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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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1,391 documentos

Machine Learning for Trading

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:…

AçõesAprendizado de máquinaEstatísticaVolatilidade
Machine Learning for Trading

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…

AçõesAprendizado de máquinaEstatísticaBacktesting
Machine Learning for Trading

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…

AçõesAprendizado de máquinaEstatísticaIndicadores técnicos
Machine Learning for Trading

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…

EstatísticaAprendizado de máquinaBacktestingGestão de risco
Machine Learning for Trading

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.…

Aprendizado de máquinaMomentumEstatísticaBacktesting
Machine Learning for Trading

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…

AçõesAprendizado de máquinaBacktestingEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook apresenta o EdgarTools para explorar documentos SEC por empresa e tipo de documento. Ele mostra como localizar emissores usando identificadores CIK estáveis, obter relatórios anuais e trimestrais, extrair demonstrações financeiras XBRL e…

AçõesMercados dos EUABacktestingEstatística
Machine Learning for Trading

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…

AçõesAprendizado de máquinaEstatísticaMercados dos EUA
Machine Learning for Trading

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…

Investimento em fatoresAprendizado de máquinaEstatísticaAções
Machine Learning for Trading

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…

AçõesAprendizado de máquinaBacktestingEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook define alvos de retorno futuro para classificar ações US e explica como fazer com que os horizontes correspondam às sessões reais de negociação. Usa preços ajustados por desdobramentos e dividendos para calcular retornos, mas usa o fechamento…

AçõesMomentumEstatísticaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este script reúne posições de investidores institucionais em declarações SEC 13F de duas formas: pode recuperar declarações de um conjunto selecionado de gestores ou baixar os arquivos trimestrais em lote da SEC. Ambos os caminhos normalizam as posições em…

AçõesEstatísticaConstrução de portfólio
Machine Learning for Trading

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…

AçõesEstatísticaAprendizado de máquinaInvestimento em fatores
Machine Learning for Trading

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…

CriptoFuturos perpétuosAprendizado de máquinaBacktesting
Machine Learning for Trading

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…

CriptoFuturos perpétuosVolatilidadeAprendizado de máquina
Machine Learning for Trading

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…

EstatísticaAprendizado de máquinaBacktesting
Machine Learning for Trading

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…

AçõesMercados dos EUAAprendizado de máquinaBacktesting
Machine Learning for Trading

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…

Aprendizado de máquinaSentimentoEstatística
Machine Learning for Trading

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…

Aprendizado de máquinaEstatísticaBacktesting
Machine Learning for Trading

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…

AçõesAprendizado de máquinaEstatísticaBacktesting
Machine Learning for Trading

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,…

Indicadores técnicosAprendizado de máquinaEstatísticaAções
Machine Learning for Trading

O documento transforma uma hipótese de momentum entre ativos em um teste exploratório mensal com um universo de 100-ETF. Ele constrói preços ajustados no fim do mês, mede o momentum de 12 a -1 meses, classifica os ETFs elegíveis em cinco grupos com pesos…

MultiativosMomentumSeguir tendênciasEstatística
Machine Learning for Trading

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…

OpçõesAprendizado de máquinaInvestimento em fatoresEstatística