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 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
Machine Learning for Trading

Este notebook mede a eficácia do método Lee-Ready para inferir a direção do agressor em uma negociação, usando mensagens ordem por ordem da Nasdaq e os rótulos de agressor fornecidos pela bolsa como verdade de referência. Reconstrói o livro de ofertas a…

AçõesMicroestrutura de mercadoExecuçãoEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook avalia o NLinear, um modelo de sequência simples que subtrai o nível observado mais recente de uma janela histórica e mapeia a sequência resultante em uma previsão por meio de uma transformação linear. Ele ajusta a população de modelos ETF em…

AçõesAprendizado de máquinaEstatísticaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este estudo de caso ajusta modelos lineares para prever retornos e direção em futuros perpétuos de cripto. A matriz de características é dominada por variações do prêmio do contrato perpétuo, a diferença entre o preço do contrato e o preço à vista que…

CriptoFuturos perpétuosAprendizado de máquinaEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook apresenta um autoencoder condicional para retornos de ações, no qual uma rede neural mapeia características das ações em cargas fatoriais não lineares, enquanto outra rede extrai fatores latentes contemporâneos dos retornos de carteiras geridas…

AçõesAprendizado de máquinaInvestimento em fatoresEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook compara formas de proteger uma opção de compra europeia vendida quando o rebalanceamento é discreto e as operações incorrem em custos proporcionais. Define o resultado líquido terminal com autofinanciamento e, em seguida, treina um hedge neural…

OpçõesAprendizado de máquinaGestão de riscoExecução
Machine Learning for Trading

Este notebook compara seis métodos de alocação ETF apenas comprados, projetados para reduzir a dependência de estimativas instáveis. Aplica encolhimento de covariância de Ledoit-Wolf aos estimadores que usam covariância e compara a maximização de Sharpe…

MultiativosAçõesRenda fixaConstrução de portfólio
Machine Learning for Trading

Este notebook compara o ajuste de hiperparâmetros com objetivo único a uma busca multiobjetivo para modelos de previsão LightGBM. A referência maximiza o coeficiente de informação de validação (IC). A busca NSGA-II, por sua vez, maximiza IC enquanto minimiza…

Aprendizado de máquinaEstatísticaBacktestingExecução
Machine Learning for Trading

Este capítulo sintetiza nove estudos de caso que levam sinais de machine learning pela construção de carteira, pelos custos de trading, pelas proteções de risco e pela avaliação em holdout congelado. Trata a progressão de cada estudo como unidade de análise,…

Aprendizado de máquinaAçõesBacktestingConstrução de portfólio
Machine Learning for Trading

Esta avaliação acompanha uma estratégia de ações US desde um conjunto congelado de backtests de validação até sua avaliação em holdout. Aplica uma regra determinística: escolhe o candidato com o maior Sharpe de validação e desempata pelo hash do backtest.…

AçõesBacktestingEstatísticaGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook executa uma configuração selecionada de microestrutura NASDAQ-100 nas previsões registradas para o holdout. O modelo, o alocador, a concentração, o cronograma de rebalanceamento, a proteção de risco e as premissas de custo são herdados do…

AçõesMercados dos EUABacktestingGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook compara formas de dimensionar posições em um painel de ações US, mantendo fixos o modelo, o ponto de verificação, as datas de rebalanceamento e as ações selecionadas. Métodos baseados em previsões dimensionam o capital pela magnitude da…

AçõesMercados dos EUAConstrução de portfólioDimensionamento de posição
Machine Learning for Trading

Este notebook explica como selecionar uma estratégia de um conjunto fixo de backtests de ações US e avaliar a estratégia resultante em um período separado de holdout. Valida se os candidatos compartilham as identidades exigidas de dados e protocolo e, em…

AçõesBacktestingGestão de riscoEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook demonstra um fluxo operacional para conectar uma estratégia compartilhada de backtest e negociação ao vivo a uma sessão de negociação simulada da Interactive Brokers. Verifica a identidade e o estado da conta, solicita barras históricas para…

AçõesMomentumExecuçãoGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook compara três modelos lineares de séries temporais, um codificador Transformer e previsões sem parâmetros para retornos diários de SPY. As abordagens lineares mapeiam uma janela histórica para uma previsão de vários dias, com variantes que…

AçõesAprendizado de máquinaEstatísticaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook apresenta um debate de previsão em várias rodadas entre posições otimistas e pessimistas. Cada lado defende uma probabilidade maior ou menor para um evento, vê o argumento anterior do outro lado nas rodadas seguintes e informa uma probabilidade…

Aprendizado de máquinaEstatísticaSentimentoGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook examina se árvores com gradient boosting podem encontrar relações não lineares em características de microestrutura NASDAQ-100 que um modelo linear pode não captar. Concentra-se na possibilidade de que o desequilíbrio do fluxo de ordens preveja…

AçõesAprendizado de máquinaMicroestrutura de mercadoEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook explica um agente de pesquisa em estilo operador para iterar em estudos de caso quantitativos. Em vez de limitar o modelo a ações de previsão predefinidas, oferece ferramentas gerais para arquivos, comandos de shell, consultas ao registro e…

Aprendizado de máquinaBacktestingEstatísticaGestão de risco
Machine Learning for Trading

Esta análise de viabilidade verifica se é possível pesquisar uma estratégia long-short diária de seleção de ações com o painel de ações US disponível. Examina a construção do universo com base nas informações disponíveis em cada momento, usando limites de…

AçõesMercados dos EUABacktestingExecução
Machine Learning for Trading

Este notebook reajusta a configuração selecionada nas etapas anteriores de validação usando o histórico anterior a -2021 e, em seguida, publica previsões para um holdout de 2021. Recupera a configuração escolhida de um conjunto de candidatos registrado ou…

AçõesOpçõesAprendizado de máquinaBacktesting