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 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…
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…
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…
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…
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,…
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…
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…
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…
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…
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…
Este notebook compara contratos de eventos liquidados em cripto da Polymarket com a plataforma regulamentada Kalshi como fontes de dados alternativos. Ele explica como regras de acesso, ativos de liquidação, limites de posição e políticas de listagem…
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…
Este guia de dados apresenta preços e volumes de futuros perpétuos da Binance junto a um índice de prêmio de oito horas. Registros horários de OHLCV descrevem a atividade do mercado, enquanto o prêmio mede a diferença entre os preços perpétuo e à vista em…
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…
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…
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,…
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…
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…
Este guia organiza conjuntos de dados de ações US em dados de mercado, fundamentos de empresas, posicionamento de investidores e características das empresas. Lista carregadores para barras diárias e intradiárias, opções e registros de microestrutura de…
Este notebook transforma previsões de validação de várias famílias de modelos em carteiras long-short com pesos iguais. Ordena as ações pelo retorno previsto, compra as ações mais bem classificadas e vende a descoberto as menos bem classificadas, testando…
Este notebook compara modelos de comissões para ações e futuros com vários modelos de slippage, destacando que suas unidades e hipóteses diferem. Taxas percentuais permanecem constantes como proporção do valor nocional, enquanto mínimos, tarifas fixas, taxas…
Este documento descreve o treinamento de um agente de Otimização de Política Proximal para liquidar uma ordem fixa em um horizonte definido. Avalia a política de ritmo aprendida em comparação com TWAP e um cronograma Almgren-Chriss, usando os mesmos caminhos…
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,…
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…