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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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135 documentos

Machine Learning for Trading

Este notebook compara quatro formas de descobrir relações em um painel de retornos de ETF: NOTEARS para DAGs lineares contemporâneos, VAR-LiNGAM para estruturas defasadas e instantâneas, PCMCI para testes de independência condicional e testes de Granger como…

Aprendizado de máquinaEstatísticaBacktestingMultiativos
Machine Learning for Trading

Este utilitário cria uma matriz booleana de adjacência entre ativos a partir dos rótulos dos grupos de ativos e de conexões opcionais entre grupos. Ativos atribuídos ao mesmo grupo macro são conectados entre si, e cada conexão fornecida entre grupos conecta…

MultiativosAprendizado de máquinaConstrução de portfólio
Machine Learning for Trading

O documento descreve fluxos completos para combinar dados históricos e recentes de ações e preparar dados horários de contratos perpétuos de cripto. Seu exemplo central integra observações da WikiPrices e do Yahoo no limite de cobertura, valida dados OHLC e…

MultiativosEstatísticaGestão de risco
Machine Learning for Trading

Esta auditoria compara vários mecanismos de backtesting com as mesmas entradas históricas para alocação em ETF, futuros CME, contratos perpétuos de cripto com funding, câmbio e ações US. Cada par compatível recebe os mesmos dados de mercado identificados por…

BacktestingExecuçãoMultiativosFuturos
Machine Learning for Trading

Esta nota de dados descreve uma coleção diversificada de fundos negociados em bolsa, usada em uma estratégia de momentum e em uma série mais ampla de exemplos de pesquisa financeira. Ela fornece observações diárias de abertura, máxima, mínima, fechamento e…

MultiativosAçõesRenda fixaCommodities
Machine Learning for Trading

Este notebook descreve um autoencoder supervisionado que comprime linhas de atributos de ETF em uma representação de baixa dimensão e prevê retornos futuros diretamente a partir dela. Ao contrário de um autoencoder condicional, ele não pressupõe que os…

MultiativosAprendizado de máquinaInvestimento em fatoresEstatística
Machine Learning for Trading

Esta análise compara modelos de previsão de ETF registrados, de várias famílias, em um painel multiclasse de ativos compartilhado. Ela avalia como cada modelo ordena fundos por retornos subsequentes usando coeficientes de informação, examina intervalos de…

MultiativosAprendizado de máquinaEstatísticaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este experimento combina previsões de validação de um modelo de árvores com gradient boosting, uma rede neural tabular e um modelo de fatores latentes para classificação mensal de ETF. Primeiro, padroniza as previsões transversalmente com escores z e depois…

MultiativosAprendizado de máquinaEstatísticaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook apresenta PCMCI como uma forma de descobrir relações defasadas em séries temporais financeiras multivariadas sem especificar previamente um grafo causal. Aplica o método a retornos de ETF e de índices de volatilidade, compara sua análise…

Aprendizado de máquinaEstatísticaMultiativosAções
Machine Learning for Trading

Este notebook demonstra uma interface unificada de OHLCV em Yahoo Finance, WikiPrices e FRED, e depois usa as fontes para dados atuais de ETF, ações com histórico longo e séries macroeconômicas. Ele apresenta uma abordagem de contingência ordenada por…

AçõesMultiativosMicroestrutura de mercadoBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook compara alocações de carteira de PyPortfolioOpt, Riskfolio-Lib e skfolio usando o mesmo painel de retornos de ETF. Ele ajusta os alocadores em um período de treinamento, verifica se objetivos equivalentes e pesos alinhados concordam dentro das…

MultiativosConstrução de portfólioBacktestingExecução
Machine Learning for Trading

Este notebook isola resultados do mecanismo LEAN em uma auditoria que compara execuções reais de estratégias mantidas com perfis correspondentes de backtest do ML4T. Ele identifica quatro cargas de trabalho compatíveis: alocação de ETF, funding de contratos…

MultiativosBacktestingExecuçãoCripto
Machine Learning for Trading

Este notebook apresenta um inventário de atributos financeiros construídos entre estudos de caso e o coeficiente de informação mais alto registrado para cada estudo de mercado. Ele conta atributos e famílias de nomes de atributos, compara os tamanhos dos…

MultiativosEstatísticaAprendizado de máquinaConstrução de portfólio
Machine Learning for Trading

Este notebook compara quatro alocações de referência em ETF usando períodos históricos de crise, choques simultâneos em ativos definidos manualmente, simulações de Monte Carlo com distribuição t de Student e estatísticas de regimes de mercado. Ele explica…

MultiativosGestão de riscoConstrução de portfólioVolatilidade
Machine Learning for Trading

Esta auditoria compara mecanismos de trading que reproduzem os mesmos alvos congelados do modelo e as mesmas entradas históricas identificadas por conteúdo em alocação ETF, futuros, financiamento de futuros perpétuos de cripto, câmbio e ações US. Ela avalia…

BacktestingExecuçãoMultiativosFuturos
Machine Learning for Trading

Este notebook cria um alocador LSTM que mapeia diretamente recursos recentes de retorno e volatilidade de ETF para pesos de carteira apenas comprados. Uma saída softmax mantém pesos não negativos e a carteira totalmente investida, enquanto um objetivo…

Aprendizado de máquinaConstrução de portfólioBacktestingGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este caderno descreve uma política de carteira de ETF de ponta a ponta, projetada para melhorar o desempenho em diferentes condições de mercado. Seus componentes incluem características de retorno e tendência normalizadas pela volatilidade, um modelo baseado…

MultiativosConstrução de portfólioAprendizado de máquinaGestão de risco
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 consulta registros de vários estudos de caso de trading e produz tabelas entre conjuntos de dados para comparar sinais, alocação, custos e risco. Relata diagnósticos do grupo de configurações ranqueadas pela validação, incluindo a diferença de…

BacktestingEstatísticaMultiativosGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook constrói a estrutura de Markowitz totalmente investida e apenas comprada, incluindo carteiras viáveis, fronteira eficiente e soluções de Sharpe máximo e variância mínima. Ele explica como a variância da carteira depende da matriz de covariância…

MultiativosConstrução de portfólioEstatísticaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este documento apresenta um levantamento diagnóstico reutilizável para conjuntos de dados financeiros, cobrindo integridade do índice, duplicatas, dados ausentes, valores extremos, lacunas no calendário e anomalias específicas do domínio. Ele verifica tipos…

MultiativosEstatísticaGestão de riscoMercados dos EUA
Machine Learning for Trading

Este notebook apresenta um inventário comparativo de atributos financeiros projetados em estudos de caso de nove classes de ativos. Ele conta os atributos e as famílias identificadas por nome em cada painel de atributos disponível, compara o tamanho dos…

MultiativosEstatísticaInvestimento em fatores
Machine Learning for Trading

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…

Construção de portfólioBacktestingGestão de riscoAprendizado de máquina