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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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900 documentos

Machine Learning for Trading

Este notebook demonstra a separação entre um pipeline de aprendizado de máquina offline e o mecanismo LEAN do QuantConnect. Seleciona um conjunto de previsões por meio do registro de estudos de caso ETF, verifica a proveniência do treinamento e das previsões…

Aprendizado de máquinaExecuçãoBacktestingConstrução de portfólio
Machine Learning for Trading

Este notebook explica as assinaturas de trajetórias como variáveis de comprimento fixo que preservam a ordem e a forma conjunta das observações em uma série temporal. Descreve como o primeiro nível da assinatura registra as variações totais, enquanto os…

AçõesAprendizado de máquinaEstatísticaIndicadores técnicos
Machine Learning for Trading

Este notebook apresenta comparações de paridade entre Backtrader, Zipline Reloaded e uma estrutura interna de trading, usando estratégias selecionadas de estudos de caso reais. Inclui comparações de ETF e US de ações para ambos os mecanismos externos, além…

BacktestingExecuçãoMicroestrutura de mercadoAções
Machine Learning for Trading

Este módulo define uma carteira-base mensal de alocação em ETF usando uma pontuação de momentum ajustada ao risco: retorno acumulado passado dividido pela volatilidade realizada anualizada. Seleciona os ativos mais bem classificados quando a inclinação da…

AçõesMultiativosMomentumVolatilidade
Machine Learning for Trading

Este notebook transforma participações institucionais 13F em um grafo que conecta gestores e ações, com relações setoriais e arestas de participação que registram quantidade de ações, valor, período de referência e data de divulgação pública. Ele demonstra…

AçõesMicroestrutura de mercadoEstatísticaConstrução de portfólio
Machine Learning for Trading

Este notebook usa dados de operações e ordens derivados de NASDAQ ITCH para ilustrar padrões de microestrutura. Examina a autocorrelação negativa de primeira ordem nos retornos de operações no nível do tick, compara esse efeito com retornos do preço médio e…

AçõesMicroestrutura de mercadoEstatísticaExecução
Machine Learning for Trading

Esta demonstração amplia um fluxo de trabalho de ordem única para um rebalanceamento diário de um universo fixo de ações US de grande capitalização. Explica como comparar as posições atuais na corretora com os alvos do modelo, criar ordens para as diferenças…

AçõesExecuçãoGestão de riscoMicroestrutura de mercado
Machine Learning for Trading

Este notebook educacional apresenta características derivadas de preço e volume usadas em pesquisa quantitativa. Abrange retornos simples e logarítmicos em vários horizontes, momentum com exclusão de um período, retornos noturnos e intradiários, distância da…

AçõesIndicadores técnicosVolatilidadeMomentum
Machine Learning for Trading

Este notebook apresenta um fluxo de trabalho para investigar se o momentum de seis meses, excluindo o período mais recente, afeta retornos futuros de 21 dias e se o efeito muda com a volatilidade do mercado. Ele estima efeitos nos dados de treinamento usando…

AçõesMomentumAprendizado de máquinaEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook compara dois modelos fundacionais de séries temporais pré-treinados, Chronos e TinyTimeMixer, com um LSTM e uma referência linear penalizada em um painel de ETF. Cada modelo recebe um contexto histórico univariado; os modelos pré-treinados…

Aprendizado de máquinaAçõesMomentumBacktesting
Machine Learning for Trading

Este capítulo apresenta uma estrutura para avaliar alegações causais em pesquisa quantitativa de trading. Começa com definições claras de tratamento, resultado, estimando, contrafactual e conjunto de ajuste; em seguida, associa perguntas de pesquisa a…

Aprendizado de máquinaEstatísticaBacktestingInvestimento em fatores
Machine Learning for Trading

Este notebook ajusta modelos lineares a características de microestrutura do NASDAQ-100, observadas em intervalos de um minuto, para prever retornos em vários horizontes futuros. Seu objetivo é estabelecer uma referência simples antes de modelos mais…

AçõesAprendizado de máquinaEstatísticaIndicadores técnicos
Machine Learning for Trading

Este documento descreve um conjunto de dados diários de ações dos US que abrange cerca de 3,200 empresas, de 1962 até março de 2018. Inclui emissores deslistados, o que o torna útil para pesquisas históricas nas quais excluir empresas que faliram ou foram…

AçõesMercados dos EUABacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook avalia como as premissas de custos de transação afetam o Sharpe de validação de uma alocação selecionada em ações e opções do S&P 500. Quando disponível, mantém a configuração escolhida por meio de um conjunto de candidatas congelado e, em…

AçõesOpçõesExecuçãoBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook compara implementações de uma previsão univariada do preço de SPY com PyTorch puro, sktime e Darts. Seu objetivo principal é avaliar o esforço prático: extensão do código, requisitos da interface, sucesso da instalação e tempo total de ajuste e…

AçõesAprendizado de máquinaEstatísticaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este estudo de caso NASDAQ-100 investiga se sinais de microestrutura de 15 minutos resistem aos custos de trading. O fluxo avalia o fluxo de ordens, a defasagem das cotações e os spreads relativos; em seguida, compara uma estratégia para o universo completo…

AçõesMercados dos EUAMicroestrutura de mercadoExecução
Machine Learning for Trading

Este notebook verifica se uma estratégia diária de classificação de ações US tem dados utilizáveis suficientes para uma avaliação justa antes do ajuste de qualquer modelo. Ele explica como formar um universo com dados disponíveis em cada momento e…

AçõesMercados dos EUABacktestingExecução
Machine Learning for Trading

Este notebook executa uma configuração selecionada anteriormente para ações US usando previsões do período reservado. O modelo, as previsões, o alocador, a concentração, a camada de risco, a frequência de rebalanceamento e as premissas de custos de transação…

AçõesMercados dos EUABacktestingGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este documento apresenta uma análise de sensibilidade a custos para uma estratégia fixa de momentum em ETF. Mantém constantes o universo, os pesos, o cronograma e o simulador enquanto refaz o backtest com uma faixa de tarifas por etapa. A curva resultante…

AçõesMomentumBacktestingExecução
Machine Learning for Trading

Este notebook aplica a configuração ETF selecionada anteriormente à sua janela reservada de teste. Ele deriva as previsões correspondentes para esse período a partir da identidade de treinamento e do checkpoint selecionados; em seguida, usa a concentração, a…

AçõesBacktestingConstrução de portfólioGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este fluxo de avaliação faz a triagem de variáveis financeiras e baseadas em modelos em relação a retornos futuros para um painel intradiário NASDAQ-100. Primeiro, reserva o período final de teste e exclui observações cujos rótulos futuros se encerrariam…

AçõesEstatísticaAprendizado de máquinaBacktesting