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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

Este notebook usa a excursão máxima favorável (MFE) e a excursão máxima adversa (MAE) para fundamentar as larguras dos rótulos de barreira tripla em trajetórias de preços observadas. Para uma posição aberta no fechamento de uma barra, ele mede o melhor…

AçõesFuturosCriptoVolatilidade
Machine Learning for Trading

O documento descreve uma varredura de alocação de carteira FX criada para isolar o dimensionamento de posições da seleção de sinais. Ela começa com candidatos de linha de base congelados e ponderados igualmente, classificados pelo desempenho em backtests de…

CâmbioConstrução de portfólioBacktestingGestão de risco
Machine Learning for Trading

O documento explica como a incerteza de um modelo pode fornecer informações além de sua estimativa pontual. Ele contrasta GARCH, que define a volatilidade a partir de retornos passados, com um modelo de volatilidade estocástica que trata a volatilidade como…

VolatilidadeEstatísticaAprendizado de máquinaGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook avalia regras de segurança para um assistente financeiro fundamentado em documentos, usando seis casos elaborados manualmente. Os casos abrangem injeção de prompt, números inventados em material não confiável, tentativas de ação e citações a…

Aprendizado de máquinaGestão de riscoSentimentoEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook reajusta a configuração de FX já selecionada pela validação e registra suas previsões para um backtest posterior em holdout. Ele determina a seleção a partir de backtests de validação solventes, restrita a um conjunto congelado de candidatos, e…

CâmbioBacktestingAprendizado de máquinaGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este estudo de caso compara métodos alternativos de dimensionamento de posições para futuros do CME com uma referência de pesos iguais. Explica como o dimensionamento inverso à volatilidade usa a volatilidade própria de cada contrato, enquanto métodos…

FuturosDimensionamento de posiçãoConstrução de portfólioGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook apresenta métodos para encontrar mudanças no processo que gera uma série financeira, usando dados diários de SPY como exemplo. Compara o teste de Zivot–Andrews, que estima uma quebra enquanto testa a presença de raiz unitária, com métodos de…

EstatísticaAprendizado de máquinaIndicadores técnicosGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este script de demonstração exercita um fluxo de pesquisa reduzido de futuros do CME, das previsões do modelo aos pesos da carteira e ao backtesting. Verifica se as previsões cobrem exatamente as chaves esperadas de produto, timestamp e fold, se os estados…

FuturosBacktestingExecuçãoGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook propõe uma abordagem descritiva para converter retornos brutos em desempenho líquido, modelando separadamente os atritos de negociação, o financiamento e as despesas do fundo. Sua estrutura de custos parametrizada calcula custos de negociação a…

AçõesExecuçãoGestão de riscoBacktesting
Machine Learning for Trading

Este documento descreve um fluxo de trabalho para coletar rendimentos dos títulos do Tesouro e indicadores econômicos do FRED, alinhar séries com diferentes frequências de divulgação a um calendário diário e carregar ou filtrar o conjunto de dados…

Renda fixaMultiativosGestão de riscoEstatística
Machine Learning for Trading

Este módulo descreve uma interface de busca para agentes de pesquisa, com um provedor ativo e outro simulado determinístico. As buscas podem limitar o número de resultados e aplicar uma data de corte de publicação, permitindo pesquisas com recorte temporal…

Aprendizado de máquinaOrientado por eventosBacktestingGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este módulo define um objetivo diferenciável para o aprendizado de carteiras de ponta a ponta. Ele transforma pesos de risco limitados por ativo em exposições da carteira usando ajuste pela volatilidade, calcula os retornos brutos médios entre os ativos…

Aprendizado de máquinaConstrução de portfólioGestão de riscoExecução
Machine Learning for Trading

Este estudo de caso explica por que não é possível testar stop-losses, trailing stops e outros overlays no nível da posição em carteiras de características de empresas do US construídas com observações mensais. O backtest vetorizado aplica um vetor de pesos…

AçõesGestão de riscoBacktesting
Machine Learning for Trading

Esta configuração especifica um experimento de ranking e rebalanceamento de ETF apenas comprado. Ela define um amplo universo de 100-ETF, abrangendo exposições a ações, títulos, commodities e regiões, com decisões mensais e execução na abertura seguinte. O…

AçõesMultiativosBacktestingExecução
Machine Learning for Trading

Este notebook constrói intervalos de previsão em torno de projeções com gradient boosting e compara previsão conformal dividida com regressão quantílica, regressão quantílica conformalizada e inferência conformal adaptativa. A previsão conformal dividida usa…

Aprendizado de máquinaEstatísticaGestão de riscoDimensionamento de posição
Machine Learning for Trading

Este estudo de painel de ações dos US usa um modelo linear penalizado como referência para prever retornos futuros a partir de atributos observados no fechamento. O conjunto de atributos contém medidas sobrepostas de momentum e volatilidade, criando…

AçõesInvestimento em fatoresEstatísticaGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este tutorial compara barreiras fixas de stop-loss e take-profit, stops móveis, saídas escaladas por ATR, um sinal de saída de aprendizado de máquina e combinações dessas abordagens em dados diários de SPY. As barreiras fixas são simuladas a partir dos…

AçõesGestão de riscoIndicadores técnicosBacktesting
Machine Learning for Trading

Este tutorial operacional demonstra proteções em tempo de execução para um sistema de trading ao vivo usando uma corretora sintética. Ele mostra como a SafeBroker rejeita ordens quando os dados de mercado estão desatualizados ou as perdas diárias excedem um…

Gestão de riscoExecuçãoMicroestrutura de mercado
Machine Learning for Trading

Este notebook monta um agente de previsão a partir de um cliente de modelo de linguagem, uma ferramenta de busca e um ciclo limitado de turnos. O agente busca evidências e retorna uma probabilidade binária com justificativa. Seu analisador de respostas trata…

Aprendizado de máquinaEstatísticaSentimentoBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook compara formas de encerrar operações compradas em ETF: alvos e stops fixos de lucro, stops móveis, barreiras ajustadas por ATR, sinais de aprendizado de máquina e combinações. Constrói indicadores e simulações de operações, depois resume…

AçõesGestão de riscoDimensionamento de posiçãoVolatilidade
Machine Learning for Trading

Este documento explica uma referência de validação para previsões de modelos em futuros CME. A cada decisão semanal, os produtos são ordenados pelo retorno previsto; o grupo superior é mantido comprado e o inferior, vendido, com pesos iguais em cada perna. A…

FuturosBacktestingConstrução de portfólioGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook apresenta um fluxo para caracterizar séries de mercado antes da modelagem. Começa com gráficos de preços e retornos de SPY, níveis de VIX e distribuição dos retornos para identificar tendências, agrupamento de volatilidade e caudas pesadas. Em…

AçõesEstatísticaVolatilidadeGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook apresenta um fluxo operacional para conectar uma estratégia à Interactive Brokers por meio de TWS ou Gateway. Ele verifica se a sessão é de uma conta demo, lê os valores e as posições da conta e solicita barras históricas para inicializar o…

ExecuçãoGestão de riscoMomentumAções