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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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237 documentos

Machine Learning for Trading

Esta análise usa mensagens NASDAQ TotalView-ITCH para descrever a atividade da bolsa e criar uma tabela de operações vinculada ao ticker, ao lado e aos atributos das ordens. Conta os tipos de mensagem, compara as operações com os eventos muito mais numerosos…

AçõesMicroestrutura de mercadoExecuçãoEstatística
Machine Learning for Trading

Este documento modela o tratamento de ordens por corretoras e bolsas como uma máquina de estados finitos. Define estados explícitos para envio, confirmação, aceitação, execução parcial, cancelamento, rejeição, expiração e suspensão, e então associa eventos a…

ExecuçãoMicroestrutura de mercadoGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook ensina a decodificar dados de mensagens por ordem do TotalView-ITCH da NASDAQ, convertendo seu formato binário em registros estruturados. Ele explica o enquadramento das mensagens e os layouts específicos de cada tipo, demonstra a…

AçõesMicroestrutura de mercadoTrading de alta frequênciaExecução
Machine Learning for Trading

Este notebook mede como uma estratégia FX selecionada na validação responde a mudanças nos custos de transação proporcionais. Para cada rótulo de previsão, seleciona uma estratégia de referência a partir dos resultados de sinal, alocação e camada de risco e,…

CâmbioBacktestingExecuçãoGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook aplica de duas formas uma estratégia mensal de momentum ETF e regime de curva de juros: por cálculos vetorizados de retorno e por uma simulação sequencial de conta. Ambas usam os mesmos pesos-alvo, ativos, datas e custo total de trading,…

AçõesMomentumBacktestingExecução
Machine Learning for Trading

Este notebook apresenta um fluxo de trabalho para obter e manter séries temporais financeiras com um gerenciador unificado, universos de símbolos predefinidos ou personalizados e armazenamento Parquet particionado. Abrange a obtenção de dados de um ou vários…

MultiativosAçõesBacktestingExecução
Machine Learning for Trading

Esta análise exploratória testa se um sinal de momentum de doze meses, excluindo o mês mais recente, está associado aos retornos do mês seguinte em um universo de 100-ETF. Cria um painel mensal a partir de preços de fechamento ajustados, classifica os ETFs…

MultiativosMomentumEstatísticaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook compara clonagem comportamental e aprendizado por reforço inverso (IRL) usando demonstrações de uma regra de execução a preço médio ponderado pelo tempo (TWAP). A clonagem comportamental mapeia diretamente estados de mercado observados em…

ExecuçãoAprendizado de máquinaEstatísticaGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook examina dados de negociações e cotações em nível de tick da AlgoSeek para AAPL durante o crash do mercado de março de 16, 2020. Filtra o horário regular de negociação, separa registros de operações das atualizações de NBBO e estuda atividade…

AçõesMicroestrutura de mercadoExecuçãoVolatilidade
Machine Learning for Trading

Esta análise reconstrói ordens limitadas individuais de NASDAQ a partir de mensagens de inclusão, exclusão, cancelamento parcial, substituição e execução de ITCH. Mede se as ordens são canceladas ou executadas e quanto tempo levam para chegar a esses…

AçõesMicroestrutura de mercadoExecuçãoTrading de alta frequência
Machine Learning for Trading

Este documento descreve um benchmark de mecanismos de banco de dados usados com dados financeiros de séries temporais. Compara gravações em lote, varreduras completas, consultas por intervalo de tempo, agregação OHLCV e junções as-of para dados de…

Microestrutura de mercadoExecuçãoBacktestingEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook demonstra a separação entre um pipeline de aprendizado de máquina offline e o mecanismo LEAN do QuantConnect. Seleciona um conjunto de previsões por meio do registro de estudos de caso ETF, verifica a proveniência do treinamento e das previsões…

Aprendizado de máquinaExecuçãoBacktestingConstrução de portfólio
Machine Learning for Trading

Este notebook compara o efeito dos custos de trading presumidos entre estratégias de vários estudos de caso. Lê backtests de sensibilidade a custos para cada configuração implantada, compara o Sharpe bruto com o Sharpe líquido ao custo presumido no próprio…

BacktestingGestão de riscoExecuçãoEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook apresenta comparações de paridade entre Backtrader, Zipline Reloaded e uma estrutura interna de trading, usando estratégias selecionadas de estudos de caso reais. Inclui comparações de ETF e US de ações para ambos os mecanismos externos, além…

BacktestingExecuçãoMicroestrutura de mercadoAções
Machine Learning for Trading

Este módulo define uma carteira-base mensal de alocação em ETF usando uma pontuação de momentum ajustada ao risco: retorno acumulado passado dividido pela volatilidade realizada anualizada. Seleciona os ativos mais bem classificados quando a inclinação da…

AçõesMultiativosMomentumVolatilidade
Machine Learning for Trading

Esta visão geral consolida dados de configuração de nove estudos de caso de trading que abrangem ações, cripto, câmbio, futuros, opções e carteiras multiativos. Compara o universo, a frequência dos dados, a cadência de decisão, o modelo de custos e o…

MultiativosBacktestingGestão de riscoExecução
Machine Learning for Trading

Este notebook apresenta uma estrutura determinística para verificar se pipelines de backtest e trading ao vivo se comportam de forma consistente. Compara as etapas que transformam barras de preços em decisões: cálculos de características, previsões, sinais e…

BacktestingExecuçãoAprendizado de máquinaEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook treina um agente de aprendizado por reforço para programar uma ordem de venda fixa ao longo de barras horárias de um mercado de futuros perpétuos de cripto. Seu estado inclui retornos defasados, volatilidade, volume da hora anterior, o prêmio…

CriptoFuturos perpétuosExecuçãoAprendizado de máquina