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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O documento apresenta GReaT, uma estrutura que serializa linhas de dados financeiros numéricos e categóricos mistos como texto, ajusta um modelo de linguagem com esses registros e converte o texto gerado de volta em tabelas. O exemplo cria características de…
O documento explica como a incerteza de um modelo pode fornecer informações além de sua estimativa pontual. Ele contrasta GARCH, que define a volatilidade a partir de retornos passados, com um modelo de volatilidade estocástica que trata a volatilidade como…
Esta análise entre casos examina como informações preditivas, medidas pelo coeficiente de informação (IC), se traduzem em Sharpe de carteira em nove estudos de caso de trading. O ponto central é que a implementação medeia essa relação: regras de entrada,…
Este notebook usa análise de componentes principais para representar os movimentos comuns em um amplo painel de ações US. PCA extrai direções que explicam a variação compartilhada nos retornos; a carga de cada ação mede sua exposição a cada direção. Uma…
Este notebook avalia regras de segurança para um assistente financeiro fundamentado em documentos, usando seis casos elaborados manualmente. Os casos abrangem injeção de prompt, números inventados em material não confiável, tentativas de ação e citações a…
Este notebook reajusta a configuração de FX já selecionada pela validação e registra suas previsões para um backtest posterior em holdout. Ele determina a seleção a partir de backtests de validação solventes, restrita a um conjunto congelado de candidatos, e…
Este notebook apresenta uma rede convolucional temporal (TCN) para prever retornos futuros de ETF a partir de sequências de características de retornos anteriores. Convoluções causais garantem que uma saída use apenas observações até sua data, enquanto…
Este notebook explica barras de desequilíbrio por tick e por volume; em seguida, compara abordagens adaptativas, de limite fixo e de janela móvel usando dados de negociações de NVDA. O desequilíbrio por tick acumula direções de negociação com sinal até…
Este estudo de caso compara métodos alternativos de dimensionamento de posições para futuros do CME com uma referência de pesos iguais. Explica como o dimensionamento inverso à volatilidade usa a volatilidade própria de cada contrato, enquanto métodos…
Este notebook explica como construir um histórico contínuo de preços de futuros a partir de contratos individuais com vencimento. Identifica contratos do mês mais próximo usando o volume de negociação, aplica uma restrição que impede o retorno a contratos…
Este notebook explica como transformar modelos ajustados GJR-GARCH e de Markov oculto em características de trading, controlando o viés de antecipação. GJR-GARCH estima a volatilidade condicional e captura o impacto maior dos choques negativos de retorno; um…
Este notebook apresenta métodos para encontrar mudanças no processo que gera uma série financeira, usando dados diários de SPY como exemplo. Compara o teste de Zivot–Andrews, que estima uma quebra enquanto testa a presença de raiz unitária, com métodos de…
Este notebook transforma classificações de previsões de pares de moedas em uma referência negociada. Em cada momento de decisão, forma posições compradas e vendidas a descoberto de tamanhos iguais com os pares mais e menos bem classificados e, em seguida,…
Este utilitário prepara artefatos de previsão para notebooks de demonstração ao normalizar nomes de colunas e formatos de data diferentes em uma estrutura comum de timestamp, ativo e previsão. Ele agrupa observações duplicadas de timestamp e ativo e calcula…
Este script de demonstração exercita um fluxo de pesquisa reduzido de futuros do CME, das previsões do modelo aos pesos da carteira e ao backtesting. Verifica se as previsões cobrem exatamente as chaves esperadas de produto, timestamp e fold, se os estados…
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 treina um modelo Skip-gram Word2Vec em um pequeno corpus de notícias financeiras rotuladas por sentimento e examina o que seus vizinhos mais próximos revelam. O método representa as palavras com base nos contextos em que aparecem. No exemplo,…
Este notebook propõe uma abordagem descritiva para converter retornos brutos em desempenho líquido, modelando separadamente os atritos de negociação, o financiamento e as despesas do fundo. Sua estrutura de custos parametrizada calcula custos de negociação a…
Este documento descreve um fluxo de trabalho para coletar rendimentos dos títulos do Tesouro e indicadores econômicos do FRED, alinhar séries com diferentes frequências de divulgação a um calendário diário e carregar ou filtrar o conjunto de dados…
Este módulo descreve uma interface de busca para agentes de pesquisa, com um provedor ativo e outro simulado determinístico. As buscas podem limitar o número de resultados e aplicar uma data de corte de publicação, permitindo pesquisas com recorte temporal…
Este módulo define um objetivo diferenciável para o aprendizado de carteiras de ponta a ponta. Ele transforma pesos de risco limitados por ativo em exposições da carteira usando ajuste pela volatilidade, calcula os retornos brutos médios entre os ativos…
Este notebook analisa livros de ofertas reconstruídos do NASDAQ para descrever spreads intradiários e profundidade no melhor preço de compra e de venda; em seguida, examina se o desequilíbrio do fluxo de ordens está associado ao retorno do próximo intervalo.…
Este notebook explica como um autoencoder condicional amplia o PCA instrumentado para modelar retornos de ETF. Ambos os métodos mapeiam características dos fundos para exposições a fatores e combinam essas exposições com os retornos dos fatores; o…
Este estudo de caso explica por que não é possível testar stop-losses, trailing stops e outros overlays no nível da posição em carteiras de características de empresas do US construídas com observações mensais. O backtest vetorizado aplica um vetor de pesos…