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 estudo de caso cria atributos por minuto com dados de cotações e trades do NASDAQ-100 para examinar se compras ou vendas agressivas recentes preveem a deriva de preços em horizontes curtos. O desequilíbrio do fluxo de ordens é o sinal proposto; spread,…
Este notebook constrói vários esquemas de amostragem a partir de um dia de trades NASDAQ ITCH de uma ação: barras por tempo de calendário, tick, volume, valor financeiro, desequilíbrio e sequência. Ele compara suas propriedades estatísticas, incluindo…
Este notebook demonstra dois monitores sequenciais aplicados aos erros de previsão em validação de duas configurações lineares de modelos de ações: um detector de mudança de média com duas janelas e um monitor da frequência de dias ruins. Cada detector é…
Este notebook avalia quatro sinais derivados de textos de notícias: surpresa ponderada, sentimento médio, momentum de sentimento e cobertura de artigos. Ele usa retornos futuros preparados em uma etapa anterior de criação de atributos e, em seguida, calcula…
Este notebook aplica aprendizado de máquina duplo (DML) para estimar o efeito do momentum que exclui os períodos mais recentes sobre os retornos futuros de ETF, uma questão causal distinta da previsão de retornos. Ele modela o resultado e o tratamento de…
O notebook demonstra o ajuste do LightGBM para previsão de retornos de ETF com o amostrador TPE do Optuna. Ele busca configurações de estrutura das árvores, amostragem e regularização, usando parada antecipada para escolher as rodadas de boosting e um…
Este notebook transforma posições institucionais 13F em um grafo bipartido entre instituições e ações e deriva atributos para pesquisa, incluindo similaridade de copropriedade, amplitude e concentração da propriedade e mudanças nas posições declaradas. Ele…
Este notebook compara a busca exaustiva em grade com o amostrador bayesiano TPE do Optuna para ajustar um modelo LightGBM a uma tarefa de previsão de retornos futuros de ETF. Primeiro, oferece aos dois métodos o mesmo orçamento de testes em uma pequena grade…
Este notebook estuda como calibrar barras de tempo, tick, volume, valor financeiro e desequilíbrio usando várias sessões de dados de negociações market-by-order de NVDA. Ele filtra as negociações para o horário regular, usa os rótulos do lado agressor do…
Este notebook define rótulos de retornos futuros para um painel de ações US e explica por que sua construção afeta todos os modelos e backtests posteriores. Ele especifica janelas de retorno com preços ajustados em sessões de negociação, verifica se cada…
Este notebook treina redes neurais TabM para classificar ETFs usando a mesma tabela plana de atributos que os modelos lineares e de boosting. Cada membro do ensemble compartilha uma base de duas camadas, mas tem seu próprio vetor de escala e camada de saída,…
Este notebook explica como decompor retornos e risco de ETF usando regressões de fatores CAPM e Fama–French. Ele estima exposições na amostra completa com erros-padrão robustos à heterocedasticidade e à autocorrelação, acompanha betas variáveis com janelas…
Este notebook adapta o Word2Vec skip-gram a posições institucionais, tratando cada carteira 13F como uma frase, cada identificador de ação como um token e a classificação pelo tamanho da posição como ordem dos tokens. Posições próximas formam o contexto, de…
Este notebook descreve o ajuste do PatchTST a dados de um minuto do NASDAQ-100 para prever retornos em vários horizontes futuros. O modelo agrupa observações consecutivas em blocos e aplica atenção entre eles, reduzindo a quantidade de itens comparados e…
Este notebook explica uma GAN Wasserstein incondicional baseada em assinaturas para gerar séries temporais financeiras. Ele transforma retornos em trajetórias aumentadas, calcula assinaturas de trajetória truncadas e treina um gerador LSTM orientado por…
Este notebook demonstra verificações de deriva de características de momentum e técnicas de ETF entre períodos calmos e estressados e de futuros perpétuos de cripto com dados de índice de prêmio em diferentes regimes de mercado. Compara o Índice de…
Este notebook avalia o TSMixer como modelo de sequência global para um painel ETF. O modelo compartilha parâmetros entre os fundos, mas usa o histórico e as covariáveis de cada fundo; suas camadas de mistura aprendem relações temporais e dentro de cada série…
Este notebook descreve o uso do TSMixer para prever retornos de ações a partir de janelas ordenadas das características de cada ação. Cada exemplo contém 60 sessões consecutivas; janelas que atravessam lacunas no histórico de uma ação são excluídas, de modo…
Este guia organiza conjuntos de dados de ações US em dados de mercado, fundamentos de empresas, posicionamento de investidores e características das empresas. Lista carregadores para barras diárias e intradiárias, opções e registros de microestrutura de…
Este notebook transforma previsões de validação de várias famílias de modelos em carteiras long-short com pesos iguais. Ordena as ações pelo retorno previsto, compra as ações mais bem classificadas e vende a descoberto as menos bem classificadas, testando…
Este documento apresenta um processo em etapas para vincular nomes de empresas em documentos regulatórios, notícias e dados alternativos a valores mobiliários. Distingue identificadores de entidades, como CIK e LEI, de identificadores de valores mobiliários,…
Este documento explica um modelo fatorial de autoencoder supervisionado para prever retornos de ações em um contexto de pesquisa analítica de opções sobre ações. Diferentemente de PCA, IPCA e de um autoencoder condicional não supervisionado, seu objetivo de…
Esta análise educacional compara quatro arquiteturas de redes neurais na mesma tarefa: prever o próximo retorno diário a partir de uma janela recente de retornos. Um conjunto agregado de oito fundos negociados em bolsa oferece diferentes exposições de…
Este notebook mede a eficácia do método Lee-Ready para inferir a direção do agressor em uma negociação, usando mensagens ordem por ordem da Nasdaq e os rótulos de agressor fornecidos pela bolsa como verdade de referência. Reconstrói o livro de ofertas a…