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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A PCA de prêmio de risco PCA modifica a matriz de covariância ao adicionar o produto externo ponderado do vetor de retornos médios do treinamento. Seus autovetores principais definem carteiras fatoriais estáticas: a PCA comum PCA é recuperada quando o peso é…
Este notebook compara barras temporais com barras de tick, volume, valor financeiro, desequilíbrio e sequência de ordens, construídas a partir de um dia de operações da bolsa AAPL. As quatro primeiras abordagens de amostragem agrupam observações por tempo…
Este notebook ajusta o PatchTST, um modelo de sequência do tipo transformador, como parte de uma população de modelos predefinida para pesquisa de opções do S&P 500. Ele divide uma série retrospectiva em blocos de comprimento fixo e os representa como tokens…
Este documento define dois diagnósticos para rótulos cujas janelas de retornos futuros se sobrepõem: autocorrelação do painel agregada e tamanho efetivo da amostra baseado na unicidade dos rótulos. A autocorrelação forma pares de observações apenas dentro da…
Este notebook mostra como usar uma rede de correlação estimada em uma janela de análise para descrever um universo de ações e construir uma carteira diversificada por rede. Seleciona ativos com liquidez usando apenas dados disponíveis antes da avaliação,…
Esta análise exploratória examina o antigo painel de ações Quandl WIKI US, com foco nas convenções de preços, na cobertura dos dados e no que o histórico permite avaliar em um backtest. Distingue preços brutos, que refletem os níveis negociados, de preços…
Este notebook trata o índice de Sharpe como uma estimativa sujeita à incerteza amostral. Desenvolve intervalos de confiança e cálculos probabilísticos de Sharpe que consideram o tamanho da amostra, a assimetria e a curtose; em seguida, usa a duração mínima…
Este notebook compara três formas de classificar frases de notícias financeiras como positivas, neutras ou negativas: características de palavras e pares de palavras TF-IDF com regressão logística, vetores GloVe pré-treinados e promediados com regressão…
Este módulo compartilhado de alocação transforma previsões transversais em pesos de carteira. Ele classifica ativos por pontuação para selecionar posições compradas ou cestas dos ativos com maiores e menores pontuações para carteiras long-short. Os pesos das…
Este notebook constrói características a partir de dados por minuto de NASDAQ-100 usando três procedimentos: uma regressão autorregressiva heterogênea móvel para previsões de variância de curto prazo, uma transformada de Fourier para descrever a estrutura…
Esta análise usa mensagens NASDAQ TotalView-ITCH para descrever a atividade da bolsa e criar uma tabela de operações vinculada ao ticker, ao lado e aos atributos das ordens. Conta os tipos de mensagem, compara as operações com os eventos muito mais numerosos…
Este notebook mostra como analisar um grafo de eventos financeiros sem confundir quando um evento ocorreu, quando se tornou público e quando foi extraído pelo fluxo do grafo. Ele carrega relações de formulários 8-K com timestamps, mede atrasos de divulgação…
O documento descreve como comparar previsões de validação de modelos lineares, de gradient boosting, de deep learning tabular e de sequência para opções do S&P 500. Antes de apresentar os diagnósticos, verifica se cada população de previsões registrada está…
O documento explica como o aprendizado de máquina duplo (DML) estima se a participação do volume iniciada por compradores afeta retornos futuros após considerar spread, volatilidade de curto prazo e retornos anteriores. Ele calcula os resíduos tanto do…
Este notebook transforma backtests de microestrutura NASDAQ-100 registrados em uma avaliação de estratégia, sem treinar modelos nem executar novamente os backtests. Ele lê métricas e linhagem do registro, cria tabelas derivadas de grupos e comparações…
Este notebook aplica uma configuração de futuros CME selecionada anteriormente às previsões de holdout, usando o alocador definido, o cronograma de rebalanceamento, as regras de concentração e as hipóteses de custos de transação. O ponto metodológico central…
Este notebook descreve como selecionar uma configuração de estudo de caso de futuros CME a partir de backtests de validação registrados. Ele reúne candidatos das etapas de sinal, alocação e gestão de risco e, em seguida, escolhe a configuração com o maior…
Este documento explica um processo de cinco etapas para avaliar nove estudos de caso de trading, da qualidade do sinal à validação, aos custos de transação, ao desempenho no holdout e à qualidade das evidências. As etapas são cumulativas: uma estratégia só…
Este notebook compara medidas de volatilidade, ajusta um modelo autorregressivo heterogêneo (HAR) e estima a rugosidade usando expoentes de Hurst. Primeiro, compara a variância realizada intradiária com estimadores diários, separando retornos durante a noite…
O notebook apresenta um autoencoder condicional que amplia a análise de componentes principais instrumentada ao substituir por uma rede neural o mapeamento linear entre características das ações e exposições a fatores. Ele mantém a estrutura de exposição…
Este módulo utilitário cria tabelas e gráficos para avaliar modelos preditivos nos dados de validação e holdout. Seus diagnósticos incluem intervalos de confiança para coeficientes de informação, queda de desempenho entre validação e holdout, estatísticas de…
O capítulo explica abordagens clássicas para gerar dados financeiros sintéticos, abrangendo processos de preços em tempo contínuo, volatilidade GARCH, reamostragem por bootstrap e comparação de modelos. Descreve como modelos como movimento browniano…
Esta análise exploratória testa se um sinal de momentum de doze meses, excluindo o mês mais recente, está associado aos retornos do mês seguinte em um universo de 100-ETF. Cria um painel mensal a partir de preços de fechamento ajustados, classifica os ETFs…
Este documento registra uma previsão em várias etapas sobre a possibilidade de o Federal Reserve elevar as taxas durante 2026. Três agentes buscam evidências e produzem probabilidades, seguidas de debate e atualização por um supervisor. As opiniões divergem:…