos, stops móveis vinculados ao melhor preço de cada posição e saídas por tempo após um período de…
Este estudo de caso configura um modelo LSTM para prever rótulos de pares FX. Ele compara o estado oculto mantido pelo modelo recorrente com transformações de janela retrospectiva fixa e campos receptivos convolucionais, deixando a comparação com outros…
Este notebook compara overlays de risco em backtests de estudos de caso, incluindo regras de stop, stop móvel, limite de perdas, interrupção por drawdown e meta de volatilidade. Ele carrega os resultados dos overlays de cada estudo, seleciona uma referência…
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…