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 notebook propõe um teste específico: verificar se uma representação aprendida em sequência de fatores de funding de perpétuos melhora resumos criados manualmente do prêmio, a diferença entre os preços perpétuo e à vista. Compara o NLinear, que aplica um…
Este notebook examina se as atribuições de fatores SHAP são estáveis o bastante para embasar a redução de modelos, decisões de risco ou relatórios. Usando uma tarefa de previsão de ETF, primeiro procura amostras de teste cujas previsões são próximas, mas…
Este notebook avalia fatores candidatos para 20 pares de moedas, um de cada vez, em relação a retornos futuros. Limita a análise aos períodos de validação walk-forward, identifica cada sessão com sua partição e deixa um intervalo de segurança antes do…
Este notebook explica como combinar previsões de probabilidade de vários agentes e calibrar as probabilidades resultantes. Apresenta a extremização de Neyman, que afasta a previsão média de uma taxa-base de acordo com o tamanho do painel e uma correlação par…
Este utilitário de dados dá suporte ao trabalho com o conjunto de dados de precificação de ativos de Chen, Pelger e Zhu, que inclui retornos de ações, características das empresas, séries macroeconômicas e tensores de características anteriores à divisão.…
Este notebook examina se fatores financeiros ajudam a explicar um rótulo de retorno de opções com delta hedge em 10 sessões. Compara modelos Ridge usando um fator de volatilidade implícita, grupos de fatores dependentes e independentes da volatilidade…
Este módulo descreve uma forma compartilhada de preparar folds de treino e validação walk-forward para várias famílias de modelos. Separa o trabalho caro e independente do modelo — dividir janelas temporais, aplicar recursos baseados em modelo específicos de…
Este notebook avalia modelos de sequência LSTM e NLinear para prever futuros. Diferentemente dos modelos que usam uma linha de recursos por decisão, modelos de sequência consomem janelas ordenadas de observações passadas e podem aprender padrões que resumos…
Este notebook compara previsões de validação de várias famílias de modelos em uma pesquisa sobre funding de futuros perpétuos. Explica que o coeficiente de informação mede a associação de ordenação entre previsões e retornos subsequentes, AUC mede a…
Esta implementação descreve como construir janelas de sequência em lotes para dados em painel usados em estudos de aprendizado profundo. As janelas seguem o calendário esperado do painel, em vez de comprimir as observações de cada ativo em linhas…
Este notebook apresenta métodos práticos de limpeza de dados de mercado e empresas, incluindo tratamento de duplicatas, marcação de lacunas, filtros de domínio, detecção de picos por reversão, limitação de valores extremos, codificação categórica e…
Este notebook examina se as atribuições SHAP permanecem estáveis quando as previsões são semelhantes ou quando os modelos são reajustados com diferentes sementes aleatórias e arquiteturas. Usando retornos futuros de ETF, busca pares de amostras cujas…
Este notebook ajusta modelos de árvores com gradient boosting a recursos do mercado de opções que codificam previsões, como volatilidade implícita, assimetria, estrutura a termo e prêmio de risco de variância. Compara a capacidade das árvores e opções de…
Este estudo de caso testa estratégias semanais compradas e vendidas classificadas por carry em um conjunto diversificado de futuros CME, usando dados diários, avaliação de modelos walk-forward e custos de comissões, spreads e slippage de rolagem. Compara a…
Este notebook compara evidências de modelos preditivos, estruturais e causais em um estudo transversal do S&P 500, combinando recursos de ações com medidas derivadas de opções, como volatilidade implícita, assimetria e estrutura a termo. Avalia…
Este notebook demonstra um fluxo de diagnóstico por operação que associa perdas realizadas às explicações SHAP de um modelo. Ele treina um modelo LightGBM com recursos defasados de preço e volatilidade, além de dados macroeconômicos, para prever retornos de…
Este notebook compara imitação de comportamento com aprendizado por reforço inverso (IRL) para aprender a partir de registros de execução. As demonstrações vêm de um cronograma TWAP, cujo objetivo neutro ao risco é conhecido: distribuir as operações…
O código calcula métricas padronizadas de desempenho a partir de tabelas de previsões fora da amostra, separadamente por fold e em agregados gerais. Ele abrange regressão e classificação, incluindo coeficiente de informação, medidas de erro, métricas de…
Este notebook usa aprendizado de máquina duplo para testar se a associação entre o spread de volatilidade implícita menos realizada e os retornos futuros de ações persiste após o ajuste por fatores de confusão observados. Compara a estimativa ajustada com…
Este notebook monta um agente de pesquisa que busca evidências e retorna uma probabilidade estruturada para uma pergunta binária. Descreve a interpretação e validação de ações, um limite de rodadas e um artefato de previsão salvo que registra a justificativa…
Este notebook percorre um ciclo de implantação de um modelo diário de pares FX, usando a Interactive Brokers tanto como fonte de dados em tempo real quanto como local de execução. Treina um modelo de regressão Ridge em um painel histórico, calcula um…
Este notebook apresenta um modelo neural de fator de desconto estocástico para um painel de futuros CME. O modelo usa tanto os retornos dos produtos quanto características observáveis, como carry, momentum e volatilidade, para construir fatores latentes e…
Este módulo descreve dois componentes de um fluxo de previsão multiagente. Um agente de debate alterna entre argumentos otimistas e pessimistas, exigindo que cada lado responda às alegações do outro e apresente uma estimativa de probabilidade com evidências…
Este notebook mostra como usar PCMCI para buscar relações defasadas entre retornos de ETF e retornos de volatilidade sem especificar previamente um grafo causal. Compara testes de independência condicional baseados em painel com testes de Granger em pares,…