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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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186 documentos

Machine Learning for Trading

Este notebook aplica uma estratégia de ações e opções do S&P 500, selecionada anteriormente, a previsões para um período de holdout separado de 2021. Ele mantém inalterada a configuração selecionada, incluindo o alocador, as regras de concentração, a…

AçõesOpçõesBacktestingGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este documento descreve a criação de uma matriz transversal de atributos para ações do S&P 500, combinando históricos ajustados de preços com superfícies resumidas de volatilidade implícita em opções. Os atributos são organizados por função, entrada, janela…

AçõesOpçõesVolatilidadeMomentum
Machine Learning for Trading

Este notebook de engenharia de atributos cria variáveis que exigem informações além do histórico de preços de um único ativo. Para contratos futuros, calcula o rendimento anualizado de rolagem com base nos níveis contemporâneos dos contratos próximos e…

FuturosOpçõesCarryVolatilidade
Machine Learning for Trading

Este notebook cria atributos de volatilidade condicional baseados em modelo para ações do S&P 500 com um modelo GJR-GARCH(1,1) e, em seguida, compara um spread de volatilidade implícita em opções medido em relação à volatilidade realizada com outro medido em…

AçõesOpçõesVolatilidadeAprendizado de máquina
Machine Learning for Trading

Este notebook ajusta um modelo de fatores latentes PCA a um painel de retornos de ações, sem usar variáveis da superfície de opções, características ou informações do alvo. PCA extrai as principais direções de co movimento transversal histórico, estima as…

AçõesOpçõesAprendizado de máquinaEstatística
Machine Learning for Trading

Este documento de configuração define um fluxo semanal de pesquisa de ações do S&P 500 que usa características do mercado de opções junto com sinais baseados em preços. Especifica o universo elegível, os horários de decisão e execução e frequências distintas…

OpçõesAçõesVolatilidadeMomentum
Machine Learning for Trading

O documento avalia como os custos de trading alteram o desempenho na validação de uma alocação em ações e opções do S&P 500, selecionada anteriormente. Ele varia cobranças por lado como fração do valor negociado e as compara com uma comissão fixa por ação e…

AçõesOpçõesBacktestingExecução
Machine Learning for Trading

Este notebook aplica TabM, um ensemble neural com compartilhamento de pesos, a alvos de retornos acionários construídos com atributos de opções sobre ações. Seus membros usam uma estrutura comum de rede com duas camadas, vetores separados de escala de…

AçõesOpçõesAprendizado de máquinaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook especifica e executa uma análise de aprendizado de máquina duplo sobre o efeito do prêmio de risco de variância nos retornos de opções do S&P 500 até o vencimento. Antes da execução, ele apresenta o estimando, o momento observado, os fatores de…

OpçõesMercados dos EUAAprendizado de máquinaEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook ajusta modelos neurais TabM a um alvo de retorno de short straddle de opções do S&P 500 e compara três capacidades de modelo no mesmo painel de atributos usado por abordagens lineares e de boosting. O TabM compartilha uma estrutura neural entre…

OpçõesAçõesAprendizado de máquinaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook avalia controles por posição para uma alocação em ações e opções do S&P 500, comparando stops fixos, stops móveis e saídas por tempo com a própria estratégia sem proteção adicional como referência. Ele seleciona uma linhagem de estratégia…

AçõesOpçõesGestão de riscoBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook avalia se medidas do mercado de opções podem classificar retornos futuros entre ações. Ajusta modelos lineares declarados sobre atributos derivados de opções, com validação walk-forward, e compara intensidades de penalização para ridge, lasso e…

OpçõesAçõesVolatilidadeAprendizado de máquina
Machine Learning for Trading

Este estudo pergunta se variáveis do mercado de opções podem classificar os retornos futuros das ações. Os atributos incluem volatilidade implícita em vários vencimentos, assimetria entre opções de venda e compra, inclinação da estrutura a termo e prêmio de…

OpçõesAçõesVolatilidadeAprendizado de máquina
Machine Learning for Trading

Este notebook avalia uma estratégia semanal de straddle de opções do S&P 500 usando backtests registrados e um processo de seleção fixo. Ele recupera a configuração selecionada no registro após aplicar uma restrição de universo líquido e, então, avalia os…

OpçõesAçõesBacktestingGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este estudo de caso ajusta modelos lineares regularizados aos retornos de straddles no dinheiro vendidos e mantidos até o vencimento. Como o prêmio recebido limita o ganho, enquanto as perdas podem crescer sem limite, poucas perdas severas dominam o objetivo…

OpçõesVolatilidadeAprendizado de máquinaGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook cria quatro atributos baseados em modelos para pesquisa de opções do S&P 500: previsões de volatilidade para o dia seguinte com GJR-GARCH e volatilidade estocástica, além das diferenças entre cada previsão e a volatilidade implícita do mercado…

OpçõesVolatilidadePrecificação de derivativosBacktesting
Machine Learning for Trading

Este documento ajusta o TabM, um ensemble neural com compartilhamento de pesos, a atributos derivados de opções para prever retornos futuros de ações e retornos ajustados ao risco. Seus integrantes usam uma rede compartilhada de duas camadas, com escalas de…

AçõesOpçõesAprendizado de máquinaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook ajusta o PatchTST como um integrante de uma população declarada de modelos de sequência para opções do S&P 500. O PatchTST divide uma janela retrospectiva em blocos de tamanho fixo, incorpora esses blocos como tokens e usa atenção para aprender…

OpçõesAprendizado de máquinaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este documento descreve um modelo de sequências LSTM para um estudo de opções do S&P 500. Ao contrário dos modelos transversais, que dependem de atributos projetados para resumir o histórico de um ativo, o LSTM recebe janelas cronológicas e aprende quais…

OpçõesAçõesAprendizado de máquinaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook desenvolve a precificação Black-Scholes para opções europeias de compra e venda, verifica a paridade put-call e calcula a volatilidade implícita por busca de raízes de Brent. Também define Delta, Gamma, Vega, Theta e Rho e usa gráficos para…

OpçõesPrecificação de derivativosVolatilidadeGestão de risco