Pular para o conteúdo

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.

Buscar na biblioteca

1,098 documentos

Machine Learning for Trading

Este notebook apresenta um fluxo de trabalho para extrair eventos corporativos estruturados de formulários SEC 8-K e carregá-los em um grafo de conhecimento Neo4j. Um modelo de linguagem processa os formulários em lotes para produzir registros de eventos com…

Orientado por eventosAprendizado de máquinaAçõesEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook compara buscas de hiperparâmetros com Optuna para XGBoost, LightGBM e CatBoost em um conjunto de dados de características de empresas. Cada biblioteca recebe seu próprio estudo de busca, usando um estimador de Parzen com estrutura de árvore,…

Aprendizado de máquinaAçõesEstatísticaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook compara clonagem comportamental e aprendizado por reforço inverso (IRL) usando demonstrações de uma regra de execução a preço médio ponderado pelo tempo (TWAP). A clonagem comportamental mapeia diretamente estados de mercado observados em…

ExecuçãoAprendizado de máquinaEstatísticaGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook aplica aprendizado de máquina duplo para examinar se o spread entre volatilidade implícita e realizada está associado a retornos acionários subsequentes após o ajuste por fatores de confusão observados. Identifica volatilidade realizada,…

AçõesOpçõesVolatilidadeAprendizado de máquina
Machine Learning for Trading

Este utilitário de treinamento descreve um ciclo de otimização para um modelo no estilo DeePM. Ele usa AdamW para atualizar os parâmetros do modelo a partir de uma função de perda robusta orientada ao Sharpe, fornecendo retornos futuros, escala de…

Aprendizado de máquinaGestão de riscoBacktestingEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook examina dados de negociações e cotações em nível de tick da AlgoSeek para AAPL durante o crash do mercado de março de 16, 2020. Filtra o horário regular de negociação, separa registros de operações das atualizações de NBBO e estuda atividade…

AçõesMicroestrutura de mercadoExecuçãoVolatilidade
Machine Learning for Trading

Esta análise reconstrói ordens limitadas individuais de NASDAQ a partir de mensagens de inclusão, exclusão, cancelamento parcial, substituição e execução de ITCH. Mede se as ordens são canceladas ou executadas e quanto tempo levam para chegar a esses…

AçõesMicroestrutura de mercadoExecuçãoTrading de alta frequência
Machine Learning for Trading

Este notebook ajusta modelos ridge, lasso e elastic net a características de empresas publicadas para ações individuais dos US. As variáveis abrangem valor, rentabilidade, investimento, tamanho, momentum, reversão, risco e liquidez. Divisões walk-forward…

AçõesInvestimento em fatoresAprendizado de máquinaEstatística
Machine Learning for Trading

Este estudo de caso ajusta árvores com gradient boosting a rótulos de retorno de ETF e as compara com uma referência linear que teve bom desempenho sob forte regularização ridge. Explica por que árvores podem descobrir interações, como o momentum se…

AçõesAprendizado de máquinaEstatísticaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este documento demonstra conceitos de repositório de variáveis diretamente com dados Parquet de um estudo de caso. Uma visão de variáveis especifica a chave da entidade, o horário do evento, o período de validade e as colunas de variáveis. No treinamento do…

Aprendizado de máquinaBacktestingEstatísticaGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este documento descreve um benchmark de mecanismos de banco de dados usados com dados financeiros de séries temporais. Compara gravações em lote, varreduras completas, consultas por intervalo de tempo, agregação OHLCV e junções as-of para dados de…

Microestrutura de mercadoExecuçãoBacktestingEstatística
Machine Learning for Trading

Este documento apresenta métodos de limpeza de dados financeiros e explica como alinhar o pré-processamento às divisões de treinamento e teste. A lição central é estimar transformações como escala e winsorização usando apenas os dados de treinamento; usar o…

Aprendizado de máquinaEstatísticaAçõesBacktesting
Machine Learning for Trading

O documento explica três regras para fechar posições antes do rebalanceamento programado de uma carteira: um stop de perda fixo, um stop móvel medido a partir do melhor preço da posição e uma saída por tempo que fecha a posição após um período de manutenção…

AçõesGestão de riscoBacktestingDimensionamento de posição
Machine Learning for Trading

Este documento apresenta conjuntos públicos de dados de retornos de fatores Fama-French e AQR como entradas para benchmarking, atribuição de risco e pesquisa de fatores. Descreve fatores de mercado, tamanho, valor, lucratividade, investimento e momentum da…

Investimento em fatoresAçõesEstatísticaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook explica como extrair seções narrativas de documentos 10-K e 10-Q para análises textuais posteriores. Mapeia os números de itens específicos de cada formulário, converte o HTML dos documentos preservando os limites entre parágrafos, limpa…

AçõesAprendizado de máquinaSentimentoOrientado por eventos
Machine Learning for Trading

Este notebook transforma divulgações institucionais 13F em um grafo bipartido que conecta gestores a ações e, em seguida, deriva variáveis de propriedade por ação. Agrega posições duplicadas de gestor e ação, padroniza os nomes dos emissores, exclui linhas…

AçõesEstatísticaConstrução de portfólioMercados dos EUA
Machine Learning for Trading

Este documento descreve como reduzir grandes cadeias de opções do S&P 500 a conjuntos de dados diários por símbolo para pesquisa. O resumo da superfície seleciona as opções mais próximas dos deltas absolutos desejados dentro de faixas de vencimento e, em…

OpçõesVolatilidadePrecificação de derivativos
Machine Learning for Trading

Este notebook demonstra a separação entre um pipeline de aprendizado de máquina offline e o mecanismo LEAN do QuantConnect. Seleciona um conjunto de previsões por meio do registro de estudos de caso ETF, verifica a proveniência do treinamento e das previsões…

Aprendizado de máquinaExecuçãoBacktestingConstrução de portfólio
Machine Learning for Trading

Este notebook avalia se os dados de futuros perpétuos da Binance podem sustentar uma estratégia transversal que classifica contratos pelo prêmio e assume posições compradas e vendidas. Ele não ajusta um modelo nem faz previsões. Em vez disso, verifica o…

CriptoFuturos perpétuosEstatísticaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook compara o efeito dos custos de trading presumidos entre estratégias de vários estudos de caso. Lê backtests de sensibilidade a custos para cada configuração implantada, compara o Sharpe bruto com o Sharpe líquido ao custo presumido no próprio…

BacktestingGestão de riscoExecuçãoEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook explica as assinaturas de trajetórias como variáveis de comprimento fixo que preservam a ordem e a forma conjunta das observações em uma série temporal. Descreve como o primeiro nível da assinatura registra as variações totais, enquanto os…

AçõesAprendizado de máquinaEstatísticaIndicadores técnicos