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 aplica inferência clássica de mínimos quadrados ordinários a atributos de ETF e retornos futuros. Ele revisa estimativas de coeficientes, erros padrão, estatísticas t, valores p e testes de heterocedasticidade, autocorrelação dos resíduos, não…
Este guia do conjunto de dados descreve um fluxo de trabalho para obter séries FRED, alinhar observações a um calendário diário e carregar indicadores selecionados para análise. Os exemplos incluem rendimentos do Tesouro, o diferencial entre 10 anos e 2…
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…
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…
O capítulo argumenta que uma disciplina de pesquisa repetível é uma fonte mais duradoura de vantagem no trading do que qualquer estratégia individual. Apresenta um fluxo de trabalho baseado em hipóteses falsificáveis, avaliação fora da amostra e correções…
Este notebook apresenta uma GAN Sig-Wasserstein GAN para gerar séries temporais financeiras. Ela substitui um discriminador treinado para distinguir dados reais dos gerados por uma distância baseada em assinaturas esperadas de caminhos, resumos matemáticos…
Este notebook usa análise de componentes principais em um subconjunto líquido de ações US para construir carteiras de autovetores normalizadas pelo valor bruto e estudar seu papel como fatores de risco latentes. Ele examina a variância explicada, interpreta…
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…
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 documento desenvolve ferramentas analíticas para equações diferenciais parciais usadas na precificação de direitos contingentes sob o modelo SABR de volatilidade estocástica com reversão à média SABR. A solução fundamental não está disponível em forma…
Este notebook compara barras temporais com barras de tick, volume, valor financeiro, desequilíbrio e sequência de ordens, construídas a partir de um dia de operações da bolsa AAPL. As quatro primeiras abordagens de amostragem agrupam observações por tempo…
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…
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,…
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 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…
Este notebook compara três formas de classificar frases de notícias financeiras como positivas, neutras ou negativas: características de palavras e pares de palavras TF-IDF com regressão logística, vetores GloVe pré-treinados e promediados com regressão…
Este módulo compartilhado de alocação transforma previsões transversais em pesos de carteira. Ele classifica ativos por pontuação para selecionar posições compradas ou cestas dos ativos com maiores e menores pontuações para carteiras long-short. Os pesos das…
Este notebook constrói características a partir de dados por minuto de NASDAQ-100 usando três procedimentos: uma regressão autorregressiva heterogênea móvel para previsões de variância de curto prazo, uma transformada de Fourier para descrever a estrutura…
Esta análise usa mensagens NASDAQ TotalView-ITCH para descrever a atividade da bolsa e criar uma tabela de operações vinculada ao ticker, ao lado e aos atributos das ordens. Conta os tipos de mensagem, compara as operações com os eventos muito mais numerosos…
Este notebook mostra como analisar um grafo de eventos financeiros sem confundir quando um evento ocorreu, quando se tornou público e quando foi extraído pelo fluxo do grafo. Ele carrega relações de formulários 8-K com timestamps, mede atrasos de divulgação…
O documento descreve como comparar previsões de validação de modelos lineares, de gradient boosting, de deep learning tabular e de sequência para opções do S&P 500. Antes de apresentar os diagnósticos, verifica se cada população de previsões registrada está…
O documento explica como o aprendizado de máquina duplo (DML) estima se a participação do volume iniciada por compradores afeta retornos futuros após considerar spread, volatilidade de curto prazo e retornos anteriores. Ele calcula os resíduos tanto do…
Este notebook transforma backtests de microestrutura NASDAQ-100 registrados em uma avaliação de estratégia, sem treinar modelos nem executar novamente os backtests. Ele lê métricas e linhagem do registro, cria tabelas derivadas de grupos e comparações…