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 apresenta fatores latentes como padrões comuns de retorno entre ações, com a carga de cada ação descrevendo sua exposição a um padrão. Ele compara a análise de componentes principais, que extrai fatores e cargas das ações apenas do painel de…
Este notebook estuda o TabM, uma arquitetura de rede neural para dados tabulares, usando características mensais de empresas. Ele compara três configurações predefinidas que aumentam a largura oculta e a quantidade de membros do ensemble, mantendo fixas as…
Este capítulo apresenta a governança pós-implantação de sistemas de trading com aprendizado de máquina. Ele distingue falhas técnicas, nas quais entradas idênticas produzem resultados diferentes, da deterioração estatística, na qual os resultados deixam de…
Este índice apresenta fatores latentes como padrões compartilhados extraídos da forma como os retornos das ações se movem em conjunto, sendo a carga de cada ação uma indicação de sua exposição a um padrão. Ele compara a análise de componentes principais, que…
Este notebook executa três agentes de pesquisa com configurações idênticas para responder a uma pergunta sobre recessão, seja reproduzindo uma captura salva, seja executando modelos ao vivo e fazendo buscas em paralelo. Ele registra a probabilidade, a…
Este notebook explica como um painel macroeconômico marcado com o período que mede pode vazar informações futuras para um backtest de trading. Ele estima datas de publicação adicionando a duração do período à data marcada e, em seguida, aplicando uma…
Este notebook usa TreeSHAP para explicar previsões de retorno do LightGBM, com importância global dos recursos, explicações de previsões individuais, gráficos de dependência e valores de interação por pares. Ele compara classificações de SHAP com importância…
O notebook demonstra um pipeline para extrair relações entre fornecedores, clientes e concorrentes de relatórios anuais de empresas e armazená-las como um grafo de conhecimento. Um modelo de linguagem local gera triplas candidatas de sujeito–relação–entidade…
O documento explica como criar atributos para pares de moedas com três modelos de séries temporais ajustados: um filtro de espaço de estados que estima um nível de preço que muda lentamente, um modelo de Markov oculto de dois estados para regimes de…
O documento apresenta uma máquina de estados compartilhada para interrupções automatizadas de trading, com estados fechado, aberto e semiaberto. Ela aplica esse ciclo a quatro condições: drawdown da carteira, perda diária, sessões perdedoras consecutivas e…
Este notebook investiga se modelos sequenciais podem melhorar resumos definidos manualmente do histórico de prêmio de financiamento perpétuo. Ele compara o NLinear, um modelo linear simples que lê uma janela ordenada, com um LSTM de duas camadas. Ambos usam…
Este documento explica por que stop-losses, trailing stops e saídas por tempo não podem ser avaliados em um estudo de caso cujo backtest mantém os pesos durante um mês e observa apenas o retorno futuro mensal realizado. Essas regras dependem da trajetória de…
Este documento descreve um processo de avaliação de estratégias para backtests de microestrutura do NASDAQ-100 registrados. Ele lê execuções existentes em vez de treinar modelos ou refazer backtests, rastreia as linhagens das estratégias selecionadas,…
Este documento apresenta um método em etapas para associar nomes de empresas de dados alternativos, registros, notícias e fontes de preços a ativos. Primeiro, faz junções com os identificadores disponíveis em uma ordem de confiança deliberada, preserva…
Este documento descreve a criação de uma matriz transversal de atributos para ações do S&P 500, combinando históricos ajustados de preços com superfícies resumidas de volatilidade implícita em opções. Os atributos são organizados por função, entrada, janela…
Este notebook executa ou reproduz um painel de agentes de pesquisa idênticos que respondem a uma pergunta comum de previsão e, em seguida, examina suas previsões, atividades de busca e registros de conversa. O rastreamento separado de cada agente preserva a…
Este notebook define rótulos de retorno total mensal para um estudo transversal de características de empresas do US e verifica como esses resultados se alinham às linhas do provedor. O painel combina características do mês anterior com o retorno obtido no…
Este notebook explica como uma rede convolucional temporal (TCN) pode prever retornos a partir de dados financeiros ordenados. Convoluções causais garantem que uma saída em determinado instante dependa apenas das entradas atuais e anteriores. Dilatações…
Este documento descreve várias formas de converter pontuações de previsão em sinais de trading: limites fixos, percentis móveis por ativo e percentis transversais. Limites fixos usam um nível de pontuação escolhido; limites móveis se adaptam à distribuição…
Este notebook analisa uma estratégia de câmbio selecionada e sua linhagem de holdout usando artefatos de pesquisa registrados. Ele reproduz a escolha a partir de um conjunto congelado de candidatos de validação, classificando os backtests elegíveis que…
Este notebook cria regimes descritivos de mercado com dados econômicos mensais do Federal Reserve: desemprego, taxa dos fundos federais, curva de juros do Tesouro e inflação. Ele explica como alinhar séries com diferentes frequências de divulgação,…
Este documento descreve ferramentas para comparar estratégias de trading registradas e montar avaliações estruturadas de estudos de caso. Um método central de ranking restringe as séries de retorno aos timestamps exatamente compartilhados antes de calcular…
Este capítulo apresenta métodos para recuperar estruturas comuns de painéis de retornos e características, de PCA e carteiras de autovalores a IPCA, PCA de prêmio de risco, autoencoders condicionais, estimação de fatores de desconto estocástico e…
Este notebook compara sklearn HistGradientBoosting, XGBoost, LightGBM e CatBoost em uma tarefa de previsão de retornos de ETF. Ele mede coeficiente de informação transversal, tempo de treinamento e memória do processo em execuções com CPU e, quando…