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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O artigo apresenta o CausalReinforceNet, um arcabouço que busca incorporar análise causal às decisões de aprendizado por reforço para trading de criptomoedas. Ele combina técnicas bayesianas e de redes bayesianas dinâmicas com aprendizado por reforço, com o…
O estudo desenvolve previsões probabilísticas da variância realizada do Bitcoin, indo além de previsões pontuais para estimar quantis condicionais e representar a incerteza dos possíveis resultados de volatilidade. Combina previsões de modelos estatísticos…
Este estudo investiga se o aprendizado por reforço pode aprimorar o trading de pares de criptomoedas, uma abordagem de arbitragem estatística que negocia diferenças de preço entre ativos correlacionados. Os autores constroem ambientes de trading e treinam…
Este artigo apresenta uma classe de regras para negociar ativos chamadas políticas lineares duplas e estuda sua robustez quando as transações têm custos. Ele usa ganhos esperados de trading consistentemente positivos em diferentes direções de mercado como…
Este estudo combina medidas do mercado de Bitcoin com sinais sociais e comportamentais para investigar o trading algorítmico. Entre as entradas estão preço e volume em exchanges, adoção de tecnologia e volume de transações de Bitcoin, além de atividade de…
Este trabalho estuda modelos de fatores para a seção transversal dos retornos diários de criptomoedas e outros ativos digitais, usando dados de mercado de exchanges. Identifica um fator principal que parece contribuir significativamente para os retornos de…
Este estudo examina como a mídia e os recursos educacionais se relacionam com a participação individual nos mercados de criptomoedas. Ele descreve plataformas sociais, influenciadores e comentaristas financeiros como fontes de exposição capazes de despertar…
O artigo analisa se é possível prever a volatilidade implícita do Bitcoin em um horizonte de cinco minutos com base no comportamento recente do mercado e em dados alternativos. O modelo usa preços defasados do índice do Bitcoin e movimentos de volatilidade,…
O documento apresenta o AutoQuant, uma estrutura de apoio à decisão baseada em regras para selecionar configurações de trading em futuros perpétuos de criptomoedas. Ele explicita o momento de execução, o tratamento das taxas de financiamento, as taxas, o…
O estudo compara dois modelos de aprendizado de máquina, LightGBM e LSTM, com duas estratégias baseadas em indicadores para Bitcoin: um cruzamento de médias móveis exponenciais e uma combinação de MACD com ADX. A comparação é apresentada no contexto da…
Este estudo aplica geometria fractal e análise estatística aos retornos do Bitcoin para examinar persistência, previsibilidade e estrutura de mercado. Compara nove criptomoedas, que juntas representam quase três quartos da capitalização de mercado, com…
Este artigo modela os preços de criptomoedas como trajetórias em um campo potencial não linear que varia ao longo do tempo. Ele combina inferência bayesiana com Processos Gaussianos para estimar o campo a partir de preços históricos e, em seguida, usa…
O artigo compara três formas de caracterizar a volatilidade do Bitcoin: a volatilidade histórica medida pelo desvio padrão amostral, as previsões condicionais de modelos do tipo GARCH e a volatilidade implícita derivada de opções de Bitcoin. Ele usa essas…
O documento deriva como a fração de Kelly em tempo contínuo muda quando o preço de longo prazo de um ativo segue uma lei de potência e a variância de seus retornos diminui com o tempo. Com retorno livre de risco igual a zero, a alocação depende do expoente…
O artigo apresenta uma política de implantação para sistemas de previsão que são retreinados regularmente: manter o modelo atual em operação enquanto um modelo concorrente, ajustado novamente com aquecimento, roda fora do caminho de atendimento; depois,…
O artigo estuda como os efeitos de momentum variam com a liquidez nos mercados de criptomoedas. Ele forma carteiras ordenando criptomoedas tanto por momentum quanto por liquidez, com o número de ativos variando ao longo do tempo, e rebalanceia essas…
Este estudo investiga se dois coletores de dados configurados de forma independente observam os mesmos tokens na plataforma de lançamento pump.fun da Solana. Um processo detecta grupos associados a carteiras coordenadas de compradores iniciais; o outro…
O artigo modela como se forma o preço de um ativo negociado por meio de um livro de ofertas. Desenvolve duas abordagens relacionadas: um jogo finito com vários participantes e um jogo de campo médio, ambos com custos de trading que refletem a liquidez…
Este artigo propõe o uso de Soft Actor-Critic (SAC) e Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) para gerir carteiras de criptomoedas. Os agentes aprendem ações contínuas de trading em um ambiente simulado com dados históricos de mercado, ajustando os pesos…
Este artigo modela o autodeleveraging (ADL), um mecanismo usado em plataformas de futuros perpétuos para socializar perdas quando as liquidações não conseguem preservar a solvência. Seu principal resultado teórico é um dilema triplo: uma política de ADL não…
O estudo usa um autoencoder convolucional para extrair padrões dominantes do comportamento do mercado de criptomoedas e agrupar 40 criptomoedas em classes. Ele examina doze períodos consecutivos de seis meses, começando em 15 de maio de 2013, e relaciona as…
Este estudo analisa a volatilidade realizada de alta frequência e sua transmissão entre instrumentos de bitcoin, comparando o bitcoin cotado em dólares US com o bitcoin negociado contra tether. Ele conclui que o contrato perpétuo com margem em tether da…
Este estudo compara aprendizado de máquina quântico, aprendizado de máquina clássico, métodos híbridos quântico-clássicos e modelos Transformer em estratégias de negociação com formadores automatizados de mercado (AMMs) e finanças descentralizadas. Apresenta…
O artigo examina contratos de mercados de previsão cuja liquidação depende do preço de um ativo que os traders podem influenciar por meio de operações no mercado subjacente. O modelo prevê que esses contratos podem transferir riqueza de provedores de…