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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Este estudo de atributos ETF constrói três entradas derivadas de modelos: um modelo oculto de Markov (HMM) que estima o regime de mercado, preços diferenciados fracionariamente para fundos de referência e volatilidade condicional GARCH(1,1) por ETF. Ele…
Este tutorial compara barreiras fixas de stop-loss e take-profit, stops móveis, saídas escaladas por ATR, um sinal de saída de aprendizado de máquina e combinações dessas abordagens em dados diários de SPY. As barreiras fixas são simuladas a partir dos…
Este estudo compara árvores com gradient boosting a um modelo linear penalizado para classificar pares de moedas por retornos futuros. A motivação é que árvores podem representar relações condicionais, como usar momentum em um regime de mercado e carry em…
Este notebook monta um agente de previsão a partir de um cliente de modelo de linguagem, uma ferramenta de busca e um ciclo limitado de turnos. O agente busca evidências e retorna uma probabilidade binária com justificativa. Seu analisador de respostas trata…
Este notebook aplica métodos de estudo de eventos com séries temporais estruturais bayesianas para estimar o impacto dos anúncios do Federal Reserve em um ETF de títulos. Ele constrói um contrafactual a partir das relações pré-evento entre os retornos…
Este notebook compara DQN, PPO e A2C em um ambiente compartilhado de trading simulado, calibrado com retornos horários de futuros perpétuos de Bitcoin. Um modelo GARCH(1,1) fornece agrupamento de volatilidade, enquanto o ambiente cobra pelas mudanças de…
Este notebook explica por que preços brutos de ações podem gerar retornos enganosos quando atravessam datas de desdobramento de ações ou de dividendos em dinheiro. Ele descreve o ajuste retrospectivo, que reescala preços históricos para refletir eventos…
Este notebook testa se o dimensionamento de posições baseado em modelos melhora a ponderação igualitária em uma estratégia de características de empresas dos US. Ele compara a ponderação por score, que aloca mais recursos a ativos com scores previstos mais…
Este notebook avalia se o coeficiente de informação (IC) de um sinal pode ser distinguido do ruído quando observações sucessivas são dependentes. Ele ilustra a questão com um sinal de momentum e dados de ETF, explicando como retornos futuros sobrepostos,…
Este notebook compara formas de encerrar operações compradas em ETF: alvos e stops fixos de lucro, stops móveis, barreiras ajustadas por ATR, sinais de aprendizado de máquina e combinações. Constrói indicadores e simulações de operações, depois resume…
Este notebook explica como inspecionar um painel fornecido de séries econômicas de FRED e interpretar sua grade de dias corridos, seus metadados e suas colunas derivadas. Como o painel foi achatado em um calendário diário, a contagem de linhas oculta os…
Este notebook trata previsões ARIMA como colunas de entrada para modelos posteriores, em vez de previsões independentes. Ajusta modelos aos retornos de ETF, usa verificações de estacionariedade e diagnósticos de autocorrelação para propor ordens e compara…
Este notebook descreve como preparar e registrar previsões NLinear para rótulos FX. NLinear subtrai o último nível observado de cada histórico de entrada de tamanho fixo, concentrando o modelo nas mudanças dentro do período analisado. Um processo…
Este utilitário compartilhado de análise permite comparar previsões de modelos de trading usando métricas do registro e diagnósticos no nível das previsões. Carrega resultados pré-calculados de coeficientes de informação, permite filtrar por rótulo ou…
O documento explica como construir rótulos de retorno futuro para uma estratégia transversal de futuros que ordena produtos pela estrutura a termo. Distingue preços ajustados por rolagem, adequados a retornos ao longo das rolagens de contratos, de preços de…
O documento descreve três recursos baseados em modelos e derivados do carry de futuros: uma previsão ARIMA do carry da sessão seguinte, medidas móveis de Fourier para durações de ciclo selecionadas e um modelo oculto de Markov com dois estados que infere o…
Este documento explica uma referência de validação para previsões de modelos em futuros CME. A cada decisão semanal, os produtos são ordenados pelo retorno previsto; o grupo superior é mantido comprado e o inferior, vendido, com pesos iguais em cada perna. A…
O documento descreve a conversão de janelas móveis de retorno ETF em imagens de dois canais para uma rede neural convolucional convencional. Um campo angular de Gramian mapeia observações normalizadas em ângulos e registra relações angulares pareadas; um…
O documento explica uma rede convolucional temporal para prever prêmios de funding de futuros perpétuos de cripto a partir de uma janela de 60 liquidações. Quatro blocos de convolução causal usam kernel de três e dilatações de 1, 2, 4 e 8. O campo receptivo…
Este notebook descreve uma arquitetura inspirada em GT-GAN para sintetizar séries temporais com marcações de tempo genuinamente irregulares, como barras de ticks, volume ou dólares. Um codificador GRU-ODE mapeia observações em estados latentes, enquanto…
Este notebook compara três formas de usar regimes de mercado em um modelo de previsão: omitir informações de regime, adicionar como recurso a probabilidade filtrada de um estado volátil ou ajustar especialistas separados para regimes atribuídos de forma…
Este notebook apresenta um processo para avaliar um modelo desafiante em modo sombra antes de alocar capital. Compara previsões armazenadas de um modelo incumbente fixo e de um candidato, monta carteiras compradas e vendidas ordenadas, com pesos iguais,…
Este notebook apresenta o EdgarTools para explorar documentos SEC e extrair dados estruturados de empresas. Explica como identificar declarantes por um CIK estável, recuperar documentos por formulário e transformar relatórios anuais marcados com XBRL em…
Este estudo de caso usa modelos lineares como referência para prever retornos futuros em um amplo painel de ações US. Explica por que recursos sobrepostos de preço e volume criam colinearidade, tornando instáveis os coeficientes de mínimos quadrados…