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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Este notebook treina um modelo Skip-gram Word2Vec em um pequeno corpus de notícias financeiras rotuladas por sentimento e examina o que seus vizinhos mais próximos revelam. O método representa as palavras com base nos contextos em que aparecem. No exemplo,…
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…
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…
Este notebook explica como um autoencoder condicional amplia o PCA instrumentado para modelar retornos de ETF. Ambos os métodos mapeiam características dos fundos para exposições a fatores e combinam essas exposições com os retornos dos fatores; o…
Este notebook usa regressão linear como referência para prever retornos do NASDAQ-100 a partir de características de microestrutura em intervalos de minutos. Como medidas de spread e desequilíbrio de ordens se sobrepõem entre diferentes janelas…
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…
Este estudo de atributos ETF constrói três entradas derivadas de modelos: um modelo oculto de Markov (HMM) que estima o regime de mercado, preços diferenciados fracionariamente para fundos de referência e volatilidade condicional GARCH(1,1) por ETF. Ele…
Este notebook explica a análise de componentes principais instrumentada (IPCA), que estima fatores comuns fazendo com que as exposições fatoriais de cada ação sejam uma função linear compartilhada dos atributos da superfície de opções no mesmo dia. Esses…
Este estudo compara árvores com gradient boosting a um modelo linear penalizado para classificar pares de moedas por retornos futuros. A motivação é que árvores podem representar relações condicionais, como usar momentum em um regime de mercado e carry em…
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…
Este notebook aplica métodos de estudo de eventos com séries temporais estruturais bayesianas para estimar o impacto dos anúncios do Federal Reserve em um ETF de títulos. Ele constrói um contrafactual a partir das relações pré-evento entre os retornos…
Este notebook compara DQN, PPO e A2C em um ambiente compartilhado de trading simulado, calibrado com retornos horários de futuros perpétuos de Bitcoin. Um modelo GARCH(1,1) fornece agrupamento de volatilidade, enquanto o ambiente cobra pelas mudanças de…
Este notebook testa se quatro estratégias de carteira gerida explicam os retornos de SPY após controlar o movimento conjunto amplo de ETF. As estratégias classificam ETFs usando momentum defasado, volatilidade ou retornos recentes. Dez componentes principais…
Este notebook adapta o skip-gram do Word2Vec a posições institucionais em ações. Ele trata a carteira de cada instituição como uma frase, identificadores de ações como tokens e posições ordenadas pelo valor informado das posições como a ordem das palavras.…
Este notebook testa se o dimensionamento de posições baseado em modelos melhora a ponderação igualitária em uma estratégia de características de empresas dos US. Ele compara a ponderação por score, que aloca mais recursos a ativos com scores previstos mais…
Este notebook avalia se o coeficiente de informação (IC) de um sinal pode ser distinguido do ruído quando observações sucessivas são dependentes. Ele ilustra a questão com um sinal de momentum e dados de ETF, explicando como retornos futuros sobrepostos,…
Este notebook trata previsões ARIMA como colunas de entrada para modelos posteriores, em vez de previsões independentes. Ajusta modelos aos retornos de ETF, usa verificações de estacionariedade e diagnósticos de autocorrelação para propor ordens e compara…
Este notebook descreve como preparar e registrar previsões NLinear para rótulos FX. NLinear subtrai o último nível observado de cada histórico de entrada de tamanho fixo, concentrando o modelo nas mudanças dentro do período analisado. Um processo…
Este utilitário compartilhado de análise permite comparar previsões de modelos de trading usando métricas do registro e diagnósticos no nível das previsões. Carrega resultados pré-calculados de coeficientes de informação, permite filtrar por rótulo ou…
O documento descreve três recursos baseados em modelos e derivados do carry de futuros: uma previsão ARIMA do carry da sessão seguinte, medidas móveis de Fourier para durações de ciclo selecionadas e um modelo oculto de Markov com dois estados que infere o…
O documento descreve a conversão de janelas móveis de retorno ETF em imagens de dois canais para uma rede neural convolucional convencional. Um campo angular de Gramian mapeia observações normalizadas em ângulos e registra relações angulares pareadas; um…
Este documento apresenta o painel mensal de ações US de Chen, Pelger e Zhu, usado para comparar modelos de precificação de ativos. Descreve 46 características de empresas agrupadas por tema econômico, retornos excedentes do mês seguinte e as divisões…
O documento explica uma rede convolucional temporal para prever prêmios de funding de futuros perpétuos de cripto a partir de uma janela de 60 liquidações. Quatro blocos de convolução causal usam kernel de três e dilatações de 1, 2, 4 e 8. O campo receptivo…
Este notebook descreve uma arquitetura inspirada em GT-GAN para sintetizar séries temporais com marcações de tempo genuinamente irregulares, como barras de ticks, volume ou dólares. Um codificador GRU-ODE mapeia observações em estados latentes, enquanto…