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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Esta análise apresenta a estrutura de uma cadeia de opções e examina um recorte de 2020 das opções do S&P 500 para oito ativos subjacentes. Explica moneyness, valor intrínseco e temporal, gregas, volatilidade implícita e as informações representadas pelo…
Este notebook implementa um fluxo de trabalho de manchetes ESG que seleciona notícias por palavras-chave, atribui cada manchete selecionada a uma categoria ambiental, social ou de governança e pontua manchetes amostradas com análise de sentimento do FinBERT.…
Este notebook audita um corpus de relatórios anuais antes de sua indexação para pesquisa financeira. Mede o intervalo entre o fim de um período fiscal e a data de divulgação pública, mostrando por que aplicações que respeitam o momento em que a informação…
Este notebook examina características financeiras e derivadas de modelos em busca de relações com o retorno das próximas oito horas de contratos perpétuos de criptoativos. Para cada liquidação, calcula correlações transversais de Spearman entre contratos…
Este notebook agrega resultados walk-forward existentes de modelos em estudos de caso financeiros para comparar LSTM, NLinear, TSMixer, TCN e PatchTST com modelos de referência lineares, com boosting de gradiente e de redes neurais para dados tabulares. Sua…
Este notebook examina se fatores de investimento publicados oferecem prêmios de retorno confiáveis e diversificam uns aos outros. Usa séries de longo histórico e de várias classes de ativos da AQR, além de fatores de ações de Fama-French, com estatísticas…
Este módulo de análise compartilhado descreve formas de estimar fricções de trading em diferentes classes de ativos. Inclui estimadores de spreads bid-ask baseados em máximas e mínimas e na autocovariância dos retornos, medidas móveis de volume médio e…
Este notebook trata o valor total bloqueado como dado alternativo e avalia a hipótese de que as condições de capital em DeFi podem ajudar a prever retornos de ether. Define TVL como o valor em dólares dos criptoativos depositados em protocolos e destaca que…
Este notebook examina por que o coeficiente de informação de um modelo não determina o índice de Sharpe de uma estratégia criada a partir de suas previsões. Em vários estudos de caso, compara classificações de sinais com resultados de backtest e considera…
Este notebook implementa uma adaptação didática diária de um modelo adversarial de fator de desconto estocástico. Uma rede de pesos de carteira constrói um fator a partir de retornos excedentes do dia seguinte, usando características e estado do mercado…
Esta análise avalia se sinais de trading selecionados parecem confiáveis, comparando evidências do coeficiente de informação (IC) com os índices de Sharpe obtidos após converter previsões em posições. Agrega resultados de famílias de modelos em diferentes…
Este notebook agrega resultados walk-forward executados anteriormente para comparar LSTM, NLinear, TSMixer, TCN e PatchTST em estudos de caso, junto a modelos de referência lineares, com boosting de gradiente e TabM. Apresenta coeficientes de informação…
Esta análise de viabilidade pergunta se os dados e as premissas de uma estratégia semanal de short straddle com hedge delta nos componentes do S&P 500 são plausíveis antes do ajuste de um modelo. Explica como calls e puts com o mesmo preço de exercício e…
Este notebook exploratório analisa dados horários de futuros CME em diferentes produtos e classes de ativos, usando o E-mini S&P 500 como exemplo. Explica a hierarquia entre produto, contrato com vencimento e série contínua, resume períodos de cobertura e…
Este notebook compara regras de ponderação de carteira para a venda de straddles em ativos selecionados do S&P 500. Mantém os ativos escolhidos e varia a alocação, usando pesos iguais como referência. Os métodos incluem ponderação por pontuação prevista,…
Este notebook testa como uma estratégia selecionada de características de empresas US responde a mudanças na premissa de custos de transação. Mantém fixa a configuração da estratégia e refaz os backtests de validação em uma grade definida de níveis de…
Este documento descreve uma interface voltada ao leitor para examinar resultados de backtest armazenados em um registro. Ela oferece resumos do número de execuções, inspeção de especificações e execuções individuais, classificação de resultados, comparação…
Este notebook executa uma estratégia fixa de características de ações em um período de holdout reservado, usando previsões e um alocador de carteira selecionados anteriormente. Mantém inalterados a configuração, o dimensionamento das posições, a…
Este ambiente modela um formador de mercado que ajusta o centro e o spread das cotações em resposta à posição, à volatilidade e a uma escolha discreta de ação. Os preços sintéticos usam volatilidade condicional gerada por um processo GARCH, enquanto o…
Este notebook analisa arestas de eventos financeiros com carimbo de data e hora em um grafo de conhecimento, distinguindo quando um evento ocorreu, quando se tornou público e quando o pipeline de extração criou a aresta. Calcula os atrasos de divulgação e…
Este notebook desenvolve uma estrutura que considera unidades para estimar custos de trading em ações, contratos perpétuos de criptoativos, futuros, ETFs e câmbio. Distingue volume de ações, volume de contratos, volume do ativo-base e contagens de…
Esta análise de capítulo descreve um processo orientado por hipóteses para definir estratégias de trading antes do backtesting. Ela conecta premissas de dados documentadas e uma configuração imutável à análise exploratória, a estudos de eventos e a uma ficha…
Este notebook explica como as especificações dos contratos futuros afetam a contabilização do backtest. Mostra como o multiplicador do contrato converte variações de preço em lucro ou prejuízo em dólares, como preço vezes multiplicador determina o valor…
Este notebook treina um autoencoder simples com retornos horários de uma cesta de mercados perpétuos de cripto. Os retornos são padronizados com dados do período de treinamento, e uma rede neural comprime a entrada multiativos em uma representação latente…