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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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723 documentos

Machine Learning for Trading

Este notebook compara mínimos quadrados ordinários com Ridge, LASSO e Elastic Net para prever retornos futuros em um universo de ETF. Todos os modelos usam os mesmos folds walk-forward, com um intervalo de purga correspondente ao horizonte do rótulo, para…

Aprendizado de máquinaAçõesEstatísticaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este capítulo apresenta como construir pesquisas de dados fundamentais e alternativos consistentes no tempo para ações, séries macroeconômicas, futuros, cripto e mercados de previsão. Seus métodos centrais são armazenamento bitemporal e consultas as-of,…

BacktestingEstatísticaAprendizado de máquinaDados on-chain
Machine Learning for Trading

Este notebook constrói uma estrutura média-variância restrita a posições compradas e totalmente investida para um universo diversificado de ETF. Ele constrói carteiras viáveis e uma fronteira eficiente e, em seguida, calcula os pesos de máximo Sharpe e…

MultiativosConstrução de portfólioEstatísticaGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook recalcula os custos das principais configurações de alocação em ETF usando duas grades de custos, mantendo fixos as previsões, a concentração e as regras de alocação. Ele compara o modelo de comissão por ação e meio spread do estudo de caso,…

AçõesExecuçãoBacktestingConstrução de portfólio
Machine Learning for Trading

Este notebook compara modelos lineares para prever retornos de ETF a partir de fatores sobrepostos derivados de preços. Como vários horizontes de retorno e famílias de indicadores podem codificar informações semelhantes, mínimos quadrados ordinários podem…

AçõesMultiativosAprendizado de máquinaEstatística
Machine Learning for Trading

Esta configuração descreve carteiras mensais long-short de ações US, ranqueadas por características das empresas. Especifica um universo de casos completos com 46 características, decisões no fim do mês, execução na abertura seguinte, pesos iguais nas…

AçõesInvestimento em fatoresMomentumBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook apresenta um modelo de fator estocástico de desconto para precificar uma seção transversal de ETFs. Em vez de estimar separadamente as exposições dos fundos e os retornos dos fatores, treina redes para encontrar uma série comum de fatores de…

Aprendizado de máquinaInvestimento em fatoresEstatísticaAções
Machine Learning for Trading

Este notebook aplica TabM, um ensemble neural com compartilhamento de pesos, a um painel de fatores de futuros perpétuos de criptomoedas. Seus membros compartilham uma base neural, mas têm vetores de escala e camadas de saída separados, combinando ensembles…

CriptoFuturos perpétuosAprendizado de máquinaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook faz a triagem de fatores financeiros e derivados de modelos pela capacidade de ranquear ETFs por retornos subsequentes. Calcula um coeficiente de informação para cada data, comparando os rankings transversais de cada fator com os rankings de…

AçõesEstatísticaAprendizado de máquinaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook cria um relatório auditável para uma estratégia de Bitcoin somente comprada, que entra e sai usando limites de RSI. Compara os resultados brutos e líquidos e, em seguida, mede o desempenho em relação a uma referência de compra e manutenção…

CriptoReversão à médiaIndicadores técnicosBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook propõe um teste específico: verificar se uma representação aprendida em sequência de fatores de funding de perpétuos melhora resumos criados manualmente do prêmio, a diferença entre os preços perpétuo e à vista. Compara o NLinear, que aplica um…

CriptoFuturos perpétuosAprendizado de máquinaBacktesting
Machine Learning for Trading

Esta configuração descreve uma estratégia diária long-short de ações US que ranqueia um amplo universo de ações por previsões de modelos, compra o decil superior e vende a descoberto o decil inferior, com pesos iguais dentro de cada grupo. Especifica…

AçõesMercados dos EUAConstrução de portfólioExecução
Machine Learning for Trading

Este notebook avalia fatores candidatos para 20 pares de moedas, um de cada vez, em relação a retornos futuros. Limita a análise aos períodos de validação walk-forward, identifica cada sessão com sua partição e deixa um intervalo de segurança antes do…

CâmbioEstatísticaAprendizado de máquinaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook transforma rankings de modelos em carteiras simples de contratos perpétuos de cripto. A cada horário de funding, uma regra de entrada seleciona contratos do topo ou da base do ranking e atribui pesos iguais. A ponderação igual oferece um ponto…

CriptoFuturos perpétuosBacktestingConstrução de portfólio
Machine Learning for Trading

Este notebook mede como o Sharpe de validação de straddles de opções at-the-money do S&P 500 muda conforme os custos de execução assumidos e dois universos de opções. Ele expressa o custo do spread como fração do meio spread cotado da opção, pois o prêmio da…

OpçõesMercados dos EUABacktestingExecução
Machine Learning for Trading

Este módulo descreve uma forma compartilhada de preparar folds de treino e validação walk-forward para várias famílias de modelos. Separa o trabalho caro e independente do modelo — dividir janelas temporais, aplicar recursos baseados em modelo específicos de…

Aprendizado de máquinaBacktestingEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook avalia modelos de sequência LSTM e NLinear para prever futuros. Diferentemente dos modelos que usam uma linha de recursos por decisão, modelos de sequência consomem janelas ordenadas de observações passadas e podem aprender padrões que resumos…

FuturosAprendizado de máquinaBacktestingGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook compara previsões de validação de várias famílias de modelos em uma pesquisa sobre funding de futuros perpétuos. Explica que o coeficiente de informação mede a associação de ordenação entre previsões e retornos subsequentes, AUC mede a…

CriptoFuturos perpétuosAprendizado de máquinaEstatística
Machine Learning for Trading

Esta implementação descreve como construir janelas de sequência em lotes para dados em painel usados em estudos de aprendizado profundo. As janelas seguem o calendário esperado do painel, em vez de comprimir as observações de cada ativo em linhas…

Aprendizado de máquinaEstatísticaBacktestingCripto
Machine Learning for Trading

Este notebook apresenta métodos práticos de limpeza de dados de mercado e empresas, incluindo tratamento de duplicatas, marcação de lacunas, filtros de domínio, detecção de picos por reversão, limitação de valores extremos, codificação categórica e…

AçõesAprendizado de máquinaEstatísticaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook explica como avaliar se estratégias construídas sobre um painel de ações US suportam os custos de negociação. Fixa uma configuração por rótulo usando o Sharpe de validação e, em seguida, recalcula os retornos dessa mesma estratégia em…

AçõesBacktestingExecuçãoGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook ajusta modelos de árvores com gradient boosting a recursos do mercado de opções que codificam previsões, como volatilidade implícita, assimetria, estrutura a termo e prêmio de risco de variância. Compara a capacidade das árvores e opções de…

OpçõesAprendizado de máquinaVolatilidadeBacktesting