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.
976 documentos
Este estudo de caso configura um modelo LSTM para prever rótulos de pares FX. Ele compara o estado oculto mantido pelo modelo recorrente com transformações de janela retrospectiva fixa e campos receptivos convolucionais, deixando a comparação com outros…
Este notebook compara overlays de risco em backtests de estudos de caso, incluindo regras de stop, stop móvel, limite de perdas, interrupção por drawdown e meta de volatilidade. Ele carrega os resultados dos overlays de cada estudo, seleciona uma referência…
Este estudo de caso aplica árvores com boosting de gradiente a características de microestrutura do NASDAQ-100 para prever retornos e direção em vários horizontes intradiários. Ele compara árvores com modelos lineares: as árvores podem descobrir relações…
Este notebook compara a recuperação relacional determinística com a busca por embeddings em um conjunto de posições 13 de instituições. Ele cria um recorte pontual mantendo a posição mais recente reportada por cada instituição antes de um limite fixo e, em…
Este notebook estima como os custos de execução podem reduzir retornos hipotéticos de estratégias intradiárias. Primeiro, mede spreads cotados ponderados por volume entre componentes do NASDAQ-100, usando cotações em barras de minuto; depois, usa o spread…
Este notebook acompanha sinais de classificação ETF durante a formação de carteiras e um backtest simplificado. Regressão Ridge e classificação logística são treinadas com divisões walk-forward e depois comparadas com carteiras de momentum e pesos iguais.…
Este notebook avalia se uma estratégia mensal long-short baseada em características de empresas pode ser estudada com um painel de empresas US disponibilizado publicamente. Ele verifica a codificação dos dados, como o universo disponível muda ao longo do…
Este notebook desenvolve a solução de Almgren–Chriss para liquidar uma posição, equilibrando o impacto de mercado com o risco de permanecer exposto a movimentos de preços. Ele usa o déficit de implementação em relação ao preço de chegada, modela…
Este notebook explica como lojas de atributos mantêm alinhados os dados de treinamento e as entradas do modelo em produção. Descreve as visões de atributos por meio da chave da entidade, do registro de data e hora do evento, do tempo de vida e das colunas de…
Esta análise exploratória descreve um painel histórico de ações US, explica seus campos de preços brutos e ajustados e examina a cobertura dos símbolos ao longo do tempo. Ela compara as contagens anuais de símbolos ativos com as primeiras e últimas…
Este documento descreve um conjunto de dados diários de ações US obtido do arquivo Wiki Prices da NASDAQ Data Link. Ele abrange milhares de empresas de 1962 a março de 2018 e inclui empresas que deixaram de ser negociadas, o que o torna útil para pesquisas…
Este notebook explica a PCA como referência de fator latente sem atributos para prever retornos de ETF. Ele decompõe a matriz de retornos da janela de treinamento de cada variável-alvo, usando uma carga para cada fundo e prêmios de fatores estimados para…
Este notebook compara seis alocações de carteira long-only para um universo multiativos de ETF. Ele usa a regularização por encolhimento da covariância de Ledoit–Wolf para reduzir a variação amostral que pode desestabilizar a otimização e compara Sharpe…
A PCA de prêmio de risco PCA modifica a matriz de covariância ao adicionar o produto externo ponderado do vetor de retornos médios do treinamento. Seus autovetores principais definem carteiras fatoriais estáticas: a PCA comum PCA é recuperada quando o peso é…
O artigo testa se a atividade de pesquisa do Google pode ajudar a prever quais ações do S&P 100 terão desempenho superior à mediana do índice no dia seguinte. Ele combina variáveis financeiras defasadas com volumes de consultas de pesquisa e treina árvores…
Este notebook mostra como ajustar regras de stop-loss, take-profit e trailing stop para uma carteira de momentum, preservando um período cronológico reservado para teste. Compara varreduras de parâmetros unidimensionais, grades conjuntas de regras e…
Este notebook ajusta o PatchTST, um modelo de sequência do tipo transformador, como parte de uma população de modelos predefinida para pesquisa de opções do S&P 500. Ele divide uma série retrospectiva em blocos de comprimento fixo e os representa como tokens…
Esta visão geral organiza estudos de caso de trading por classe de ativos, tamanho do universo, frequência dos dados, cadência das decisões, regime de custos e protocolo de avaliação. Lê a configuração declarada de cada estudo e apresenta tabelas…
Este documento define dois diagnósticos para rótulos cujas janelas de retornos futuros se sobrepõem: autocorrelação do painel agregada e tamanho efetivo da amostra baseado na unicidade dos rótulos. A autocorrelação forma pares de observações apenas dentro da…
Este notebook mostra como usar uma rede de correlação estimada em uma janela de análise para descrever um universo de ações e construir uma carteira diversificada por rede. Seleciona ativos com liquidez usando apenas dados disponíveis antes da avaliação,…
Este notebook cria um alocador LSTM que mapeia sequências de retornos de ETF e atributos de volatilidade móvel diretamente para pesos de carteira somente comprados. Uma saída softmax mantém os pesos não negativos e o capital totalmente investido. Em vez de…
Esta análise exploratória examina o antigo painel de ações Quandl WIKI US, com foco nas convenções de preços, na cobertura dos dados e no que o histórico permite avaliar em um backtest. Distingue preços brutos, que refletem os níveis negociados, de preços…
Este notebook avalia como os custos de transação modelados afetam uma configuração fixa de futuros CME, selecionada em outra etapa do processo de pesquisa. Aplica uma grade de custos totais, dividindo cada nível igualmente entre comissão e derrapagem, e…
Este notebook trata o índice de Sharpe como uma estimativa sujeita à incerteza amostral. Desenvolve intervalos de confiança e cálculos probabilísticos de Sharpe que consideram o tamanho da amostra, a assimetria e a curtose; em seguida, usa a duração mínima…