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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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102 documentos

Machine Learning for Trading

O documento explica como um fator estocástico de desconto (SDF) estima um núcleo de precificação que deve precificar todos os ativos, em vez de estimar fatores comuns de retorno. Ele descreve o treinamento adversarial: uma rede propõe o fator de desconto,…

OpçõesPrecificação de derivativosAprendizado de máquinaInvestimento em fatores
Machine Learning for Trading

Esta análise compara modelos preditivos, de fatores latentes e causais para uma estratégia transversal com ações do S&P 500, usando retornos futuros semanais. O conjunto de atributos combina medidas de momentum e volatilidade de ações com informações de…

AçõesOpçõesAprendizado de máquinaEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook explica por que uma série diária de opções com vencimento constante não representa o histórico de retornos de um único contrato negociável. A seleção diária de um novo straddle próximo ao preço de exercício pode alterar o strike, o vencimento…

OpçõesVolatilidadePrecificação de derivativosBacktesting
Machine Learning for Trading

Este estudo de caso descreve a produção de um conjunto de previsões fora da amostra para um modelo de opções do S&P 500 já selecionado. A configuração do holdout é definida com base nos resultados da validação e, depois, ajustada novamente com dados…

OpçõesAprendizado de máquinaBacktestingGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook compara hedges aprendidos e analíticos para uma call europeia vendida quando o rebalanceamento é discreto e o trading tem custos proporcionais. Define o P&L terminal autofinanciado a partir dos ganhos do hedge, dos custos de giro e do payoff da…

OpçõesPrecificação de derivativosVolatilidadeGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este utilitário mede a variação percentual absoluta do prêmio de um straddle de opções informado, em horizontes de sessões especificados. Ele calcula um prêmio válido de straddle a partir de cotações pareadas de call e put, com bids positivos e asks acima…

OpçõesVolatilidadeBacktesting
Machine Learning for Trading

Este utilitário cria artefatos de rótulos para straddles de opções do S&P 500, usando o mesmo símbolo, preço de exercício e vencimento na entrada e na saída. Ele alinha as datas das características às sessões de mercado subsequentes, cria datas de saída para…

OpçõesPrecificação de derivativosBacktestingGestão de risco
Machine Learning for Trading

Esta análise verifica se dados diários de opções e ações podem sustentar uma estratégia semanal do S&P 500 que classifica os componentes pela volatilidade implícita at-the-money de trinta dias e compra as ações mais bem classificadas. As opções fornecem o…

AçõesOpçõesVolatilidadeBacktesting
Machine Learning for Trading

Este documento descreve um backtest fora da amostra de um ano de straddles de opções do S&P 500. Aplica previsões de um modelo reajustado com o histórico anterior ao holdout, junto com a estratégia, alocação, concentração, cronograma semanal de entrada,…

OpçõesBacktestingGestão de riscoMercados dos EUA
Machine Learning for Trading

Este estudo de caso ajusta modelos lineares regularizados aos retornos de straddles at-the-money vendidos e mantidos até o vencimento. A operação recebe os prêmios de call e put, o que limita o ganho máximo, mas pode gerar perdas muito grandes quando o ativo…

OpçõesVolatilidadeAprendizado de máquinaEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook avalia árvores com gradient boosting em análises de opções de ações, nas quais atributos como volatilidade implícita, assimetria, estrutura a termo e prêmio de risco de variância codificam expectativas do mercado. Ele pergunta se um modelo não…

OpçõesAçõesAprendizado de máquinaEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook apresenta diagnósticos apenas de validação para um rótulo de retorno de opções do S&P 500, protegido por delta por 10 sessões. Ele organiza os preditores financeiros em grupos dependentes e independentes da volatilidade implícita e, em seguida,…

OpçõesVolatilidadeEstatísticaAprendizado de máquina
Machine Learning for Trading

Este notebook cria atributos baseados em modelos para pesquisa de opções do S&P 500, usando retornos do ativo subjacente. Ele ajusta GJR-GARCH, que dá peso adicional a choques de retorno negativos, e um modelo de volatilidade estocástica cuja variância…

OpçõesVolatilidadeEstatísticaAprendizado de máquina
Machine Learning for Trading

Este guia organiza conjuntos de dados de ações US em dados de mercado, fundamentos de empresas, posicionamento de investidores e características das empresas. Lista carregadores para barras diárias e intradiárias, opções e registros de microestrutura de…

AçõesMercados dos EUAMicroestrutura de mercadoOpções
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 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
Machine Learning for Trading

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…

OpçõesVolatilidadePrecificação de derivativosMicroestrutura de mercado
Machine Learning for Trading

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…

OpçõesVolatilidadeGestão de riscoBacktesting
Machine Learning for Trading

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,…

OpçõesConstrução de portfólioDimensionamento de posiçãoBacktesting
Machine Learning for Trading

Este estudo de caso avalia um straddle vendido semanal de opções do S&P 500 usando backtests registrados. Seleciona uma configuração de um universo líquido indicado, classifica as candidatas na validação e avalia a configuração escolhida em dados do conjunto…

OpçõesAçõesBacktestingGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este documento descreve um método de duas etapas para extrair observações de origem usadas em um estudo de straddles de opções do S&P 500. Primeiro, identifica opções de compra e opções de venda que atendem a um filtro de candidatos próximos do preço de…

OpçõesVolatilidadePrecificação de derivativosEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook demonstra hedge profundo para uma opção de compra europeia vendida. Ele simula trajetórias de movimento browniano geométrico, usa o hedge delta de Black–Scholes como referência e treina uma rede neural semirrecorrente para escolher posições no…

OpçõesPrecificação de derivativosAprendizado de máquinaGestão de risco