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Biblioteca de conhecimento

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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552 documentos

Machine Learning for Trading

Este material explica como avaliar uma estratégia escolhida com dados de validação usando previsões de um holdout separado de 2021. Mantém fixos a alocação selecionada, a concentração, os controles de risco, a agenda de trading e os custos, alterando somente…

AçõesBacktestingGestão de riscoConstrução de portfólio
Machine Learning for Trading

Este notebook descreve a geração de previsões para o período de holdout de um estudo de caso de ações dos US, após a seleção de uma configuração em folds de validação. Ele resolve a configuração selecionada, preserva a escolha do checkpoint e cria uma nova…

AçõesAprendizado de máquinaBacktestingGestão de risco
Machine Learning for Trading

O notebook monta pipelines completos para ações diárias e futuros perpétuos de cripto por hora, abrangendo aquisição, validação, identificação da fonte e armazenamento. O exemplo de ações combina dados históricos do WikiPrices com um feed mais recente do…

AçõesCriptoFuturosMicroestrutura de mercado
Machine Learning for Trading

Este notebook apresenta uma estrutura para verificar se a qualidade aparente de um sinal de momentum resiste a escolhas razoáveis de pesquisa. Usando dados reais de ETF anteriores ao período de holdout definido, varia um parâmetro de retrospectiva por vez e…

AçõesMomentumEstatísticaBacktesting
Machine Learning for Trading

O notebook compara duas formas de dividir uma grande ordem de ações em ordens menores ao longo de uma sessão de trading. TWAP envia quantidades aproximadamente iguais a cada intervalo e não exige uma previsão de mercado. VWAP distribui as ações conforme um…

AçõesExecuçãoMicroestrutura de mercadoBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook constrói intervalos de incerteza para retornos futuros do ativo ETF usando regressão Ridge e três métodos conformais: previsão conformal dividida, regressão quantílica conformalizada e inferência conformal adaptativa. Ele os avalia com folds…

AçõesAprendizado de máquinaEstatísticaGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook explica um autoencoder condicional que modela retornos de ações como exposições fatoriais dependentes de características multiplicadas por fatores latentes. Primeiro, estima retornos de carteiras geridas por características por meio de um…

AçõesInvestimento em fatoresAprendizado de máquinaConstrução de portfólio
Machine Learning for Trading

Esta análise de viabilidade avalia se dados de cotações podem sustentar uma estratégia neutra ao mercado que classifica os componentes do NASDAQ-100 em intervalos de quinze minutos e mantém posições nos dois extremos da classificação. Ela verifica se há…

AçõesMicroestrutura de mercadoExecuçãoBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook descreve características contextuais de evolução lenta para decisões diárias de trading: razões contábeis, condições macroeconômicas e codificações de calendário. Apresenta medidas de valor e qualidade, como yield de lucros, rentabilidade,…

AçõesInvestimento em fatoresEstatísticaIndicadores técnicos
Machine Learning for Trading

Este notebook compara previsão conformal dividida, regressão quantílica conformalizada e inferência conformal adaptativa para prever retornos futuros de ETF. Em folds walk-forward, treina em um subconjunto, calibra erros dos intervalos em outro e avalia em…

AçõesAprendizado de máquinaEstatísticaGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook demonstra a conexão de uma interface compartilhada de estratégia de momentum de ETF à Alpaca, com um caminho simulado e offline disponível por padrão. Explica como adaptadores de corretora e dados de mercado podem mudar enquanto a estratégia, o…

AçõesMomentumExecuçãoGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook mede como o desempenho de validação de uma estratégia selecionada de características de empresas dos US muda quando variam as comissões e o slippage presumidos. Executa novamente a mesma configuração em uma grade de custos definida, dividindo…

AçõesBacktestingExecuçãoGestão de risco
Machine Learning for Trading

Esta configuração descreve um estudo intradiário de sinais de fluxo de ordens em um universo do NASDAQ-100 definido em cada momento. Define um subconjunto filtrado por custos usando informações de liquidez disponíveis antes de cada período de avaliação,…

AçõesMercados dos EUAMicroestrutura de mercadoAprendizado de máquina
Machine Learning for Trading

Este notebook explica como construir características baseadas em modelos para um painel de ações dos US sem permitir que observações futuras influenciem valores históricos. Seu método central é um cronograma de estimação: os modelos usam um período de…

AçõesAprendizado de máquinaEstatísticaVolatilidade
Machine Learning for Trading

Este notebook estuda como regras de alocação afetam estratégias de ETF depois que um modelo já classificou os ativos. Mantém fixos os conjuntos de previsões e o calendário de rebalanceamento, seleciona a mesma cesta dos ativos mais bem classificados em cada…

AçõesConstrução de portfólioDimensionamento de posiçãoGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook testa se a construção de carteira pode recuperar uma estratégia NASDAQ-100 a cada barra, cujo desempenho foi prejudicado pelos custos. Seleciona as previsões de referência mais bem classificadas usando o universo de seleção declarado e, em…

AçõesConstrução de portfólioDimensionamento de posiçãoExecução
Machine Learning for Trading

Este notebook seleciona configurações de previsão de validação com melhor desempenho em uma referência de sinais com pesos iguais e testa métodos alternativos de alocação sobre as mesmas previsões. Compara ponderação baseada em pontuação e conformal com…

AçõesConstrução de portfólioDimensionamento de posiçãoBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook avalia o desempenho de conjuntos registrados de previsões de ETF quando convertidos em carteiras. Ele cruza cada conjunto de previsões de validação com esquemas de entrada declarados, como diferentes quantidades de posições entre as mais bem…

AçõesBacktestingConstrução de portfólioGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook descreve um modelo LSTM que prevê retornos a partir de janelas ordenadas de atributos de ações em um painel de ações dos US. Ao contrário de um modelo tabular sem sequência, o LSTM processa as sessões sequencialmente e mantém um estado oculto…

Aprendizado de máquinaAçõesMercados dos EUABacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook apresenta o TimeGAN, um modelo adversarial generativo recorrente para produzir sequências financeiras sintéticas. Seus cinco módulos aprendem uma representação e sua reconstrução, preveem estados latentes sucessivos, geram sequências a partir…

Aprendizado de máquinaAçõesEstatísticaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook aplica dois detectores sequenciais a erros reais de previsão de validação de duas configurações de modelos lineares para ações dos US ao longo de um ano-calendário. Um detector de mudança de média com duas janelas procura alterações na…

Aprendizado de máquinaEstatísticaGestão de riscoAções