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Biblioteca de conhecimento

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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1,098 documentos

Machine Learning for Trading

Este utilitário descreve um fluxo de trabalho para coletar documentos públicos 10-Q, 10-K e 8-K da SEC e convertê-los em um conjunto de dados tabular comum para pesquisas posteriores. Ele aplica extração de texto específica para cada formulário: documentos…

AçõesMercados dos EUAOrientado por eventosAprendizado de máquina
Machine Learning for Trading

Este notebook compara seis alocações de carteira long-only para um universo multiativos de ETF. Ele usa a regularização por encolhimento da covariância de Ledoit–Wolf para reduzir a variação amostral que pode desestabilizar a otimização e compara Sharpe…

Construção de portfólioGestão de riscoMultiativosBacktesting
Machine Learning for Trading

A PCA de prêmio de risco PCA modifica a matriz de covariância ao adicionar o produto externo ponderado do vetor de retornos médios do treinamento. Seus autovetores principais definem carteiras fatoriais estáticas: a PCA comum PCA é recuperada quando o peso é…

Investimento em fatoresEstatísticaAprendizado de máquinaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este documento descreve um conjunto de dados e um fluxo de trabalho para estudar futuros perpétuos de criptomoedas junto com seu índice de prêmio. Apresenta observações horárias de OHLCV e leituras do prêmio a cada oito horas para um universo configurado,…

CriptoFuturos perpétuosFuturosArbitragem
Machine Learning for Trading

Este notebook mostra como ajustar regras de stop-loss, take-profit e trailing stop para uma carteira de momentum, preservando um período cronológico reservado para teste. Compara varreduras de parâmetros unidimensionais, grades conjuntas de regras e…

Gestão de riscoBacktestingDimensionamento de posiçãoMomentum
Machine Learning for Trading

Este notebook ajusta o PatchTST, um modelo de sequência do tipo transformador, como parte de uma população de modelos predefinida para pesquisa de opções do S&P 500. Ele divide uma série retrospectiva em blocos de comprimento fixo e os representa como tokens…

OpçõesAprendizado de máquinaBacktestingEstatística
Machine Learning for Trading

Esta visão geral organiza estudos de caso de trading por classe de ativos, tamanho do universo, frequência dos dados, cadência das decisões, regime de custos e protocolo de avaliação. Lê a configuração declarada de cada estudo e apresenta tabelas…

MultiativosBacktestingExecuçãoGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este documento define dois diagnósticos para rótulos cujas janelas de retornos futuros se sobrepõem: autocorrelação do painel agregada e tamanho efetivo da amostra baseado na unicidade dos rótulos. A autocorrelação forma pares de observações apenas dentro da…

EstatísticaAprendizado de máquinaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook mostra como usar uma rede de correlação estimada em uma janela de análise para descrever um universo de ações e construir uma carteira diversificada por rede. Seleciona ativos com liquidez usando apenas dados disponíveis antes da avaliação,…

AçõesConstrução de portfólioEstatísticaGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook cria um alocador LSTM que mapeia sequências de retornos de ETF e atributos de volatilidade móvel diretamente para pesos de carteira somente comprados. Uma saída softmax mantém os pesos não negativos e o capital totalmente investido. Em vez de…

Aprendizado de máquinaConstrução de portfólioBacktestingGestão de risco
Machine Learning for Trading

Esta análise exploratória examina o antigo painel de ações Quandl WIKI US, com foco nas convenções de preços, na cobertura dos dados e no que o histórico permite avaliar em um backtest. Distingue preços brutos, que refletem os níveis negociados, de preços…

AçõesMercados dos EUAEstatísticaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook avalia como os custos de transação modelados afetam uma configuração fixa de futuros CME, selecionada em outra etapa do processo de pesquisa. Aplica uma grade de custos totais, dividindo cada nível igualmente entre comissão e derrapagem, e…

FuturosBacktestingExecuçãoGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este documento descreve um conjunto de dados de futuros CME com barras horárias e diárias, contratos contínuos do vencimento mais próximo e dois prazos diferidos em vários grupos de produtos. Explica a cobertura, os campos e as opções de carregamento do…

FuturosCarryCommoditiesMicroestrutura de mercado
Machine Learning for Trading

Este módulo compartilhado de alocação transforma previsões transversais em pesos de carteira. Ele classifica ativos por pontuação para selecionar posições compradas ou cestas dos ativos com maiores e menores pontuações para carteiras long-short. Os pesos das…

Construção de portfólioDimensionamento de posiçãoGestão de riscoEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook constrói características a partir de dados por minuto de NASDAQ-100 usando três procedimentos: uma regressão autorregressiva heterogênea móvel para previsões de variância de curto prazo, uma transformada de Fourier para descrever a estrutura…

AçõesVolatilidadeAprendizado de máquinaEstatística
Machine Learning for Trading

Esta análise usa mensagens NASDAQ TotalView-ITCH para descrever a atividade da bolsa e criar uma tabela de operações vinculada ao ticker, ao lado e aos atributos das ordens. Conta os tipos de mensagem, compara as operações com os eventos muito mais numerosos…

AçõesMicroestrutura de mercadoExecuçãoEstatística
Machine Learning for Trading

Este documento modela o tratamento de ordens por corretoras e bolsas como uma máquina de estados finitos. Define estados explícitos para envio, confirmação, aceitação, execução parcial, cancelamento, rejeição, expiração e suspensão, e então associa eventos a…

ExecuçãoMicroestrutura de mercadoGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook mostra como analisar um grafo de eventos financeiros sem confundir quando um evento ocorreu, quando se tornou público e quando foi extraído pelo fluxo do grafo. Ele carrega relações de formulários 8-K com timestamps, mede atrasos de divulgação…

Aprendizado de máquinaEstatísticaBacktestingOrientado por eventos
Machine Learning for Trading

O documento apresenta fatores latentes como impulsionadores compartilhados de retorno, inferidos pelo movimento conjunto entre contratos futuros em vez de fornecidos como preditores nomeados. Compara duas abordagens ajustadas dentro de cada fold de…

FuturosInvestimento em fatoresAprendizado de máquinaConstrução de portfólio