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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Este notebook transforma um grafo real de conhecimento da cadeia de suprimentos e participações institucionais em 13F em atributos de aprendizado de máquina. Ele deriva medidas de rede, como centralidade e indicadores de dependência, estima a concentração de…
Este notebook examina registros de negociações e cotações de AAPL durante o crash de mercado de março de 16, 2020, para mostrar como a microestrutura do mercado muda sob estresse. Ele filtra o fluxo para o horário regular de negociação, distingue registros…
Este notebook demonstra um ciclo operacional para uma estratégia de previsão de ETF: atualizar os dados de mercado, recalcular atributos financeiros, retreinar um modelo Ridge, salvar artefatos de implantação, gerar previsões transversais atuais,…
Este notebook compara LightGBM com um perceptron multicamadas mínimo, TabM e, opcionalmente, TabPFN para previsão transversal de retornos de ETF. Os modelos são avaliados nos mesmos folds walk-forward usando o coeficiente de informação por classificação, com…
Este documento compara quatro fontes de dados do mercado de ações para estudar negociações, cotações e livros de ofertas: AlgoSeek TAQ, Databento market by order, NASDAQ ITCH e IEX HIST. Ele explica a granularidade, a cobertura, os custos ou as condições de…
Este estudo cria uma medida por minuto da pressão do fluxo de ordens com dados de mercado por ordem para NVDA. Ele atribui sinais às adições, aos cancelamentos e às execuções de ordens por lado, pondera os eventos pelo tamanho e pela distância do ponto médio…
Este capítulo apresenta os dados de mercado como resultado das regras de trading, da liquidez e do comportamento dos participantes. Ele percorre desde cotações no topo do livro até feeds por ordem, depois descreve o parsing de mensagens da bolsa e sua…
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…
Este notebook explica como extrair transações de insiders de arquivos brutos SEC Form 4 XML para pesquisa quantitativa de ações. Ele usa um analisador XML para manter o código, a data, a quantidade de ações, o preço e a direção de cada negociação associados…
Este notebook demonstra uma interface unificada de OHLCV em Yahoo Finance, WikiPrices e FRED, e depois usa as fontes para dados atuais de ETF, ações com histórico longo e séries macroeconômicas. Ele apresenta uma abordagem de contingência ordenada por…
Este notebook compara a busca estruturada em grafos com a busca vetorial baseada em embeddings em posições institucionais de declarações 13F. Ele cria uma fotografia das posições em um corte temporal fixo, limita o universo de ações e formula perguntas sobre…
Este notebook demonstra um ciclo operacional para uma estratégia de ações ETF: atualizar dados de mercado, calcular atributos financeiros, retreinar um modelo Ridge, gerar previsões transversais atuais, reproduzi-las em um mecanismo de backtest e preparar…
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…
Este notebook compara uma Random Forest com XGBoost, LightGBM e CatBoost em um painel de características anonimizadas de empresas e retornos. O conjunto de dados fornece divisões temporais para treinamento, validação e teste. Os modelos são avaliados…
O notebook explica o valor em risco como um quantil de perda e o valor em risco condicional, ou perda esperada, como a perda média além desse limite. Ele estima o risco de cauda de um dia para um ETF amplo de ações usando quatro abordagens: quantis…
Este notebook avalia uma estratégia de ações e opções do S&P 500, reconstruindo sua configuração de validação a partir de candidatas registradas com cobertura completa. Ele acompanha o funil desde a referência de pesos iguais, passando por alocação,…
Este notebook explica a Paridade de Risco Hierárquica como alternativa à alocação média-variância quando as estimativas de covariância são ruidosas. HRP agrupa ativos usando distâncias de correlação, ordena-os segundo a hierarquia, divide recursivamente o…
Este notebook avalia uma estratégia semanal de straddle de opções do S&P 500 usando backtests registrados e um processo de seleção fixo. Ele recupera a configuração selecionada no registro após aplicar uma restrição de universo líquido e, então, avalia os…
Este notebook apresenta um autoencoder condicional que preserva a estrutura de um modelo de fatores latentes instrumentado, mas substitui por uma rede neural o mapeamento linear entre características das empresas e exposições aos fatores. Os retornos mensais…
Este notebook compara dois modelos de embeddings de pesos abertos, executados localmente, em uma tarefa de recuperação que usa trechos de documentos 10-K recentes de um pequeno grupo de grandes empresas US. Ambos os modelos recebem os mesmos trechos de duas…
Este notebook cria uma matriz mensal de modelos para um estudo de características de empresas US a partir de um painel publicado cujas características já foram classificadas entre empresas. Ele adiciona composições e interações usando valores da mesma linha…
Este documento ajusta o TabM, um ensemble neural com compartilhamento de pesos, a atributos derivados de opções para prever retornos futuros de ações e retornos ajustados ao risco. Seus integrantes usam uma rede compartilhada de duas camadas, com escalas de…
Esta nota de configuração explica a escolha do solver saga e de uma tolerância de convergência mais rigorosa para a regressão logística L1 com rótulos de três classes. Ela compara saga com liblinear, citando medições de tempo de execução em um painel de…
Este notebook estuda um autoencoder supervisionado para prever retornos futuros a partir de características de empresas. Ele mantém um gargalo estreito de rede neural, mas remove a interpretação de fator condicional e a restrição de precificação usadas em…