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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

O notebook descreve uma análise de aprendizado de máquina duplo com janela expansiva para avaliar se o momentum de 12 a -2 meses prevê retornos de empresas US no mês seguinte, após ajustes por beta, volatilidade idiossincrática, capitalização de mercado e…

AçõesMomentumAprendizado de máquinaEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook compara clonagem comportamental e aprendizado por reforço inverso (IRL) usando demonstrações de uma regra de execução a preço médio ponderado pelo tempo (TWAP). A clonagem comportamental mapeia diretamente estados de mercado observados em…

ExecuçãoAprendizado de máquinaEstatísticaGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook aplica aprendizado de máquina duplo para examinar se o spread entre volatilidade implícita e realizada está associado a retornos acionários subsequentes após o ajuste por fatores de confusão observados. Identifica volatilidade realizada,…

AçõesOpçõesVolatilidadeAprendizado de máquina
Machine Learning for Trading

Este utilitário de treinamento descreve um ciclo de otimização para um modelo no estilo DeePM. Ele usa AdamW para atualizar os parâmetros do modelo a partir de uma função de perda robusta orientada ao Sharpe, fornecendo retornos futuros, escala de…

Aprendizado de máquinaGestão de riscoBacktestingEstatística
Machine Learning for Trading

Este estudo de caso ajusta árvores com gradient boosting a rótulos de retorno de ETF e as compara com uma referência linear que teve bom desempenho sob forte regularização ridge. Explica por que árvores podem descobrir interações, como o momentum se…

AçõesAprendizado de máquinaEstatísticaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este documento demonstra conceitos de repositório de variáveis diretamente com dados Parquet de um estudo de caso. Uma visão de variáveis especifica a chave da entidade, o horário do evento, o período de validade e as colunas de variáveis. No treinamento do…

Aprendizado de máquinaBacktestingEstatísticaGestão de risco
Machine Learning for Trading

O documento explica três regras para fechar posições antes do rebalanceamento programado de uma carteira: um stop de perda fixo, um stop móvel medido a partir do melhor preço da posição e uma saída por tempo que fecha a posição após um período de manutenção…

AçõesGestão de riscoBacktestingDimensionamento de posição
Machine Learning for Trading

Este notebook transforma divulgações institucionais 13F em um grafo bipartido que conecta gestores a ações e, em seguida, deriva variáveis de propriedade por ação. Agrega posições duplicadas de gestor e ação, padroniza os nomes dos emissores, exclui linhas…

AçõesEstatísticaConstrução de portfólioMercados dos EUA
Machine Learning for Trading

Este notebook avalia se os dados de futuros perpétuos da Binance podem sustentar uma estratégia transversal que classifica contratos pelo prêmio e assume posições compradas e vendidas. Ele não ajusta um modelo nem faz previsões. Em vez disso, verifica o…

CriptoFuturos perpétuosEstatísticaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook compara o efeito dos custos de trading presumidos entre estratégias de vários estudos de caso. Lê backtests de sensibilidade a custos para cada configuração implantada, compara o Sharpe bruto com o Sharpe líquido ao custo presumido no próprio…

BacktestingGestão de riscoExecuçãoEstatística
Machine Learning for Trading

Esta configuração especifica um fluxo de pesquisa de estratégia long-short para contratos futuros perpétuos de cripto. Define um universo de 19 ativos selecionados por volume, decisões alinhadas aos pagamentos de funding a cada oito horas e execução no…

CriptoFuturos perpétuosCarryReversão à média
Machine Learning for Trading

Esta visão geral consolida dados de configuração de nove estudos de caso de trading que abrangem ações, cripto, câmbio, futuros, opções e carteiras multiativos. Compara o universo, a frequência dos dados, a cadência de decisão, o modelo de custos e o…

MultiativosBacktestingGestão de riscoExecução
Machine Learning for Trading

Este estudo de caso avalia TabM, um ensemble neural eficiente em parâmetros, nas mesmas linhas de características de futuros CME disponíveis no ponto no tempo e nas dobras walk-forward usadas por outras famílias de modelos. O estudo apresenta TabM como uma…

FuturosAprendizado de máquinaBacktestingGestão de risco
Machine Learning for Trading

Esta demonstração amplia um fluxo de trabalho de ordem única para um rebalanceamento diário de um universo fixo de ações US de grande capitalização. Explica como comparar as posições atuais na corretora com os alvos do modelo, criar ordens para as diferenças…

AçõesExecuçãoGestão de riscoMicroestrutura de mercado
Machine Learning for Trading

Este notebook educacional apresenta características derivadas de preço e volume usadas em pesquisa quantitativa. Abrange retornos simples e logarítmicos em vários horizontes, momentum com exclusão de um período, retornos noturnos e intradiários, distância da…

AçõesIndicadores técnicosVolatilidadeMomentum
Machine Learning for Trading

Este estudo de caso avalia straddles vendidos no dinheiro em componentes do S&P 500, iniciados semanalmente e mantidos até o vencimento com hedge delta diário. A principal escolha metodológica é modelar retornos até o vencimento: a posição em opções incorre…

OpçõesVolatilidadeBacktestingExecução
Machine Learning for Trading

Este notebook descreve como avaliar uma estratégia de FX selecionada anteriormente usando previsões de holdout. Ele reutiliza a especificação de backtest registrada para a configuração selecionada, mantendo fixos o sinal, a alocação, os controles de risco, a…

CâmbioBacktestingGestão de riscoDimensionamento de posição
Machine Learning for Trading

Este notebook avalia como as premissas de custos de transação afetam o Sharpe de validação de uma alocação selecionada em ações e opções do S&P 500. Quando disponível, mantém a configuração escolhida por meio de um conjunto de candidatas congelado e, em…

AçõesOpçõesExecuçãoBacktesting
Machine Learning for Trading

Este capítulo argumenta que uma pesquisa de trading duradoura depende de um processo disciplinado que se adapte a mercados em mudança, evidências ruidosas e custos de implementação. Ele apresenta as diferenças entre quebras estruturais, regimes, deriva dos…

Aprendizado de máquinaBacktestingGestão de riscoEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook aplica regras configuradas de stop-loss, trailing stop e saída por tempo ao sinal ou à estratégia de alocação com melhor classificação na validação para cada horizonte de retorno de futuros. Cada regra é avaliada sobre sua própria estratégia de…

FuturosCarryReversão à médiaGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook executa uma configuração selecionada anteriormente para ações US usando previsões do período reservado. O modelo, as previsões, o alocador, a concentração, a camada de risco, a frequência de rebalanceamento e as premissas de custos de transação…

AçõesMercados dos EUABacktestingGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este documento apresenta uma análise de sensibilidade a custos para uma estratégia fixa de momentum em ETF. Mantém constantes o universo, os pesos, o cronograma e o simulador enquanto refaz o backtest com uma faixa de tarifas por etapa. A curva resultante…

AçõesMomentumBacktestingExecução