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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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443 documentos

Machine Learning for Trading

Este notebook mostra como converter retornos brutos em desempenho líquido sob premissas explícitas de trading, financiamento e despesas do fundo. A estrutura de custos inclui spread e impacto de mercado, comissões e taxas de bolsa, juros de margem, aluguel…

AçõesExecuçãoBacktestingGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook compara imitação de comportamento com aprendizado por reforço inverso (IRL) para aprender a partir de registros de execução. As demonstrações vêm de um cronograma TWAP, cujo objetivo neutro ao risco é conhecido: distribuir as operações…

ExecuçãoAprendizado de máquinaEstatísticaBacktesting
Machine Learning for Trading

O notebook apresenta a estrutura de Almgren–Chriss para programar uma liquidação de grande porte. Mede o déficit de implementação em relação ao preço de chegada e modela dois custos concorrentes: o impacto de mercado, que aumenta com a intensidade das…

ExecuçãoMicroestrutura de mercadoGestão de riscoEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook percorre um ciclo de implantação de um modelo diário de pares FX, usando a Interactive Brokers tanto como fonte de dados em tempo real quanto como local de execução. Treina um modelo de regressão Ridge em um painel histórico, calcula um…

CâmbioAprendizado de máquinaExecuçãoGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este estudo reavalia os resultados das principais combinações de alocação de ETF e controle de risco sob duas grades de custos, mantendo fixa cada configuração de estratégia registrada. Uma grade usa pontos-base por operação; a outra usa comissão por ação e…

BacktestingExecuçãoConstrução de portfólioGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook examina os resultados retidos de uma auditoria de estratégias reais que compara o mecanismo LEAN com perfis correspondentes de backtest do ML4T. Ele identifica as cargas de trabalho por classe de ativos compatíveis com as entradas congeladas e…

BacktestingExecuçãoAçõesFuturos
Machine Learning for Trading

O notebook compara duas formas de dividir uma grande ordem de ações em ordens menores ao longo de uma sessão de trading. TWAP envia quantidades aproximadamente iguais a cada intervalo e não exige uma previsão de mercado. VWAP distribui as ações conforme um…

AçõesExecuçãoMicroestrutura de mercadoBacktesting
Machine Learning for Trading

Esta análise de viabilidade avalia se dados de cotações podem sustentar uma estratégia neutra ao mercado que classifica os componentes do NASDAQ-100 em intervalos de quinze minutos e mantém posições nos dois extremos da classificação. Ela verifica se há…

AçõesMicroestrutura de mercadoExecuçãoBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook demonstra a conexão de uma interface compartilhada de estratégia de momentum de ETF à Alpaca, com um caminho simulado e offline disponível por padrão. Explica como adaptadores de corretora e dados de mercado podem mudar enquanto a estratégia, o…

AçõesMomentumExecuçãoGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook mede como o desempenho de validação de uma estratégia selecionada de características de empresas dos US muda quando variam as comissões e o slippage presumidos. Executa novamente a mesma configuração em uma grade de custos definida, dividindo…

AçõesBacktestingExecuçãoGestão de risco
Machine Learning for Trading

Esta configuração descreve um estudo intradiário de sinais de fluxo de ordens em um universo do NASDAQ-100 definido em cada momento. Define um subconjunto filtrado por custos usando informações de liquidez disponíveis antes de cada período de avaliação,…

AçõesMercados dos EUAMicroestrutura de mercadoAprendizado de máquina
arXiv papers

Este trabalho usa aprendizado de máquina para encontrar medidas martingais equivalentes mínimas em mercados simulados com instrumentos negociáveis, como um ativo à vista e opções sobre esse ativo. Estende a abordagem a mercados com fricções de trading ao…

Aprendizado de máquinaOpçõesPrecificação de derivativosExecução
Machine Learning for Trading

Este notebook testa se a construção de carteira pode recuperar uma estratégia NASDAQ-100 a cada barra, cujo desempenho foi prejudicado pelos custos. Seleciona as previsões de referência mais bem classificadas usando o universo de seleção declarado e, em…

AçõesConstrução de portfólioDimensionamento de posiçãoExecução
Machine Learning for Trading

Este notebook implementa uma regra de reversão à média apenas comprada com RSI para barras perpétuas de BTC/USDT, usando um mecanismo de backtesting orientado a eventos. Ele agrega observações intradiárias em barras diárias de UTC, calcula um RSI simples de…

CriptoFuturos perpétuosReversão à médiaIndicadores técnicos
Machine Learning for Trading

Este documento explica como TWAP e VWAP dividem uma ordem principal grande em ordens menores ao longo de uma sessão de trading. TWAP aloca quantidades iguais a cada intervalo de tempo; VWAP aloca quantidades proporcionalmente à previsão do volume do…

ExecuçãoMicroestrutura de mercadoBacktestingAções
Machine Learning for Trading

Este notebook avalia previsões de validação como carteiras de ações somente compradas, selecionando os K maiores ativos e atribuindo pesos iguais, com um cronograma de decisões determinado pela frequência de cada rótulo. Ele verifica a ordem dos eventos…

AçõesOpçõesBacktestingConstrução de portfólio
Machine Learning for Trading

O notebook estuda se a atividade do livro de ofertas prevê retornos de curto prazo para NVDA. Ele constrói uma medida de pressão no livro ponderada pela distância com base em adições, cancelamentos e execuções de ordens nos dados de mercado por ordem; em…

AçõesMicroestrutura de mercadoExecuçãoEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook compara o Sharpe bruto e líquido em varreduras de custos de estratégia derivadas de backtests de estudos de caso. Para cada configuração de estratégia usada nos backtests, ele lê dos artefatos registrados o custo presumido por perna e a…

BacktestingGestão de riscoExecuçãoEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook explica como um limite de participação no volume restringe a quantidade de uma ordem-mãe que pode ser executada em cada intervalo de mercado. Uma corretora calcula a parcela permitida com base no volume negociado observado e transfere o…

ExecuçãoMicroestrutura de mercadoGestão de riscoAções
Machine Learning for Trading

Este notebook explica como construir rótulos de retorno intradiário futuro para ações NASDAQ-100 usando barras por minuto e cotações NBBO. Ele define retornos da barra seguinte ao sinal até um ponto final futuro especificado, usa os midpoints das cotações…

AçõesMicroestrutura de mercadoExecuçãoEstatística
Machine Learning for Trading

Esta configuração descreve um estudo semanal de venda de straddles no dinheiro sobre componentes do S&P 500. As posições são abertas na sexta-feira e mantidas até perto do vencimento, com hedges diários em ações acionados por mudanças no delta das opções. A…

OpçõesVolatilidadeGestão de riscoBacktesting
arXiv papers

Este estudo compara Double Deep Q-Learning com misturas de especialistas particionadas por K-means e redes densas com número equivalente de parâmetros para execução de ordens de BTC/USDT. A avaliação usa dados do livro de ofertas limite da Binance agregados…

CriptoExecuçãoAprendizado de máquinaMicroestrutura de mercado