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 explica como analisar mensagens IEX DEEP e manter um livro de ofertas limitadas agregado em cada nível de preço. Ele extrai atualizações por nível de preço, as melhores cotações de compra e venda e relatórios de negociação; depois, usa os dados…
Este notebook testa se a alocação padrão de carteira pode melhorar uma estratégia de trading de NASDAQ-100 executada a cada barra e já afetada por custos de transação. Ele seleciona previsões usando o desempenho na validação dentro do universo declarado como…
Este notebook mapeia uma família de modelos de retorno de ETF que inferem direções latentes comuns em um painel, com características usadas para estimar exposições dos fundos. Ele distingue cinco abordagens: componentes principais incondicionais; PCA…
Este notebook explica como projetar uma ferramenta de busca para um agente de previsão, de modo que as evidências tenham estrutura consistente, origem rastreável e caminho auditável até o modelo. Um protocolo compartilhado de cliente retorna resultados…
Este notebook estuda como o dimensionamento das posições afeta os backtests de FX depois que o modelo já selecionou quais pares de moedas negociar. Ele preserva as previsões, o mapeamento de sinais, os custos e as configurações de execução da estratégia-base…
Este utilitário cria artefatos de rótulos para straddles de opções do S&P 500, usando o mesmo símbolo, preço de exercício e vencimento na entrada e na saída. Ele alinha as datas das características às sessões de mercado subsequentes, cria datas de saída para…
Este notebook aplica controles de risco por posição às principais combinações de alocação de ETF, mantendo fixos cada previsão subjacente, a concentração e o alocador. Ele compara stops, stops móveis e saídas por tempo com a estratégia original, destacando…
Este notebook explica como construir uma matriz transversal de características para futuros a partir de três vencimentos de contrato por produto. Ele calcula o carry e a curvatura da curva a partir de preços liquidados pela bolsa, enquanto usa preços…
Este notebook mostra por que pesquisar muitos sinais ou estratégias faz o melhor resultado observado parecer mais forte do que seu valor preditivo real. Uma simulação usa fatores sem informação verdadeira para ilustrar como selecionar o maior coeficiente de…
Este notebook explica como transformar um painel divulgado de características de empresas dos US, classificadas no corte transversal, em uma matriz de características indexada para um estudo de fatores. Ele agrupa as entradas em famílias declaradas, combina…
O documento descreve como um pipeline de pesquisa de trading avalia se os ajustes de modelos de fatores latentes foram concluídos em um estado utilizável. Para modelos treinados por gradiente descendente, verifica se o objetivo de treinamento registrado por…
Este estudo de características de ações dos US explica como gerar características a partir de modelos estimados sem permitir que dados futuros entrem em observações anteriores. O cronograma de estimação inclui um período inicial de histórico, ajusta…
Este notebook aplica TSMixer a sequências de ETF usando uma única função compartilhada globalmente entre os fundos. Cada exemplo contém o histórico e as covariáveis de um fundo individual; as interações temporais e entre características são aprendidas no…
Este notebook descreve um modelo de fator de desconto estocástico (SDF) para precificar o corte transversal de retornos de empresas dos US. Em vez de primeiro estimar fatores e depois aplicá-los, ele aprende diretamente pesos empresa-mês sob uma condição de…
Este notebook analisa livros de ofertas limitadas reconstruídos do NASDAQ para descrever spreads intradiários e a profundidade no topo do livro, e então examina se o desequilíbrio do fluxo de ordens está associado aos retornos subsequentes por intervalo. Ele…
Este notebook consulta registros de backtests em nove estudos de caso e reúne tabelas comparáveis para análise posterior. Ele organiza os resultados por classe de ativo e frequência dos dados, depois registra o desempenho nas etapas de sinal, alocação,…
Este notebook apresenta uma ponte de implantação entre um pipeline de aprendizado de máquina offline e o mecanismo de trading LEAN da QuantConnect. Ele seleciona uma execução de modelo de forma reproduzível a partir de um registro, exporta suas previsões de…
Este notebook avalia quatro sinais derivados de notícias — surpresa ponderada, sentimento médio, mudança de sentimento e cobertura de artigos — em relação a retornos futuros de ações. Ele calcula um coeficiente de informação de Spearman transversal diário,…
Este documento descreve o ajuste de redes convolucionais temporais a características de microestrutura em nível de minuto do NASDAQ 100. Convoluções causais impedem que uma previsão use observações posteriores, enquanto a dilatação permite que camadas…
Esta análise verifica se dados diários de opções e ações podem sustentar uma estratégia semanal do S&P 500 que classifica os componentes pela volatilidade implícita at-the-money de trinta dias e compra as ações mais bem classificadas. As opções fornecem o…
Este documento descreve um backtest fora da amostra de um ano de straddles de opções do S&P 500. Aplica previsões de um modelo reajustado com o histórico anterior ao holdout, junto com a estratégia, alocação, concentração, cronograma semanal de entrada,…
Esta análise compara previsões de várias famílias de modelos treinadas com características mensais de ações dos EUA US para prever retornos do mês seguinte. Ela se concentra no coeficiente de informação transversal, que mede o desempenho de um modelo ao…
Este estudo de caso ajusta modelos lineares regularizados aos retornos de straddles at-the-money vendidos e mantidos até o vencimento. A operação recebe os prêmios de call e put, o que limita o ganho máximo, mas pode gerar perdas muito grandes quando o ativo…
Este notebook demonstra o ajuste de hiperparâmetros do LightGBM com o amostrador TPE do Optuna, usando o coeficiente de informação transversal como objetivo. Combina parada antecipada para escolher o número de rodadas de boosting com um callback…