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 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…
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…
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…
Este notebook examina se as atribuições SHAP permanecem estáveis quando as previsões são semelhantes ou quando os modelos são reajustados com diferentes sementes aleatórias e arquiteturas. Usando retornos futuros de ETF, busca pares de amostras cujas…
Este notebook compara contratos de eventos da Polymarket liquidados em criptomoedas com contratos regulamentados da Kalshi, com foco em como regras de acesso e políticas de listagem moldam os preços e as perguntas representadas por cada plataforma. Examina…
Este notebook demonstra um fluxo de diagnóstico por operação que associa perdas realizadas às explicações SHAP de um modelo. Ele treina um modelo LightGBM com recursos defasados de preço e volatilidade, além de dados macroeconômicos, para prever retornos de…
Este notebook compara imitação de comportamento com aprendizado por reforço inverso (IRL) para aprender a partir de registros de execução. As demonstrações vêm de um cronograma TWAP, cujo objetivo neutro ao risco é conhecido: distribuir as operações…
O notebook apresenta a estrutura de Almgren–Chriss para programar uma liquidação de grande porte. Mede o déficit de implementação em relação ao preço de chegada e modela dois custos concorrentes: o impacto de mercado, que aumenta com a intensidade das…
Este estudo de caso explica como construir rótulos de retornos futuros para uma estratégia transversal de câmbio que classifica pares de moedas e compra ou vende conforme sua ordenação relativa. Primeiro, mapeia barras de câmbio à vista de quatro horas para…
O código calcula métricas padronizadas de desempenho a partir de tabelas de previsões fora da amostra, separadamente por fold e em agregados gerais. Ele abrange regressão e classificação, incluindo coeficiente de informação, medidas de erro, métricas de…
Este registro documenta uma execução de previsão no LangGraph sobre a possibilidade de o Federal Reserve elevar sua taxa básica durante 2026. Três agentes produziram probabilidades, seguidas por um debate e uma atualização do supervisor. Os resultados…
Este notebook usa aprendizado de máquina duplo para testar se a associação entre o spread de volatilidade implícita menos realizada e os retornos futuros de ações persiste após o ajuste por fatores de confusão observados. Compara a estimativa ajustada com…
Este notebook monta um agente de pesquisa que busca evidências e retorna uma probabilidade estruturada para uma pergunta binária. Descreve a interpretação e validação de ações, um limite de rodadas e um artefato de previsão salvo que registra a justificativa…
Este módulo descreve dois componentes de um fluxo de previsão multiagente. Um agente de debate alterna entre argumentos otimistas e pessimistas, exigindo que cada lado responda às alegações do outro e apresente uma estimativa de probabilidade com evidências…
Este notebook mostra como usar PCMCI para buscar relações defasadas entre retornos de ETF e retornos de volatilidade sem especificar previamente um grafo causal. Compara testes de independência condicional baseados em painel com testes de Granger em pares,…
Este notebook explica como o PatchTST usa blocos de tamanho fixo de características sequenciais do mercado para prever rótulos do NASDAQ-100. A atenção relaciona blocos ao longo de uma janela retrospectiva de uma hora, reduzindo o comprimento da sequência em…
Este documento apresenta duas abordagens de fatores latentes para retornos de futuros. A análise de componentes principais encontra direções não correlacionadas que explicam a maior parte da variação dos retornos, enquanto um fator de desconto estocástico…
Este documento explica um experimento com futuros da CME usando TabM, um ensemble neural eficiente em parâmetros, nas mesmas linhas de características construídas e nos mesmos folds walk-forward dos modelos lineares e de boosting de gradiente. O TabM…
O documento apresenta NLinear, um modelo sequencial simples para prever retornos de ações do NASDAQ-100 a partir de características intradiárias. Ele usa uma janela retrospectiva fixa, subtrai a observação mais recente para o modelo trabalhar com variações…
O documento descreve um pipeline para converter documentos SEC 8-K em eventos corporativos estruturados. Um modelo de linguagem extrai relações entre eventos, enquanto verificações explícitas de esquema validam nomes de entidades, tipos de relação,…
Este módulo descreve a migração de um registro após uma biblioteca mudar a numeração dos folds walk-forward, mantendo inalteradas suas janelas de datas e seus valores ajustados. Como os identificadores de fold aparecem em especificações de treinamento,…
Este notebook explica como modelos ocultos de Markov inferem estados de mercado não observados a partir de retornos e da volatilidade recente. Primeiro, estabelece regras simples de comparação: um limite de índice de volatilidade para estresse e o preço em…
Este notebook apresenta uma estrutura para verificar se a qualidade aparente de um sinal de momentum resiste a escolhas razoáveis de pesquisa. Usando dados reais de ETF anteriores ao período de holdout definido, varia um parâmetro de retrospectiva por vez e…
O notebook explica como comparar modelos de previsão para opções do S&P 500 sem deixar que amostras de avaliação incompletas ou incompatíveis distorçam os resultados. Ele identifica cada modelo por família, configuração e checkpoint, verifica se as previsões…