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 ajusta modelos lineares a características de microestrutura do NASDAQ-100, observadas em intervalos de um minuto, para prever retornos em vários horizontes futuros. Seu objetivo é estabelecer uma referência simples antes de modelos mais…
Este notebook descreve como avaliar uma estratégia de FX selecionada anteriormente usando previsões de holdout. Ele reutiliza a especificação de backtest registrada para a configuração selecionada, mantendo fixos o sinal, a alocação, os controles de risco, a…
Este documento descreve um conjunto de dados diários de ações dos US que abrange cerca de 3,200 empresas, de 1962 até março de 2018. Inclui emissores deslistados, o que o torna útil para pesquisas históricas nas quais excluir empresas que faliram ou foram…
Esta avaliação de variáveis compara candidatas financeiras e derivadas de modelos com retornos futuros de futuros CME. Para cada variável, verifica a cobertura e a defasagem dos dados, mede a correlação transversal diária de postos entre valores das…
Este notebook avalia como as premissas de custos de transação afetam o Sharpe de validação de uma alocação selecionada em ações e opções do S&P 500. Quando disponível, mantém a configuração escolhida por meio de um conjunto de candidatas congelado e, em…
Este notebook compara implementações de uma previsão univariada do preço de SPY com PyTorch puro, sktime e Darts. Seu objetivo principal é avaliar o esforço prático: extensão do código, requisitos da interface, sucesso da instalação e tempo total de ajuste e…
Este capítulo argumenta que uma pesquisa de trading duradoura depende de um processo disciplinado que se adapte a mercados em mudança, evidências ruidosas e custos de implementação. Ele apresenta as diferenças entre quebras estruturais, regimes, deriva dos…
Este notebook de avaliação faz a triagem de variáveis financeiras e derivadas de modelos pela relação com o próximo retorno de oito horas de futuros perpétuos de cripto. Ele constrói a amostra de avaliação com janelas de validação walk-forward, mantém o…
Este notebook verifica se uma estratégia diária de classificação de ações US tem dados utilizáveis suficientes para uma avaliação justa antes do ajuste de qualquer modelo. Ele explica como formar um universo com dados disponíveis em cada momento e…
Este notebook estuda como a regularização afeta um modelo de futuros CME construído a partir de famílias correlacionadas de variáveis, incluindo carry, Sharpe móvel, momentum e medidas de volatilidade. Ele compara Ridge, Lasso e ElasticNet: Ridge reduz os…
Este notebook aplica regras configuradas de stop-loss, trailing stop e saída por tempo ao sinal ou à estratégia de alocação com melhor classificação na validação para cada horizonte de retorno de futuros. Cada regra é avaliada sobre sua própria estratégia de…
Este notebook executa uma configuração selecionada anteriormente para ações US usando previsões do período reservado. O modelo, as previsões, o alocador, a concentração, a camada de risco, a frequência de rebalanceamento e as premissas de custos de transação…
Este notebook descreve a adaptação de Diffusion-TS para gerar sequências sintéticas de retornos de ETF. O modelo de remoção de ruído prevê a sequência limpa como uma soma de tendência polinomial, componente sazonal de Fourier e resíduos, enquanto uma função…
Este documento apresenta uma análise de sensibilidade a custos para uma estratégia fixa de momentum em ETF. Mantém constantes o universo, os pesos, o cronograma e o simulador enquanto refaz o backtest com uma faixa de tarifas por etapa. A curva resultante…
O documento explica por que o TabM é usado para modelar dados em painel de financiamento perpétuo: sua estrutura neural compartilhada combina todas as variáveis de entrada, enquanto camadas não lineares podem representar interações. Diferentemente de uma…
Este notebook aplica a configuração ETF selecionada anteriormente à sua janela reservada de teste. Ele deriva as previsões correspondentes para esse período a partir da identidade de treinamento e do checkpoint selecionados; em seguida, usa a concentração, a…
Este fluxo de avaliação faz a triagem de variáveis financeiras e baseadas em modelos em relação a retornos futuros para um painel intradiário NASDAQ-100. Primeiro, reserva o período final de teste e exclui observações cujos rótulos futuros se encerrariam…
Esta análise estima se o momentum que exclui o período mais recente está associado a uma mudança causal nos retornos futuros de ETFs, em vez de perguntar quão bem o momentum prevê retornos. O aprendizado de máquina duplo modela o resultado e o tratamento…
Este método de geração de benchmarks cria uma série diária de retornos com pesos iguais a partir dos ativos declarados em um estudo de caso. Primeiro, usa o último preço de fechamento de cada símbolo em cada sessão; depois, calcula os retornos entre…
Esta análise caracteriza um universo fixo de 100 ETFs em nove grupos de ativos. Verifica a cobertura por fundo e ano, confirma se o painel de preços corresponde à configuração dos grupos, examina valores nulos e a ordenação de OHLC e compara o volume…
Este notebook estuda modelos de gradient boosting para prever retornos e direção em contratos perpétuos de cripto. Sua grade varia a capacidade das árvores e a função de perda, incluindo objetivos de erro quadrático, erro absoluto e Huber, enquanto avalia os…
Este documento apresenta a estrutura de rede neural PatchTST para prever séries temporais multivariadas. Ela divide cada série de entrada em patches sobrepostos, projeta cada patch em um espaço de características aprendido, adiciona codificações posicionais…
Este notebook explica como reconstruir um catálogo de experimentos de modelos a partir de um registro de estudo de caso e comparar seu conteúdo com o MLflow. Acompanha os experimentos por meio de execuções de treinamento, conjuntos de previsões e execuções…
Este estudo de caso cria variáveis para pesquisar se a variância implícita at-the-money supera a variância realizada subsequente para ativos do S&P 500, e se essa diferença varia entre os ativos. Combina cotações de straddles com preços dos ativos…