Pular para o conteúdo

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.

Buscar na biblioteca

1,098 documentos

Machine Learning for Trading

Este notebook usa negociações e mensagens de ordens derivadas de NASDAQ ITCH para ilustrar padrões de microestrutura de mercado. Ele examina a autocorrelação negativa de primeira ordem nos retornos de preços de negociação por tick e explica como negociações…

AçõesMicroestrutura de mercadoExecuçãoEstatística
Machine Learning for Trading

Este módulo utilitário fornece ferramentas estatísticas para diagnosticar painéis de dados de trading. Seu método de autocorrelação calcula uma curva dentro de cada entidade antes de agrupar resultados entre entidades, evitando dependência espúria entre o…

EstatísticaBacktestingMicroestrutura de mercadoAções
Machine Learning for Trading

Este estudo de caso sobre ações US distingue prever retornos futuros de afirmar que o momentum os causa. Trata o retorno da ação no ano anterior, excluindo o mês mais recente, como tratamento; o retorno futuro como resultado; e a volatilidade recente, a…

AçõesMomentumAprendizado de máquinaEstatística
Machine Learning for Trading

O notebook explica o Value at Risk (VaR), que marca um quantil de perda, e o Conditional Value at Risk (CVaR), que calcula a média das perdas além desse limite. Usando retornos diários de ETF, compara estimativas históricas, gaussianas, ajustadas por…

Gestão de riscoVolatilidadeBacktestingConstrução de portfólio
Machine Learning for Trading

Este notebook desenvolve uma tarefa simulada de formação de mercado na qual um agente PPO escolhe a assimetria das cotações e a largura do spread. A probabilidade de execução diminui conforme as cotações se afastam do preço médio, enquanto o desequilíbrio de…

Formação de mercadoAprendizado de máquinaExecuçãoMicroestrutura de mercado
Machine Learning for Trading

Este notebook didático compara métodos de rótulo-alvo para modelos supervisionados de trading usando dados de ETF. Ele aborda retornos e rótulos direcionais de horizonte fixo, percentis de séries temporais móveis, percentis transversais, rótulos de barreira…

Aprendizado de máquinaEstatísticaBacktestingGestão de risco
Machine Learning for Trading

Esta análise exploratória descreve um painel OANDA de quatro horas com 20 pares de moedas e explica como interpretar seus dados. Ela distingue pares diretos, indiretos e cruzados pela posição do dólar, mostrando por que cotações diretas precisam ser…

CâmbioMicroestrutura de mercadoEstatísticaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este módulo compartilhado de modelagem dá suporte a fluxos de pesquisa quantitativa: carrega atributos, rótulos, dados temporais e configurações e, em seguida, prepara folds de validação cruzada walk-forward. Seu desenho enfatiza a reprodutibilidade e a…

Aprendizado de máquinaEstatísticaBacktestingGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook mostra como transformar o texto trimestral de Discussão e Análise da Administração dos documentos SEC 10-Q em dois sinais candidatos de ações. O FinBERT atribui pontuações de tom positivo, neutro ou negativo a trechos do texto; as pontuações…

AçõesAprendizado de máquinaSentimentoEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook compara três formas de usar regimes de mercado em previsões: um modelo de referência sem variável de regime, um único modelo que recebe a probabilidade filtrada de um estado volátil e modelos separados treinados dentro de atribuições rígidas de…

AçõesAprendizado de máquinaEstatísticaVolatilidade
Machine Learning for Trading

Este notebook verifica se os dados podem sustentar uma estratégia transversal semanal de futuros antes do ajuste de qualquer modelo. Descreve um desenho que classifica produtos CME, abre posições compradas nos contratos com as maiores classificações e…

FuturosCommoditiesCarryExecução
Machine Learning for Trading

Este notebook amplia a avaliação de um fator de ETF: de um único horizonte de retorno para uma análise de dez fatores e três horizontes, com correção para testes múltiplos. Em seguida, aplica diagnósticos baseados em mecanismos ao momentum 12-1 de lookback…

MultiativosMomentumReversão à médiaEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook estima se a participação do volume com sinal iniciado por compradores está associada a retornos futuros de 15 minutos, considerando o spread relativo, a volatilidade realizada recente e o retorno mensal acumulado. O aprendizado de máquina duplo…

AçõesMicroestrutura de mercadoAprendizado de máquinaEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook usa aprendizado de máquina duplo (DML) para estimar o efeito ajustado de uma medida contínua de momentum em ETF sobre retornos subsequentes, controlando a volatilidade recente e de longo prazo, o regime de mercado e a inclinação da curva de…

Aprendizado de máquinaEstatísticaAçõesMomentum
Machine Learning for Trading

Este notebook explica a Paridade Hierárquica de Risco (HRP), um método de construção de carteiras projetado para limitar a sensibilidade a estimativas ruidosas de covariância. Descreve suas três etapas: agrupar ativos pela distância de correlação,…

Construção de portfólioGestão de riscoBacktestingMultiativos
Machine Learning for Trading

Este notebook avalia backtests registrados de ETF ao longo do fluxo da estratégia, desde os sinais e a alocação até os custos e as camadas de risco. Lê previsões e backtests existentes em vez de ajustar modelos ou adicionar novos backtests, enquanto calcula…

MultiativosAçõesConstrução de portfólioBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook configura uma execução de previsão com LSTM para um estudo de caso de pares FX. O modelo mantém um estado oculto ao longo de uma sequência de lookback, e o notebook resolve as configurações de arquitetura e treinamento por meio das ferramentas…

CâmbioAprendizado de máquinaBacktestingEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook usa registros de negociações derivados de NASDAQ ITCH para examinar a atividade intradiária de trading. Reamostra negociações individuais em barras temporais e compara volume de ações, contagem de negociações, últimos preços e preços ponderados…

AçõesMicroestrutura de mercadoExecuçãoEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook explica como o impacto de mercado cresce com o tamanho da ordem e usa o modelo de participação pela raiz quadrada para estimar a capacidade da estratégia. Distingue dados disponíveis no mercado, como volatilidade e volume médio diário, do…

Microestrutura de mercadoExecuçãoGestão de riscoDimensionamento de posição
Machine Learning for Trading

Este guia apresenta duas fontes de dados tick do livro de ofertas de ações US para pesquisas de microestrutura: eventos market-by-order da Databento e mensagens TotalView-ITCH da NASDAQ. Descreve seus formatos, características de cobertura, tamanhos…

AçõesMicroestrutura de mercadoExecuçãoMercados dos EUA
Machine Learning for Trading

Este notebook examina como previsões de retorno para ETFs podem expressar incerteza, comparando dropout de Monte Carlo com ensembles profundos. O dropout permanece ativo em passagens repetidas de inferência, enquanto um ensemble mede a divergência entre…

AçõesAprendizado de máquinaEstatísticaGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook compara seis formas de ponderar carteiras de ETF selecionadas pela mesma classificação prevista: pesos iguais, ponderação por pontuação, volatilidade inversa, paridade de risco, otimização média-variância e paridade hierárquica de risco. Varia…

AçõesConstrução de portfólioBacktestingGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook reúne estimativas registradas de aprendizado de máquina duplo de vários estudos de trading e compara suas incertezas e seus diagnósticos. Carrega as linhas atuais do registro de cada estudo, verifica a integridade do registro e a unicidade dos…

EstatísticaAprendizado de máquinaGestão de riscoBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook ajusta um modelo LSTM definido para fazer previsões em um estudo de opções do S&P 500. A rede recebe janelas cronológicas do histórico de cada ativo e usa estados recorrentes com portas para representar informações entre sessões, em vez de…

AçõesOpçõesAprendizado de máquinaBacktesting