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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 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…

EstatísticaAprendizado de máquinaGestão de riscoBacktesting
Machine Learning for Trading

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…

AçõesOpçõesAprendizado de máquinaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook explica como construir e inspecionar um painel trimestral de fundamentos de ações a partir de dados SEC XBRL. Cada observação contém tanto o período fiscal que descreve quanto a data de divulgação em que a informação se tornou pública. Essa…

AçõesMercados dos EUAInvestimento em fatoresBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook agrupa indicadores macroeconômicos mensais para descrever as condições de mercado independentemente dos retornos de ações. Ele alinha séries FRED às observações de fim de mês, padroniza desemprego, taxa dos fundos federais, spread da curva de…

Aprendizado de máquinaEstatísticaVolatilidadeMercados dos EUA
Machine Learning for Trading

Este notebook adapta o Diffusion-TS para gerar sequências sintéticas de retornos diários de ETF. O denoiser prevê a série original e decompõe essa previsão em uma tendência polinomial, componentes de Fourier selecionados e um resíduo. Um objetivo combinado…

Aprendizado de máquinaVolatilidadeEstatísticaMultiativos
Machine Learning for Trading

Este notebook cria um fluxo de monitoramento para um modelo financeiro implantado, usando artefatos reais de holdout. Antes de medir a deriva, verifica se os dados de atributos recebidos estão preenchidos e têm estrutura válida; depois, compara janelas de…

Aprendizado de máquinaEstatísticaGestão de riscoAções
Machine Learning for Trading

Este notebook explica como interpretar previsões de regressão Ridge para um painel de ETF com SHAP. Em um modelo linear, a atribuição de cada atributo é seu coeficiente multiplicado pelo desvio do atributo em relação à média do conjunto de referência de…

Aprendizado de máquinaEstatísticaAçõesBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook compara dois métodos de estimativa de spreads bid-ask quando os dados históricos têm abertura, máxima, mínima, fechamento e volume diários, mas não incluem cotações. Corwin-Schultz separa spread e volatilidade comparando intervalos entre máxima…

Microestrutura de mercadoExecuçãoEstatísticaGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook apresenta um fluxo de trabalho para transformar registros regulatórios anuais e trimestrais SEC em texto estruturado para análises posteriores de sentimento, tópicos e embeddings. Ele mapeia as seções desejadas para números de itens específicos…

AçõesSentimentoOrientado por eventosEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook explica como um autoencoder condicional amplia um modelo de componentes principais instrumentado: uma rede neural mapeia características das ações para exposições a fatores, enquanto o modelo mantém a mesma estrutura que combina exposição e…

AçõesInvestimento em fatoresAprendizado de máquinaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este estudo avalia atributos financeiros e de volatilidade GJR-GARCH em relação a retornos futuros de ações. Para cada sessão, calcula a correlação por postos entre ações, entre um atributo e retornos subsequentes; depois, avalia a associação média, a…

AçõesOpçõesEstatísticaAprendizado de máquina
Machine Learning for Trading

Esta referência descreve dois corpora de notícias financeiras usados para análise de sentimento, desenvolvimento de atributos textuais e experimentos que relacionam notícias a retornos. FNSPID conecta manchetes a tickers de ações e cobre um amplo período…

AçõesSentimentoAprendizado de máquinaEstatística
Machine Learning for Trading

O documento deriva preços de opções europeias de compra e venda pelo modelo Black-Scholes, verifica sua relação pela paridade entre opções de compra e venda e calcula a volatilidade implícita resolvendo numericamente a volatilidade que corresponde a um preço…

OpçõesPrecificação de derivativosVolatilidadeGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este módulo define como um campo de seleção de holdout é montado entre etapas de validação e rótulos de estratégia. Ele trata discrepâncias que podem fazer conjuntos congelados de candidatos e reconstruções em produção selecionarem configurações diferentes,…

BacktestingGestão de riscoConstrução de portfólioEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook mostra como testar se quatro estratégias de carteiras gerenciadas acrescentam poder explicativo aos retornos de SPY, após controlar movimentos amplos capturados por dez componentes principais. As carteiras candidatas classificam ETFs por…

AçõesAprendizado de máquinaEstatísticaGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este documento descreve um fluxo de trabalho para transformar registros trimestrais em lote do SEC 13F em um painel de posições institucionais. Ele seleciona o registro mais recente de cada gestor pela data de entrega, usa CUSIP em vez dos nomes de empresas…

AçõesMercados dos EUAEstatísticaSentimento
Machine Learning for Trading

O documento explica a análise de componentes principais instrumentada para modelar retornos de ETF. Diferentemente da PCA comum, que atribui exposições fatoriais fixas a cada fundo, a IPCA modela as exposições de cada fundo como uma função linear…

AçõesInvestimento em fatoresAprendizado de máquinaEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook usa registros de negociação NASDAQ ITCH para examinar como o volume e a atividade de negociação variam ao longo da sessão regular. Ele reamostra as negociações em barras temporais, compara preço e volume de ações representativas com atividade…

AçõesMicroestrutura de mercadoEstatísticaIndicadores técnicos
Machine Learning for Trading

Este notebook compara modelos preditivos para ordenar ações do NASDAQ-100 pelo retorno dos próximos 15 minutos, usando informações intradiárias de microestrutura, como spreads, desequilíbrio de profundidade, volume com sinal e impacto no preço. Ele seleciona…

AçõesAprendizado de máquinaEstatísticaMicroestrutura de mercado
Machine Learning for Trading

Esta avaliação examina features da superfície de opções, derivadas de preços e de volatilidade condicional em relação a retornos futuros de ações. Para cada sessão, calcula uma correlação de ordenação transversal entre os valores das features e os retornos…

AçõesOpçõesEstatísticaAprendizado de máquina