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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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699 documentos

Machine Learning for Trading

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…

Aprendizado de máquinaEstatísticaBacktestingAções
Machine Learning for Trading

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…

AçõesMicroestrutura de mercadoEstatísticaExecução
Machine Learning for Trading

Este capítulo apresenta a pesquisa de estratégias como o desenho e a avaliação de um processo decisório executável, da ideia econômica inicial ao dimensionamento de posições, às restrições, aos custos e aos testes semelhantes ao trading ao vivo. Recomenda…

BacktestingAprendizado de máquinaEstatísticaGestão de risco
Machine Learning for Trading

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…

AçõesMomentumEstatísticaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook cria atributos baseados em modelos para pesquisa de opções do S&P 500, usando retornos do ativo subjacente. Ele ajusta GJR-GARCH, que dá peso adicional a choques de retorno negativos, e um modelo de volatilidade estocástica cuja variância…

OpçõesVolatilidadeEstatísticaAprendizado de máquina
Machine Learning for Trading

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,…

AçõesAprendizado de máquinaEstatísticaBacktesting
Machine Learning for Trading

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…

AçõesInvestimento em fatoresGestão de riscoEstatística
Machine Learning for Trading

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…

AçõesAprendizado de máquinaConstrução de portfólioEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook apresenta um modelo generativo inspirado em GT-GAN para séries financeiras amostradas em intervalos irregulares, como barras de tick, volume ou valor financeiro. Seu codificador, gerador, discriminador e decodificador usam dinâmicas de Neural…

Aprendizado de máquinaEstatísticaMicroestrutura de mercadoTrading de alta frequência
Machine Learning for Trading

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…

AçõesAprendizado de máquinaBacktestingEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook verifica se dados históricos de ETF podem sustentar uma estratégia de classificação mensal antes do ajuste de um modelo ou da geração de previsões. Ele testa o universo negociável usando a liquidez do ano anterior, conta os fundos elegíveis nas…

MultiativosBacktestingExecuçãoGestão de risco
Machine Learning for Trading

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…

Aprendizado de máquinaEstatísticaAçõesBacktesting
Machine Learning for Trading

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…

Aprendizado de máquinaEstatísticaGestão de riscoCripto
Machine Learning for Trading

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…

Aprendizado de máquinaAçõesEstatísticaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook define alvos de retornos futuros para uma estratégia de futuros em corte transversal que ordena produtos pela estrutura a termo, comprando aqueles com carry mais forte e vendendo os de carry mais fraco. Distingue preços ajustados por rolagem,…

FuturosCommoditiesCarryEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook explica como interpretar os contratos de taxa dos fundos federais da Kalshi e preparar seus preços para pesquisa quantitativa. O preço de um contrato binário representa uma probabilidade implícita de um evento, mas o feed contém o maior lance…

Renda fixaEstatísticaMicroestrutura de mercadoArbitragem
Machine Learning for Trading

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…

AçõesMercados dos EUAAprendizado de máquinaBacktesting
Machine Learning for Trading

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,…

AçõesAprendizado de máquinaEstatística
Machine Learning for Trading

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…

AçõesAprendizado de máquinaInvestimento em fatoresEstatística
Machine Learning for Trading

Este documento descreve um backtest fixo fora da amostra para uma estratégia selecionada de futuros CME. A configuração, as previsões, o alocador, a frequência de rebalanceamento, a concentração e as hipóteses de custos de transação vêm de etapas anteriores…

FuturosBacktestingEstatísticaGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook estuda modelos lineares de previsão para um corte transversal de produtos futuros CME, usando colunas de características agrupadas em famílias relacionadas, como carry, momentum, volatilidade e medidas móveis de risco. Como as colunas de uma…

FuturosAprendizado de máquinaInvestimento em fatoresEstatística
Machine Learning for Trading

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…

AçõesAprendizado de máquinaBacktestingGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook audita o conjunto completo de previsões canônicas de validação para um estudo de pares FX. Verifica a identidade dos modelos, a disponibilidade dos artefatos, a completude, a cobertura dos rótulos configurados e se as configurações reunidas…

CâmbioAprendizado de máquinaEstatísticaBacktesting