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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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56 documentos

Machine Learning for Trading

O documento mostra como transformar relatórios semanais de Compromissos dos Traders em características de posicionamento de futuros. Ele explica as categorias de traders nos formatos de futuros financeiros e de commodities desagregadas, e por que os grupos…

FuturosCommoditiesSentimentoIndicadores técnicos
Machine Learning for Trading

Este notebook cria um painel diário de atributos para uma estratégia de classificação long-short entre vinte pares de FX. Ele agrega barras spot de quatro horas em sessões que terminam no rollover das 5 PM, e então constrói atributos de retorno acumulado,…

CâmbioMercado à vistaReversão à médiaMomentum
Machine Learning for Trading

Este estudo de características de ações dos US explica como gerar características a partir de modelos estimados sem permitir que dados futuros entrem em observações anteriores. O cronograma de estimação inclui um período inicial de histórico, ajusta…

AçõesVolatilidadeIndicadores técnicosEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook desenvolve uma matriz financeira de atributos para uma hipótese de momentum cross-asset de ETF: ativos com desempenho relativo mais forte podem continuar superando os demais no mês seguinte. Ele combina retornos acumulados em vários horizontes,…

MultiativosMomentumIndicadores técnicosEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook cria atributos por minuto a partir de cotações e negociações de NASDAQ-100 para estudar a pressão de preços em horizontes curtos. Ele trata o desequilíbrio normalizado do fluxo de ordens como principal candidato a sinal e usa spread,…

AçõesMicroestrutura de mercadoExecuçãoIndicadores técnicos
Machine Learning for Trading

Este estudo de caso cria atributos por minuto com dados de cotações e trades do NASDAQ-100 para examinar se compras ou vendas agressivas recentes preveem a deriva de preços em horizontes curtos. O desequilíbrio do fluxo de ordens é o sinal proposto; spread,…

AçõesMicroestrutura de mercadoMomentumIndicadores técnicos
Machine Learning for Trading

Este notebook constrói vários esquemas de amostragem a partir de um dia de trades NASDAQ ITCH de uma ação: barras por tempo de calendário, tick, volume, valor financeiro, desequilíbrio e sequência. Ele compara suas propriedades estatísticas, incluindo…

AçõesMicroestrutura de mercadoEstatísticaExecução
Machine Learning for Trading

Este módulo compartilhado de engenharia de variáveis define regras de construção e auditorias para preditores financeiros usados em vários estudos de caso. Registra cada família de variáveis com sua hipótese, entradas, janela retrospectiva móvel, defasagem…

Indicadores técnicosEstatísticaAprendizado de máquina
Machine Learning for Trading

O notebook apresenta um método de relatório para uma estratégia de reversão à média de RSI, apenas comprada, em BTC. Compara o desempenho bruto e líquido e, em seguida, compara a estratégia com comprar e manter usando as mesmas datas de negociação,…

CriptoReversão à médiaIndicadores técnicosBacktesting
Machine Learning for Trading

Este documento explica a diferenciação fracionária como forma de tornar uma série de preços mais estacionária, preservando parte das informações sobre seu nível. Ele deriva os pesos das defasagens da expansão binomial de uma diferença fracionária e mostra…

EstatísticaIndicadores técnicosAprendizado de máquina
Machine Learning for Trading

Esta demonstração executa uma estratégia de cruzamento de duas médias móveis tanto em um mecanismo de backtest histórico quanto em um mecanismo ao vivo que reproduz as mesmas barras diárias de ETF. Mantém fixos a estratégia, os dados de entrada, os…

AçõesIndicadores técnicosBacktestingExecução
Machine Learning for Trading

Este notebook apresenta assinaturas de caminho como características de comprimento fixo que preservam a ordem e a geometria conjunta das observações em uma janela de série temporal. O primeiro nível registra a variação total de cada coordenada; o segundo…

AçõesIndicadores técnicosAprendizado de máquinaEstatística
Machine Learning for Trading

O documento demonstra um fluxo de trabalho do VectorBT para uma regra de reversão à média do Bitcoin RSI, somente comprada. Ele calcula RSI a partir dos preços de fechamento diários, entra quando a leitura do dia anterior cai abaixo de um limite inferior e…

CriptoReversão à médiaIndicadores técnicosBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook implementa uma regra de reversão à média do RSI somente comprada para contratos perpétuos de BTC/USDT, usando um mecanismo de backtesting orientado a eventos. Ele agrega barras intradiárias em dados diários OHLCV de UTC, calcula um RSI móvel de…

CriptoFuturos perpétuosReversão à médiaIndicadores técnicos
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 notebook explica como GARCH transforma o agrupamento de volatilidade em um atributo por sessão. Primeiro, usa gráficos de retorno e um teste ARCH-LM para verificar se os retornos ao quadrado dependem de suas próprias defasagens. Em um modelo GARCH(1,1),…

VolatilidadeIndicadores técnicosGestão de riscoEstatística
Machine Learning for Trading

Este documento desenvolve um painel diário de atributos para classificar vinte pares de moedas no fechamento das 5 PM de Nova York. Ele distingue sinais que podem ser classificados, como retornos padronizados em vários horizontes e posição no canal, de…

CâmbioReversão à médiaMomentumVolatilidade
Machine Learning for Trading

Este pipeline constrói atributos financeiros para um fluxo de implantação de ETF usando preços OHLCV e uma curva de rendimentos. Ele deriva retornos e retornos ajustados ao risco em vários períodos retrospectivos, aceleração do momentum e razões de…

AçõesMomentumVolatilidadeIndicadores técnicos
Machine Learning for Trading

Este notebook apresenta um fluxo que conecta o carregamento padronizado de dados de ETF, um registro de atributos e diagnósticos de sinais. Ele mostra como descobrir metadados de indicadores, calcular atributos com parâmetros padrão ou explícitos e armazenar…

AçõesIndicadores técnicosMomentumEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook compara formas de medir a volatilidade e desenvolve modelos de volatilidade autorregressiva heterogênea (HAR) junto com análises de irregularidade. Ele usa retornos intradiários para estimar a variância realizada da sessão, distingue movimentos…

VolatilidadeEstatísticaIndicadores técnicosAções
Machine Learning for Trading

Este notebook examina a amostragem orientada por informação ao construir barras de desequilíbrio de ticks e de volume a partir de dados de negociações. Verifica uma implementação manual do desequilíbrio de ticks comparando-a com um amostrador de biblioteca…

AçõesMicroestrutura de mercadoEstatísticaIndicadores técnicos
Machine Learning for Trading

Este notebook demonstra explicações SHAP para um modelo LightGBM que prevê retornos futuros de ETF. TreeSHAP fornece contribuições dos recursos para previsões individuais e resumos agregados de importância. Gráficos beeswarm e de dependência mostram a…

AçõesAprendizado de máquinaEstatísticaIndicadores técnicos
Machine Learning for Trading

O documento apresenta um fluxo de trabalho que conecta carregadores padronizados de dados de mercado, um registro de indicadores prontos e diagnósticos de sinais. O cálculo de indicadores pode ser especificado por nomes, dicionários de parâmetros ou YAML,…

Indicadores técnicosAprendizado de máquinaEstatísticaAções
Machine Learning for Trading

O notebook explica como interpretar os contratos binários de juros do Federal Reserve da Kalshi como probabilidades e converter uma sequência de limites de taxa em uma distribuição implícita. Ressalta que o feed contém ofertas de compra de YES, então os…

FuturosEstatísticaMicroestrutura de mercadoIndicadores técnicos