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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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…
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 mede como uma estratégia FX selecionada na validação responde a mudanças nos custos de transação proporcionais. Para cada rótulo de previsão, seleciona uma estratégia de referência a partir dos resultados de sinal, alocação e camada de risco e,…
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 notebook aplica de duas formas uma estratégia mensal de momentum ETF e regime de curva de juros: por cálculos vetorizados de retorno e por uma simulação sequencial de conta. Ambas usam os mesmos pesos-alvo, ativos, datas e custo total de trading,…
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 descreve o ajuste de uma rede de memória de longo e curto prazo a características de microestrutura de um minuto do NASDAQ-100 para prever retornos futuros em vários horizontes. O modelo processa passo a passo uma sequência de observações…
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…
Este notebook apresenta um fluxo de trabalho para obter e manter séries temporais financeiras com um gerenciador unificado, universos de símbolos predefinidos ou personalizados e armazenamento Parquet particionado. Abrange a obtenção de dados de um ou vários…
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 notebook compara métodos de dimensionamento de carteira para as principais configurações de sinais acionários do S&P 500. Primeiro, seleciona o checkpoint de cobertura completa mais forte de cada configuração usando o Sharpe de validação; em seguida,…
Este notebook executa o componente NLinear de uma população declarada de três modelos de aprendizado sequencial para opções do S&P 500. Define as solicitações e os checkpoints de toda a população antes de ajustar esse componente, para que notebooks…
Este notebook descreve a etapa de previsão do holdout de um estudo de características de empresas US. Ele usa a configuração do modelo selecionada pelos resultados de validação, reconstrói sua especificação de treinamento e seu checkpoint e, então, reajusta…
Este notebook compara buscas de hiperparâmetros com Optuna para XGBoost, LightGBM e CatBoost em um conjunto de dados de características de empresas. Cada biblioteca recebe seu próprio estudo de busca, usando um estimador de Parzen com estrutura de árvore,…
Esta demonstração verifica se uma implementação de cruzamento de duas médias móveis produz sinais correspondentes nos mecanismos de backtest e ao vivo. Ambos recebem as mesmas barras de ETF preparadas de ETF e usam os mesmos parâmetros de estratégia e…
Este utilitário de treinamento descreve um ciclo de otimização para um modelo no estilo DeePM. Ele usa AdamW para atualizar os parâmetros do modelo a partir de uma função de perda robusta orientada ao Sharpe, fornecendo retornos futuros, escala de…
Este estudo de caso ajusta árvores com gradient boosting a rótulos de retorno de ETF e as compara com uma referência linear que teve bom desempenho sob forte regularização ridge. Explica por que árvores podem descobrir interações, como o momentum se…
Este notebook constrói variáveis de volatilidade condicional para um estudo de ações e opções do S&P 500 usando um modelo GJR-GARCH. Ao contrário de regras fixas baseadas em preços passados, as variáveis ajustadas dependem da janela de estimação. Por isso, o…
Este documento demonstra conceitos de repositório de variáveis diretamente com dados Parquet de um estudo de caso. Uma visão de variáveis especifica a chave da entidade, o horário do evento, o período de validade e as colunas de variáveis. No treinamento do…
Este notebook de análise explica como avaliar uma estratégia de ações US baseada em características de empresas usando resultados do registro, em vez de novos backtests. Lê estatísticas de desempenho que incorporam incerteza, classifica configurações com…