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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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765 documentos

Machine Learning for Trading

O documento demonstra um invólucro de corretora que verifica ordens e o estado da carteira antes de encaminhar operações. Seus controles incluem limites de quantidade de ações e valor por ordem, limites de exposição por posição, limites de frequência de…

Gestão de riscoDimensionamento de posiçãoExecuçãoBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook usa o Optuna para ajustar modelos de retorno LightGBM, considerando tanto o coeficiente de informação (IC) transversal quanto o giro das previsões. Uma busca de objetivo único maximiza IC para comparação; uma busca multiobjetivo NSGA-II…

Aprendizado de máquinaEstatísticaFuturosCripto
Machine Learning for Trading

Este material didático compara modelos estocásticos paramétricos e métodos bootstrap para gerar trajetórias financeiras sintéticas. Ele aborda movimento browniano geométrico, difusão com saltos, reversão à média, volatilidade estocástica de Heston e GARCH,…

EstatísticaVolatilidadeGestão de riscoBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook mede como a variação dos custos proporcionais de transação afeta uma estratégia FX selecionada por validação para cada rótulo de retorno. Primeiro, seleciona uma estratégia-base entre candidatas de sinal, alocação e sobreposição de risco;…

CâmbioBacktestingExecuçãoGestão de risco
Machine Learning for Trading

O documento explica como o Índice de Sharpe Deflacionado (DSR) ajusta o Sharpe de uma estratégia selecionada pelo número de estratégias testadas, pela variação entre suas estimativas de Sharpe e por distribuições de retornos não normais. Compara esse índice…

BacktestingEstatísticaGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook seleciona atributos candidatos para uma estratégia que vende opções de compra e de venda no dinheiro da mesma ação e com o mesmo vencimento, mantendo o straddle até o vencimento. Para cada atributo, mede se ele ordena as ações disponíveis da…

OpçõesAçõesEstatísticaGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook investiga por que dois mecanismos de backtesting podem produzir resultados diferentes a partir de sinais idênticos. Mantém fixa uma estratégia ETF pré-calculada, forma uma carteira determinística a partir das previsões e altera as configurações…

BacktestingExecuçãoMicroestrutura de mercadoDimensionamento de posição
Machine Learning for Trading

Este notebook cria rótulos de retorno futuro para straddles vendidos no dinheiro sobre ações do S&P 500. Como o painel diário de straddles de 30 dias passa a outro preço de exercício ou vencimento a cada sessão, deslocar uma série de preços compararia…

OpçõesPrecificação de derivativosVolatilidadeBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook compara ponderação igual, volatilidade inversa, variância mínima e paridade de risco hierárquica usando o mesmo universo de ETF, as mesmas previsões, o mesmo cronograma de rebalanceamento e o mesmo protocolo de backtest. Um modelo Ridge móvel…

Construção de portfólioBacktestingGestão de riscoAprendizado de máquina
Machine Learning for Trading

O notebook explica o Value at Risk (VaR), que marca um quantil de perda, e o Conditional Value at Risk (CVaR), que calcula a média das perdas além desse limite. Usando retornos diários de ETF, compara estimativas históricas, gaussianas, ajustadas por…

Gestão de riscoVolatilidadeBacktestingConstrução de portfólio
Machine Learning for Trading

Este notebook didático compara métodos de rótulo-alvo para modelos supervisionados de trading usando dados de ETF. Ele aborda retornos e rótulos direcionais de horizonte fixo, percentis de séries temporais móveis, percentis transversais, rótulos de barreira…

Aprendizado de máquinaEstatísticaBacktestingGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este módulo compartilhado de modelagem dá suporte a fluxos de pesquisa quantitativa: carrega atributos, rótulos, dados temporais e configurações e, em seguida, prepara folds de validação cruzada walk-forward. Seu desenho enfatiza a reprodutibilidade e a…

Aprendizado de máquinaEstatísticaBacktestingGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook amplia a avaliação de um fator de ETF: de um único horizonte de retorno para uma análise de dez fatores e três horizontes, com correção para testes múltiplos. Em seguida, aplica diagnósticos baseados em mecanismos ao momentum 12-1 de lookback…

MultiativosMomentumReversão à médiaEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook estima se a participação do volume com sinal iniciado por compradores está associada a retornos futuros de 15 minutos, considerando o spread relativo, a volatilidade realizada recente e o retorno mensal acumulado. O aprendizado de máquina duplo…

AçõesMicroestrutura de mercadoAprendizado de máquinaEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook explica a Paridade Hierárquica de Risco (HRP), um método de construção de carteiras projetado para limitar a sensibilidade a estimativas ruidosas de covariância. Descreve suas três etapas: agrupar ativos pela distância de correlação,…

Construção de portfólioGestão de riscoBacktestingMultiativos
Machine Learning for Trading

Este notebook explica como o impacto de mercado cresce com o tamanho da ordem e usa o modelo de participação pela raiz quadrada para estimar a capacidade da estratégia. Distingue dados disponíveis no mercado, como volatilidade e volume médio diário, do…

Microestrutura de mercadoExecuçãoGestão de riscoDimensionamento de posição
Machine Learning for Trading

Este notebook examina como previsões de retorno para ETFs podem expressar incerteza, comparando dropout de Monte Carlo com ensembles profundos. O dropout permanece ativo em passagens repetidas de inferência, enquanto um ensemble mede a divergência entre…

AçõesAprendizado de máquinaEstatísticaGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook compara seis formas de ponderar carteiras de ETF selecionadas pela mesma classificação prevista: pesos iguais, ponderação por pontuação, volatilidade inversa, paridade de risco, otimização média-variância e paridade hierárquica de risco. Varia…

AçõesConstrução de portfólioBacktestingGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook reúne estimativas registradas de aprendizado de máquina duplo de vários estudos de trading e compara suas incertezas e seus diagnósticos. Carrega as linhas atuais do registro de cada estudo, verifica a integridade do registro e a unicidade dos…

EstatísticaAprendizado de máquinaGestão de riscoBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook apresenta uma estrutura diagnóstica para um backtest de alocação em ETF. Calcula medidas de risco e retorno, como Sharpe, Sortino, Calmar, volatilidade, valor em risco e drawdown máximo; acompanha o desempenho móvel e a recuperação do drawdown;…

Construção de portfólioGestão de riscoBacktestingAções
Machine Learning for Trading

Este notebook cria um fluxo de monitoramento para um modelo financeiro implantado, usando artefatos reais de holdout. Antes de medir a deriva, verifica se os dados de atributos recebidos estão preenchidos e têm estrutura válida; depois, compara janelas de…

Aprendizado de máquinaEstatísticaGestão de riscoAções
Machine Learning for Trading

Este notebook relaciona o dimensionamento de posições à análise das excursões adversas e favoráveis máximas. Ele demonstra o dimensionamento fracionário fixo, no qual a quantidade de ações é determinada pelo orçamento de risco por operação e pela distância…

Dimensionamento de posiçãoGestão de riscoVolatilidadeBacktesting