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 documento explica como medir retornos em torno de eventos como acionamentos de sinais, divulgações de resultados ou anúncios macroeconômicos. O exemplo desenvolvido usa rompimentos de momentum em ETFs líquidos. Para cada evento, um modelo de mercado…
Este notebook estima se o escore z do prêmio de um contrato perpétuo de cripto afeta os retornos subsequentes de oito horas quando três fatores declarados — volatilidade dos preços, taxa de funding e desvio médio do prêmio — são mantidos fixos. Como o…
Este notebook usa retornos diários de ETF para explicar como modelos GARCH capturam o agrupamento temporal da volatilidade e o transformam em uma variável por sessão. Primeiro, usa diagnósticos visuais e um teste ARCH-LM para avaliar se os retornos ao…
Este notebook explica como reconstruir um livro de ofertas limitadas de um único símbolo da NASDAQ a partir de dados de mensagens por ordem. Processa inclusões, execuções, cancelamentos, exclusões e substituições, mantendo a quantidade restante de cada ordem…
Este módulo de origem fornece carregadores para preços de ações dos EUA, dados de índices, opções, microestrutura de mercado, dados fundamentais e participações institucionais. Seu detalhe metodológico mais importante trata da reamostragem de dados…
Este notebook explica como reconstruir um catálogo de experimentos de modelos a partir de um registro de estudo de caso e comparar seu conteúdo com o MLflow. Acompanha os experimentos por meio de execuções de treinamento, conjuntos de previsões e execuções…
Esta análise exploratória caracteriza dados horários de OHLCV para contratos perpétuos de cripto junto a um índice de prêmio de oito horas. Examina a cobertura por símbolo e data, as mudanças na composição dos contratos, as unidades e a distribuição do…
Este notebook demonstra uma interface OHLCV comum para Yahoo Finance, um arquivo histórico de ações dos EUA e séries macroeconômicas do FRED. Ele cria um universo de ETF para um estudo posterior de rotação, mostra como combinar fontes históricas e atuais e…
Este estudo de caso cria variáveis para pesquisar se a variância implícita at-the-money supera a variância realizada subsequente para ativos do S&P 500, e se essa diferença varia entre os ativos. Combina cotações de straddles com preços dos ativos…
Este notebook compara mínimos quadrados ordinários com Ridge, LASSO e Elastic Net para prever retornos futuros em um universo de ETF. Todos os modelos usam os mesmos folds walk-forward, com um intervalo de purga correspondente ao horizonte do rótulo, para…
Este notebook desenvolve uma estrutura que leva em conta as unidades para estimar custos de negociação em ações, ETFs, futuros, câmbio e contratos perpétuos de cripto. Primeiro, distingue o volume negociado de medidas de atividade que não podem ser…
Este capítulo apresenta como construir pesquisas de dados fundamentais e alternativos consistentes no tempo para ações, séries macroeconômicas, futuros, cripto e mercados de previsão. Seus métodos centrais são armazenamento bitemporal e consultas as-of,…
Este notebook constrói uma estrutura média-variância restrita a posições compradas e totalmente investida para um universo diversificado de ETF. Ele constrói carteiras viáveis e uma fronteira eficiente e, em seguida, calcula os pesos de máximo Sharpe e…
Este notebook recalcula os custos das principais configurações de alocação em ETF usando duas grades de custos, mantendo fixos as previsões, a concentração e as regras de alocação. Ele compara o modelo de comissão por ação e meio spread do estudo de caso,…
Este notebook mede como os custos de execução afetam a configuração já selecionada de futuros perpétuos de cripto. Mantém fixos o modelo, o checkpoint, a regra de entrada, a alocação e o controle de risco, e então refaz os backtests em uma grade de custos de…
Este notebook compara modelos lineares para prever retornos de ETF a partir de fatores sobrepostos derivados de preços. Como vários horizontes de retorno e famílias de indicadores podem codificar informações semelhantes, mínimos quadrados ordinários podem…
Esta configuração descreve carteiras mensais long-short de ações US, ranqueadas por características das empresas. Especifica um universo de casos completos com 46 características, decisões no fim do mês, execução na abertura seguinte, pesos iguais nas…
Este guia relaciona perguntas causais a bibliotecas Python e esclarece a diferença entre estimar efeitos sob uma estrutura causal assumida e descobrir estruturas possíveis a partir dos dados. Apresenta aprendizado de máquina duplo para efeitos de tratamento…
Esta estrutura demonstra verificações de qualidade em dados diários US de ações no formato OHLCV. A validação estrutural testa relações entre preços, preços positivos, volume não negativo, valores ausentes, datas duplicadas, ordem cronológica, preços…
Este notebook apresenta um modelo de fator estocástico de desconto para precificar uma seção transversal de ETFs. Em vez de estimar separadamente as exposições dos fundos e os retornos dos fatores, treina redes para encontrar uma série comum de fatores de…
Este notebook cria um backtest mensal de rotação de ETF, dos retornos da carteira até as operações simuladas. Ranqueia dez fundos usando retornos ajustados ao risco acumulados, aplica um regime baseado na curva de juros dos títulos do Tesouro para escolher…
Este notebook aplica TabM, um ensemble neural com compartilhamento de pesos, a um painel de fatores de futuros perpétuos de criptomoedas. Seus membros compartilham uma base neural, mas têm vetores de escala e camadas de saída separados, combinando ensembles…
Este notebook reconstrói a melhor oferta de compra e venda vigente para cada operação de AAPL durante uma única sessão de março de 2020, e então aplica o método Lee–Ready para inferir se compradores ou vendedores iniciaram as operações. Intercala eventos de…
Este notebook faz a triagem de fatores financeiros e derivados de modelos pela capacidade de ranquear ETFs por retornos subsequentes. Calcula um coeficiente de informação para cada data, comparando os rankings transversais de cada fator com os rankings de…