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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.

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552 documentos

Machine Learning for Trading

Este notebook explica como construir e inspecionar um painel trimestral de fundamentos de ações US com dados SEC XBRL, preservando tanto o período descrito por um dado quanto a data em que ele se tornou público. Para um backtest historicamente válido, a data…

AçõesInvestimento em fatoresBacktestingMercados dos EUA
Machine Learning for Trading

Este notebook descreve uma análise de double machine learning com janela expansiva para avaliar se o momentum de 12 a -2 meses prevê os retornos de empresas US no mês seguinte, controlando por Beta, IdioVol, LME e Variance. Os modelos auxiliares são…

AçõesMomentumAprendizado de máquinaEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook desenvolve o N-BEATS para prever preços de fechamento de SPY. Blocos totalmente conectados processam uma janela retrospectiva completa; cada um produz uma reconstrução retrospectiva, subtraída antes do próximo bloco, e uma previsão para o…

Aprendizado de máquinaAçõesEstatísticaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este tutorial explica como detectar e prevenir viés de antecipação em dados de ETF e macroeconômicos. Ele demonstra que médias móveis centralizadas usam observações futuras, enquanto uma correlação simples entre o nível de uma característica e o retorno do…

BacktestingEstatísticaAçõesMercados dos EUA
Machine Learning for Trading

O documento avalia como os custos de trading alteram o desempenho na validação de uma alocação em ações e opções do S&P 500, selecionada anteriormente. Ele varia cobranças por lado como fração do valor negociado e as compara com uma comissão fixa por ação e…

AçõesOpçõesBacktestingExecução
Machine Learning for Trading

Este notebook usa análise de componentes principais baseada em correlação nos retornos setoriais de ETF para descrever fatores de risco comuns e rotação setorial. A padronização dos retornos dá variância unitária a cada setor antes da decomposição, reduzindo…

AçõesInvestimento em fatoresEstatísticaConstrução de portfólio
Machine Learning for Trading

Este notebook apresenta métodos para detectar mudanças em séries temporais financeiras, usando SPY como exemplo. Ele compara o teste de Zivot–Andrews, que estima uma quebra enquanto testa uma hipótese de raiz unitária, com PELT e a segmentação binária, que…

AçõesEstatísticaAprendizado de máquinaGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook avalia um modelo pré-treinado de sentimento financeiro em manchetes do FinMarBa e explica por que o resultado não é um teste claro de transferência de sentimento. O FinBERT foi treinado com julgamentos humanos sobre o sentimento do texto,…

Aprendizado de máquinaSentimentoAçõesEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook compara modelos sequenciais em grade semanal para prever o mesmo retorno futuro de cinco sessões usado na grade diária. A amostragem às sextas-feiras torna esse rótulo aproximadamente um alvo de um passo à frente, permitindo comparar uma…

AçõesAprendizado de máquinaBacktestingEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook cria um assistente de pesquisa com recuperação aumentada sobre trechos de documentos 10-K de empresas dos US. Ele carrega os documentos, divide o texto em janelas de frases, gera embeddings dos trechos com um modelo local e os indexa para busca…

Aprendizado de máquinaAçõesEstatística
Machine Learning for Trading

Esta análise exploratória descreve um painel diário de fundos negociados em bolsa distribuídos em nove grupos. Ela verifica a cobertura dos símbolos ao longo do tempo, compara o painel com o dicionário de classificação, examina valores nulos e observações…

AçõesConstrução de portfólioExecuçãoGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook demonstra o treinamento de uma rede adversarial generativa com atributos diários de ETF e privacidade diferencial. Ele apresenta a garantia e o orçamento de privacidade e, em seguida, usa Opacus para limitar o gradiente do discriminador de cada…

Aprendizado de máquinaEstatísticaAçõesGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook aplica TabM, um ensemble neural com compartilhamento de pesos, a alvos de retornos acionários construídos com atributos de opções sobre ações. Seus membros usam uma estrutura comum de rede com duas camadas, vetores separados de escala de…

AçõesOpçõesAprendizado de máquinaBacktesting
Machine Learning for Trading

Esta nota de dados descreve uma coleção diversificada de fundos negociados em bolsa, usada em uma estratégia de momentum e em uma série mais ampla de exemplos de pesquisa financeira. Ela fornece observações diárias de abertura, máxima, mínima, fechamento e…

MultiativosAçõesRenda fixaCommodities
Machine Learning for Trading

Este notebook aplica TabM a uma tabela simples de atributos de ações dos US, posicionando-o entre modelos lineares penalizados e ensembles de árvores. Cada membro do ensemble compartilha uma estrutura de rede neural, mas tem seu próprio vetor de escala e…

AçõesAprendizado de máquinaEstatísticaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook ajusta modelos ridge, lasso e elastic net a um amplo conjunto de características consolidadas de ações dos US, incluindo medidas de valor, rentabilidade, investimento, momentum, tamanho, risco e liquidez. Ele avalia retornos mensais brutos, um…

AçõesInvestimento em fatoresMomentumAprendizado de máquina
Machine Learning for Trading

Esta análise aplica análise de componentes principais baseada em correlação aos retornos de fundos setoriais negociados em bolsa. Padronizar os retornos antes da decomposição dá variância unitária a cada setor, de modo que os componentes principais descrevem…

AçõesInvestimento em fatoresEstatísticaConstrução de portfólio
Machine Learning for Trading

Este notebook descreve como analisar mensagens históricas do feed IEX DEEP e manter um livro de ofertas com atualizações agregadas por nível de preço. Ele extrai mudanças de profundidade, as melhores ofertas de compra e venda e relatórios de negociações; em…

AçõesMicroestrutura de mercadoExecuçãoMercados dos EUA
Machine Learning for Trading

Este notebook compara alocações com pesos iguais, ponderadas por escores positivos e por larguras conformais para ETFs e futuros de CME mais bem classificados. Estima larguras de intervalos conformais separados por entidade a partir de resíduos em folds…

AçõesFuturosDimensionamento de posiçãoGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook compara três formas de converter previsões de retorno com sinal em posições binárias: um limite fixo em zero, um percentil móvel dos próprios escores de cada símbolo e um percentil transversal entre símbolos. Mede a ativação dos sinais e as…

Aprendizado de máquinaIndicadores técnicosCriptoAções
Machine Learning for Trading

Este documento apresenta um autoencoder supervisionado como controle para modelos condicionais de fatores latentes. Ele mapeia características de empresas diretamente para retornos futuros, comprimindo 57 entradas por meio de um gargalo estreito. A…

AçõesAprendizado de máquinaInvestimento em fatoresEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook explica como desdobramentos de ações e dividendos em dinheiro alteram séries históricas de preços brutos e distorcem os retornos calculados. Ele demonstra o ajuste retroativo, no qual os preços históricos são reescalados para refletir eventos…

AçõesMercados dos EUABacktestingEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook usa variáveis ETF e retornos futuros para demonstrar a inferência clássica por mínimos quadrados ordinários antes de abordar métodos voltados à previsão. Examina testes de coeficientes e erros-padrão e, em seguida, diagnostica…

AçõesEstatísticaAprendizado de máquinaGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este estudo de NASDAQ-100 examina como os custos de transação afetam uma estratégia de ações rebalanceada com frequência. Separa duas respostas possíveis aos custos: restringir o universo negociado a ativos mais líquidos e de menor custo e reduzir a…

AçõesMercados dos EUAExecuçãoMicroestrutura de mercado