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Esta análise compara três formas de converter previsões assinadas de retorno de modelos em posições binárias: um limite fixo em zero, um percentil móvel para cada símbolo e um percentil transversal entre símbolos. Ela aplica as regras a previsões de…
Este notebook transforma retornos futuros de 21 dias de ETF em um alvo de alta ou baixa e avalia regressões logísticas regularizadas por L1 e L2 em partições walk-forward cronológicas. Ele escala os atributos usando os dados de treinamento de cada partição…
Este notebook configura o Feast como feature store para dados financeiros e baseados em modelos e, em seguida, compara suas recuperações históricas e em cada data com um join transparente, criado manualmente. Ele declara entidades, fontes com registro de…
Este notebook compara funções objetivo de gradient boosting em retornos mensais de ações US, mantendo fixos os atributos, o alvo e as partições walk-forward. Ele compara o erro quadrático com o erro absoluto e a perda de Huber, que reduz a influência de…
Este módulo coordena o ajuste e a avaliação walk-forward de vários modelos de fatores latentes, incluindo componentes principais, componentes principais instrumentados e autoencoders neurais. Ele prepara dados em painel e partições, chama executores…
Esta implementação descreve um autoencoder condicional para precificação de ativos. Uma rede beta mapeia as características de cada ação para cargas fatoriais latentes, enquanto uma rede fatorial linear mapeia os retornos de carteiras gerenciadas para…
Esta referência descreve o Financial Phrasebank, uma coleção rotulada de frases de notícias financeiras usada para treinar ou avaliar modelos de processamento de linguagem natural. Anotadores humanos atribuem rótulos de sentimento positivo, neutro ou…
Esta análise explica como interpretar coeficientes de informação (ICs) transversais para modelos de futuros CME e como eles se relacionam com testes posteriores de carteira. Ela calcula a correlação de postos entre retornos previstos e realizados em cada…
Este notebook compara busca por palavras-chave BM25, embeddings densos, fusão recíproca de rankings (RRF) e reclassificação por cross-encoder em trechos de documentos 10-K de empresas. Ele implementa cada método de recuperação e avalia resultados…
Este notebook compara modelos LightGBM em um painel de ações US com três horizontes de retorno. A grade varia a contagem de folhas das árvores e as funções de perda, depois pontua cada configuração em vários pontos de controle do número de árvores. A…
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…
Este estudo de caso sobre ações US distingue prever retornos futuros de afirmar que o momentum os causa. Trata o retorno da ação no ano anterior, excluindo o mês mais recente, como tratamento; o retorno futuro como resultado; e a volatilidade recente, a…
Este notebook desenvolve uma tarefa simulada de formação de mercado na qual um agente PPO escolhe a assimetria das cotações e a largura do spread. A probabilidade de execução diminui conforme as cotações se afastam do preço médio, enquanto o desequilíbrio de…
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…
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…
Este notebook mostra como transformar o texto trimestral de Discussão e Análise da Administração dos documentos SEC 10-Q em dois sinais candidatos de ações. O FinBERT atribui pontuações de tom positivo, neutro ou negativo a trechos do texto; as pontuações…
Este notebook compara três formas de usar regimes de mercado em previsões: um modelo de referência sem variável de regime, um único modelo que recebe a probabilidade filtrada de um estado volátil e modelos separados treinados dentro de atribuições rígidas de…
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…
Este notebook usa aprendizado de máquina duplo (DML) para estimar o efeito ajustado de uma medida contínua de momentum em ETF sobre retornos subsequentes, controlando a volatilidade recente e de longo prazo, o regime de mercado e a inclinação da curva de…
Este notebook configura uma execução de previsão com LSTM para um estudo de caso de pares FX. O modelo mantém um estado oculto ao longo de uma sequência de lookback, e o notebook resolve as configurações de arquitetura e treinamento por meio das ferramentas…
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…
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…
Este notebook ajusta um modelo LSTM definido para fazer previsões em um estudo de opções do S&P 500. A rede recebe janelas cronológicas do histórico de cada ativo e usa estados recorrentes com portas para representar informações entre sessões, em vez de…
Este notebook compara três formas de classificar frases de notícias financeiras como positivas, neutras ou negativas: recursos de palavras e expressões TF-IDF com regressão logística, vetores estáticos médios de palavras com um classificador e um modelo de…