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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

Este notebook estuda o comportamento de ridge, lasso e elastic net quando uma matriz de atributos de perpétuos cripto mede uma grandeza econômica — o prêmio — de muitas formas diferentes. Níveis e variações do prêmio, volatilidade, posições padronizadas,…

CriptoFuturos perpétuosAprendizado de máquinaEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook demonstra o protocolo Rademacher Anti-Serum como forma de considerar a seleção de um vencedor entre uma classe de estratégias testadas. Ele estima a complexidade empírica a partir das trajetórias de desempenho dos candidatos, ilustrando como a…

BacktestingEstatísticaGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook desenvolve uma política de saída com dois modelos para contratos perpétuos de cripto em barras horárias. Um classificador de entrada identifica retornos futuros excepcionalmente fortes, enquanto um classificador de saída prevê se o próximo…

CriptoFuturos perpétuosAprendizado de máquinaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook sintetiza resultados de nove estudos de caso de mercado em um funil cumulativo de filtragem de estratégias. Ele testa, em ordem, se um modelo tem coeficiente de informação positivo, se sua configuração selecionada tem Sharpe de validação…

BacktestingEstatísticaGestão de riscoExecução
Machine Learning for Trading

Este notebook cria um alocador de carteira que coloca uma rede de seleção de variáveis no estilo Temporal Fusion Transformer antes de um codificador LSTM. A rede de seleção incorpora cada atributo de entrada separadamente e atribui pesos softmax, permitindo…

AçõesAprendizado de máquinaConstrução de portfólioGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este documento descreve um livro-razão para aplicar fluxos de caixa de funding a posições de futuros perpétuos durante um backtest. Em cada instante de funding, ele usa a quantidade assinada da posição, o preço de marcação atual, qualquer multiplicador de…

Futuros perpétuosBacktestingPrecificação de derivativosGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook avalia saídas por stop-loss, trailing stop e duração fixa como overlays em estratégias de futuros CME. Para cada horizonte de previsão, aplica regras configuradas ao melhor resultado Sharpe de validação entre os modelos-base selecionados…

FuturosGestão de riscoBacktestingCarry
Machine Learning for Trading

Este notebook aplica a análise de componentes principais às variações dos rendimentos dos títulos do Tesouro em diferentes vencimentos. A padronização das variações dá a cada vencimento a mesma influência, e os componentes resultantes são interpretados como…

Renda fixaEstatísticaGestão de riscoConstrução de portfólio
Machine Learning for Trading

Este notebook reformula a previsão dos retornos futuros de 21 em sessões de ETF como uma tarefa binária: retornos positivos são classificados como alta, e os demais, como baixa. Ele ajusta uma regressão logística regularizada com L2 e L1, usando divisões…

AçõesAprendizado de máquinaEstatísticaGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook demonstra dois monitores sequenciais aplicados aos erros de previsão em validação de duas configurações lineares de modelos de ações: um detector de mudança de média com duas janelas e um monitor da frequência de dias ruins. Cada detector é…

AçõesAprendizado de máquinaEstatísticaGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este capítulo trata os custos de transação como uma restrição em toda a pesquisa e implantação de estratégias, da avaliação de fatores e do backtesting à construção de carteiras, supervisão de risco e monitoramento em produção. Ele distingue taxas…

ExecuçãoMicroestrutura de mercadoBacktestingGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook aplica aprendizado de máquina duplo (DML) para estimar o efeito do momentum que exclui os períodos mais recentes sobre os retornos futuros de ETF, uma questão causal distinta da previsão de retornos. Ele modela o resultado e o tratamento de…

AçõesMomentumAprendizado de máquinaEstatística
Machine Learning for Trading

O notebook demonstra o ajuste do LightGBM para previsão de retornos de ETF com o amostrador TPE do Optuna. Ele busca configurações de estrutura das árvores, amostragem e regularização, usando parada antecipada para escolher as rodadas de boosting e um…

Aprendizado de máquinaBacktestingEstatísticaAções
Machine Learning for Trading

Este capítulo apresenta um fluxo de pesquisa com modelos preditivos em trading, no qual previsões estáveis fora da amostra podem ser mais importantes que estimativas não enviesadas de coeficientes. Ele aborda métodos de regressão regularizada, como Ridge,…

Aprendizado de máquinaEstatísticaBacktestingDimensionamento de posição
Machine Learning for Trading

Este notebook explica quando é mais claro simular uma estratégia de trading barra a barra, com estado evolutivo, do que expressá-la como sinais ou pesos pré-calculados. Ele contrasta backtests baseados em vetores, que podem ser rápidos e convenientes para…

BacktestingDimensionamento de posiçãoTrading de paresGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este capítulo apresenta a pesquisa de estratégias como o desenho e a avaliação de um processo decisório executável, da ideia econômica inicial ao dimensionamento de posições, às restrições, aos custos e aos testes semelhantes ao trading ao vivo. Recomenda…

BacktestingAprendizado de máquinaEstatísticaGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook define rótulos de retornos futuros para um painel de ações US e explica por que sua construção afeta todos os modelos e backtests posteriores. Ele especifica janelas de retorno com preços ajustados em sessões de negociação, verifica se cada…

AçõesMomentumEstatísticaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook explica como decompor retornos e risco de ETF usando regressões de fatores CAPM e Fama–French. Ele estima exposições na amostra completa com erros-padrão robustos à heterocedasticidade e à autocorrelação, acompanha betas variáveis com janelas…

AçõesInvestimento em fatoresGestão de riscoEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook verifica se dados históricos de ETF podem sustentar uma estratégia de classificação mensal antes do ajuste de um modelo ou da geração de previsões. Ele testa o universo negociável usando a liquidez do ano anterior, conta os fundos elegíveis nas…

MultiativosBacktestingExecuçãoGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook demonstra verificações de deriva de características de momentum e técnicas de ETF entre períodos calmos e estressados e de futuros perpétuos de cripto com dados de índice de prêmio em diferentes regimes de mercado. Compara o Índice de…

Aprendizado de máquinaEstatísticaGestão de riscoCripto
Machine Learning for Trading

Este notebook explica como interpretar os contratos de taxa dos fundos federais da Kalshi e preparar seus preços para pesquisa quantitativa. O preço de um contrato binário representa uma probabilidade implícita de um evento, mas o feed contém o maior lance…

Renda fixaEstatísticaMicroestrutura de mercadoArbitragem
Machine Learning for Trading

Este notebook compara modelos de comissões para ações e futuros com vários modelos de slippage, destacando que suas unidades e hipóteses diferem. Taxas percentuais permanecem constantes como proporção do valor nocional, enquanto mínimos, tarifas fixas, taxas…

ExecuçãoBacktestingMicroestrutura de mercadoGestão de risco