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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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1,098 documentos

Machine Learning for Trading

Este notebook explica como construir e inspecionar um painel trimestral de fundamentos de ações a partir de dados SEC XBRL. Cada observação contém tanto o período fiscal que descreve quanto a data de divulgação em que a informação se tornou pública. Essa…

AçõesMercados dos EUAInvestimento em fatoresBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook apresenta uma estrutura diagnóstica para um backtest de alocação em ETF. Calcula medidas de risco e retorno, como Sharpe, Sortino, Calmar, volatilidade, valor em risco e drawdown máximo; acompanha o desempenho móvel e a recuperação do drawdown;…

Construção de portfólioGestão de riscoBacktestingAções
Machine Learning for Trading

Este notebook agrupa indicadores macroeconômicos mensais para descrever as condições de mercado independentemente dos retornos de ações. Ele alinha séries FRED às observações de fim de mês, padroniza desemprego, taxa dos fundos federais, spread da curva de…

Aprendizado de máquinaEstatísticaVolatilidadeMercados dos EUA
Machine Learning for Trading

Este notebook adapta o Diffusion-TS para gerar sequências sintéticas de retornos diários de ETF. O denoiser prevê a série original e decompõe essa previsão em uma tendência polinomial, componentes de Fourier selecionados e um resíduo. Um objetivo combinado…

Aprendizado de máquinaVolatilidadeEstatísticaMultiativos
Machine Learning for Trading

Este notebook cria um fluxo de monitoramento para um modelo financeiro implantado, usando artefatos reais de holdout. Antes de medir a deriva, verifica se os dados de atributos recebidos estão preenchidos e têm estrutura válida; depois, compara janelas de…

Aprendizado de máquinaEstatísticaGestão de riscoAções
Machine Learning for Trading

Este notebook relaciona o dimensionamento de posições à análise das excursões adversas e favoráveis máximas. Ele demonstra o dimensionamento fracionário fixo, no qual a quantidade de ações é determinada pelo orçamento de risco por operação e pela distância…

Dimensionamento de posiçãoGestão de riscoVolatilidadeBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook explica como interpretar previsões de regressão Ridge para um painel de ETF com SHAP. Em um modelo linear, a atribuição de cada atributo é seu coeficiente multiplicado pelo desvio do atributo em relação à média do conjunto de referência de…

Aprendizado de máquinaEstatísticaAçõesBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook compara dois métodos de estimativa de spreads bid-ask quando os dados históricos têm abertura, máxima, mínima, fechamento e volume diários, mas não incluem cotações. Corwin-Schultz separa spread e volatilidade comparando intervalos entre máxima…

Microestrutura de mercadoExecuçãoEstatísticaGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook apresenta um fluxo de trabalho para transformar registros regulatórios anuais e trimestrais SEC em texto estruturado para análises posteriores de sentimento, tópicos e embeddings. Ele mapeia as seções desejadas para números de itens específicos…

AçõesSentimentoOrientado por eventosEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook explica como um autoencoder condicional amplia um modelo de componentes principais instrumentado: uma rede neural mapeia características das ações para exposições a fatores, enquanto o modelo mantém a mesma estrutura que combina exposição e…

AçõesInvestimento em fatoresAprendizado de máquinaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este estudo avalia atributos financeiros e de volatilidade GJR-GARCH em relação a retornos futuros de ações. Para cada sessão, calcula a correlação por postos entre ações, entre um atributo e retornos subsequentes; depois, avalia a associação média, a…

AçõesOpçõesEstatísticaAprendizado de máquina
Machine Learning for Trading

Esta referência descreve dois corpora de notícias financeiras usados para análise de sentimento, desenvolvimento de atributos textuais e experimentos que relacionam notícias a retornos. FNSPID conecta manchetes a tickers de ações e cobre um amplo período…

AçõesSentimentoAprendizado de máquinaEstatística
Machine Learning for Trading

O documento deriva preços de opções europeias de compra e venda pelo modelo Black-Scholes, verifica sua relação pela paridade entre opções de compra e venda e calcula a volatilidade implícita resolvendo numericamente a volatilidade que corresponde a um preço…

OpçõesPrecificação de derivativosVolatilidadeGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook compara seis métodos de alocação em estratégias com contratos perpétuos de cripto que já passaram por um processo inicial de seleção. Ele mantém fixas as previsões e regras de entrada de cada estratégia e muda a forma como o capital é…

CriptoFuturos perpétuosDimensionamento de posiçãoConstrução de portfólio
Machine Learning for Trading

Este notebook demonstra deep hedging para uma opção de compra europeia vendida. Ele simula trajetórias de preços do ativo subjacente com movimento browniano geométrico, calcula o delta de Black-Scholes como referência e treina uma rede neural semirrecorrente…

OpçõesAprendizado de máquinaGestão de riscoPrecificação de derivativos
Machine Learning for Trading

Este módulo define como um campo de seleção de holdout é montado entre etapas de validação e rótulos de estratégia. Ele trata discrepâncias que podem fazer conjuntos congelados de candidatos e reconstruções em produção selecionarem configurações diferentes,…

BacktestingGestão de riscoConstrução de portfólioEstatística
Machine Learning for Trading

Este módulo de engenharia de atributos prepara dados diários de preços para modelos sistemáticos de carteiras macro. Ele cria retornos em diferentes horizontes ajustados pela volatilidade estimada, vários sinais MACD em múltiplas escalas e escores z móveis…

MultiativosMomentumSeguir tendênciasVolatilidade
Machine Learning for Trading

Este notebook mostra como testar se quatro estratégias de carteiras gerenciadas acrescentam poder explicativo aos retornos de SPY, após controlar movimentos amplos capturados por dez componentes principais. As carteiras candidatas classificam ETFs por…

AçõesAprendizado de máquinaEstatísticaGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este documento descreve um fluxo de trabalho para transformar registros trimestrais em lote do SEC 13F em um painel de posições institucionais. Ele seleciona o registro mais recente de cada gestor pela data de entrega, usa CUSIP em vez dos nomes de empresas…

AçõesMercados dos EUAEstatísticaSentimento
Machine Learning for Trading

O documento explica a análise de componentes principais instrumentada para modelar retornos de ETF. Diferentemente da PCA comum, que atribui exposições fatoriais fixas a cada fundo, a IPCA modela as exposições de cada fundo como uma função linear…

AçõesInvestimento em fatoresAprendizado de máquinaEstatística