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Este notebook de atributos para ETF explica como modelos estatísticos ajustados podem vazar informações futuras por meio de seus parâmetros estimados, mesmo quando suas fórmulas usam observações passadas. A solução é um cronograma de reajuste walk-forward:…
Este notebook estuda gradient boosting em um painel de ações US, variando a capacidade das árvores, a função objetivo e o checkpoint de treinamento em três horizontes de retorno futuro. Ele explica como árvores rasas podem aprender interações entre…
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…
Este notebook descreve como gerar previsões para holdout de uma estratégia de funding em futuros perpétuos de cripto depois de selecionar sua configuração com resultados de validação. Recupera o backtest elegível de validação com maior Sharpe, mantém a…
Este módulo utilitário compartilhado dá suporte à análise causal de dados de trading com aprendizado de máquina duplo para séries temporais (DML). As ferramentas documentadas incluem estimativa walk-forward com embargo, modelos auxiliares e verificações de…
Este notebook explica o TSMixer, uma rede neural de séries temporais que alterna duas operações: um mapeamento linear compartilhado entre dias retrospectivos para cada recurso e um MLP de recursos compartilhado, aplicado independentemente em cada dia.…
Este estudo de caso explica como gerar previsões para um período de holdout depois que as escolhas de modelo e estratégia foram feitas com dados de validação. Recupera a configuração selecionada anteriormente, reconstrói sua especificação de treinamento e a…
Este notebook cria um alocador LSTM que mapeia diretamente recursos recentes de retorno e volatilidade de ETF para pesos de carteira apenas comprados. Uma saída softmax mantém pesos não negativos e a carteira totalmente investida, enquanto um objetivo…
Este notebook descreve um modelo sequencial LSTM para prever retornos de ações a partir de janelas ordenadas de recursos recentes. Cada exemplo usa 60 sessões consecutivas de uma ação; janelas que cruzam lacunas de listagem, interrupções ou outras…
Este notebook sintetiza resultados de validação registrados para cinco estimadores de fatores latentes — PCA, IPCA, CAE, SDF e SAE — em nove estudos de caso. Primeiro informa quais estimadores têm resultados em cada painel; depois identifica o maior…
Este notebook aplica TabM, um ensemble neural com compartilhamento de pesos, a um painel de ações US, representado por uma linha de recursos por ação e sessão. Uma base compartilhada de duas camadas alimenta vários membros, cada um com seu próprio vetor de…
Este notebook aplica análise de componentes principais a um painel de retornos de ações de US para representar movimentos amplos compartilhados com um conjunto menor de fatores. Cada fator é uma direção de variação comum, e a carga de cada ação descreve sua…
Este notebook compara configurações de boosting de gradiente para futuros perpétuos de cripto usando indicadores baseados no prêmio dos contratos perpétuos sobre o preço à vista. Ele varia a capacidade das árvores e a função de perda, incluindo perdas…
Este notebook desenvolve indicadores baseados em modelos para futuros perpétuos de cripto: previsões de volatilidade condicional por ativo a partir de GJR-GARCH e uma probabilidade de regime de estresse para todo o mercado, estimada por um modelo oculto de…
Este estudo de caso apresenta um fluxo de pesquisa para futuros perpétuos de cripto, tratando os pagamentos de funding trocados entre posições compradas e vendidas em liquidações regulares como uma possível fonte de retorno. Descreve etapas de dados e…
Esta análise compara os resultados da triagem de indicadores em nove estudos de caso de trading e pergunta se os indicadores aprovados na triagem predizem estratégias mais fortes. A triagem combina o controle de falsas descobertas de Benjamini–Hochberg com…
Este caderno descreve uma política de carteira de ETF de ponta a ponta, projetada para melhorar o desempenho em diferentes condições de mercado. Seus componentes incluem características de retorno e tendência normalizadas pela volatilidade, um modelo baseado…
Este estudo de caso aplica estimação causal ao momentum de ETF e pergunta se seu efeito nos retornos futuros varia com a volatilidade do mercado. Usa um tratamento de momentum contínuo, um resultado de retorno futuro de 21 dias, controles de volatilidade e…
Este notebook apresenta o NLinear como um modelo sequencial simples de referência para prever retornos de ações ao longo de US. Cada exemplo usa uma janela de 60 sessões consecutivas para uma ação, com indicadores organizados em ordem temporal. Para cada…
Este notebook aplica o FinBERT pré-treinado a manchetes financeiras do FinMarBa e investiga por que sua acurácia fica muito abaixo dos valores relatados na avaliação do Financial PhraseBank. O diagnóstico central é a origem dos rótulos: os rótulos do…
Este notebook avalia o NLinear, um modelo sequencial mínimo que subtrai o último nível observado de cada janela retrospectiva e mapeia os valores restantes para uma previsão. Sua simplicidade o torna uma referência útil para arquiteturas sequenciais mais…
O documento descreve um estudo walk-forward de redes neurais TabM que preveem retornos mensais a partir de características de empresas. Como o executor de treinamento compartilhado fixa o objetivo em erro quadrático para regressão e entropia cruzada para…
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,…
Este notebook apresenta uma visão por família de cinco abordagens de fatores latentes aplicadas a um estudo de caso de análise de opções de ações. PCA estima movimentos comuns diretamente do painel de retornos; IPCA mapeia características para exposições…