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 duas simulações da mesma estratégia mensal de momentum em ETF. Ambas usam os mesmos pesos-alvo, universo, datas e custo total de trading. Uma calcula retornos com base em pesos defasados e retornos dos ativos; a outra processa ordens…
Este notebook distingue prever retornos de afirmar que o momentum os causa. Ele considera como tratamento o retorno de uma ação no ano anterior, excluindo o mês mais recente, e como resultado o retorno futuro. Volatilidade recente, classificação de iliquidez…
Este notebook testa se embeddings de grafos aprendidos acrescentam informação preditiva a um modelo tabular para ações de US. Ele constrói uma rede com correlações absolutas de retornos medidas antes do período-alvo, cria atributos de momentum, volatilidade…
Este notebook analisa o desempenho de uma linha de base fixa de momentum ETF apenas comprada em diferentes condições de mercado, de 2010 a 2024. Ele classifica cada retorno diário usando medidas de volatilidade e tendência conhecidas antes do início desse…
Este notebook explica o TSMixer, uma rede neural de séries temporais que alterna duas operações: um mapeamento linear compartilhado entre dias retrospectivos para cada recurso e um MLP de recursos compartilhado, aplicado independentemente em cada dia.…
Este notebook define alvos de retorno futuro para classificar ações US e explica como fazer com que os horizontes correspondam às sessões reais de negociação. Usa preços ajustados por desdobramentos e dividendos para calcular retornos, mas usa o fechamento…
Este estudo de caso aplica estimação causal ao momentum de ETF e pergunta se seu efeito nos retornos futuros varia com a volatilidade do mercado. Usa um tratamento de momentum contínuo, um resultado de retorno futuro de 21 dias, controles de volatilidade e…
O documento transforma uma hipótese de momentum entre ativos em um teste exploratório mensal com um universo de 100-ETF. Ele constrói preços ajustados no fim do mês, mede o momentum de 12 a -1 meses, classifica os ETFs elegíveis em cinco grupos com pesos…
Este notebook explica por que testes t comuns podem exagerar a força de um coeficiente de informação (IC) quando observações diárias de IC são dependentes. Constrói um sinal de momentum com dados de ETF, examina a autocorrelação do IC e apresenta erros…
Este notebook examina como a frequência de rebalanceamento afeta o giro, o desempenho bruto e os resultados ajustados por custos de uma carteira de ETFs de momentum mais bem ranqueados. Estima o giro com base nas mudanças históricas dos pesos-alvo em…
Este notebook compara modelos LightGBM com uma referência ridge para prever retornos de ETF em dois horizontes. Explica por que árvores podem descobrir interações dependentes do regime, como o momentum se comportar de forma diferente sob estresse do mercado,…
Esta demonstração descreve um ciclo contínuo de trading cripto conectado ao mercado spot em USD da Alpaca. Ela mapeia um universo de estudo de caso de futuros perpétuos aos pares spot aceitos pela plataforma e esclarece que apenas uma parte deles pode ser…
Este notebook demonstra como ajustar regras de StopLoss, TakeProfit e TrailingStop para uma carteira de momentum, preservando a separação cronológica entre calibração e avaliação. Ele testa larguras individuais das regras e combinações conjuntas usando dados…
Este documento demonstra como conectar uma estratégia de momentum de cinco dias de ETF à Alpaca por meio de uma interface compartilhada de estratégia. A estratégia acompanha o momentum em SPY, QQQ e IWM e gera sinais quando ele cruza um limite. Adaptadores…
Este estudo de caso sobre ações US distingue prever retornos futuros de afirmar que o momentum os causa. Trata o retorno da ação no ano anterior, excluindo o mês mais recente, como tratamento; o retorno futuro como resultado; e a volatilidade recente, a…
Este notebook amplia a avaliação de um fator de ETF: de um único horizonte de retorno para uma análise de dez fatores e três horizontes, com correção para testes múltiplos. Em seguida, aplica diagnósticos baseados em mecanismos ao momentum 12-1 de lookback…
Este notebook usa aprendizado de máquina duplo (DML) para estimar o efeito ajustado de uma medida contínua de momentum em ETF sobre retornos subsequentes, controlando a volatilidade recente e de longo prazo, o regime de mercado e a inclinação da curva de…
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…
Este tutorial apresenta features criadas a partir de históricos de preços e volumes de ativos, incluindo retornos em diferentes horizontes, medidas de tendência e reversão, vários estimadores de volatilidade, regimes de volatilidade, liquidez, risco de cauda…
Este estudo de caso avalia sinais transversais diários em um amplo universo de ações US e apresenta um longo fluxo de pesquisa, desde dados disponíveis em cada momento e variáveis construídas até comparação de modelos, construção de portfólio, custos e…
Este notebook avalia um fator de momentum transversal usando coeficientes de informação, retornos por quantil, spreads entre extremos e diagnósticos de classificação. Apresenta a IC de Spearman como a correlação de postos entre um sinal e os retornos…
Este notebook compara dois projetos de Transformer para prever retornos de ETF em 21 dias a partir de características retrospectivas de momentum. O PatchTST agrupa dias consecutivos em patches, colocando sequências curtas de padrões locais em cada token. Já…
Este notebook testa se quatro estratégias de carteira gerida explicam os retornos de SPY após controlar o movimento conjunto amplo de ETF. As estratégias classificam ETFs usando momentum defasado, volatilidade ou retornos recentes. Dez componentes principais…
Este notebook avalia se o coeficiente de informação (IC) de um sinal pode ser distinguido do ruído quando observações sucessivas são dependentes. Ele ilustra a questão com um sinal de momentum e dados de ETF, explicando como retornos futuros sobrepostos,…