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 uma configuração de futuros CME selecionada anteriormente às previsões de holdout, usando o alocador definido, o cronograma de rebalanceamento, as regras de concentração e as hipóteses de custos de transação. O ponto metodológico central…
Este notebook descreve como selecionar uma configuração de estudo de caso de futuros CME a partir de backtests de validação registrados. Ele reúne candidatos das etapas de sinal, alocação e gestão de risco e, em seguida, escolhe a configuração com o maior…
Este documento explica um processo de cinco etapas para avaliar nove estudos de caso de trading, da qualidade do sinal à validação, aos custos de transação, ao desempenho no holdout e à qualidade das evidências. As etapas são cumulativas: uma estratégia só…
Este notebook compara medidas de volatilidade, ajusta um modelo autorregressivo heterogêneo (HAR) e estima a rugosidade usando expoentes de Hurst. Primeiro, compara a variância realizada intradiária com estimadores diários, separando retornos durante a noite…
O notebook apresenta um autoencoder condicional que amplia a análise de componentes principais instrumentada ao substituir por uma rede neural o mapeamento linear entre características das ações e exposições a fatores. Ele mantém a estrutura de exposição…
Este módulo utilitário cria tabelas e gráficos para avaliar modelos preditivos nos dados de validação e holdout. Seus diagnósticos incluem intervalos de confiança para coeficientes de informação, queda de desempenho entre validação e holdout, estatísticas de…
O capítulo explica abordagens clássicas para gerar dados financeiros sintéticos, abrangendo processos de preços em tempo contínuo, volatilidade GARCH, reamostragem por bootstrap e comparação de modelos. Descreve como modelos como movimento browniano…
Esta análise exploratória testa se um sinal de momentum de doze meses, excluindo o mês mais recente, está associado aos retornos do mês seguinte em um universo de 100-ETF. Cria um painel mensal a partir de preços de fechamento ajustados, classifica os ETFs…
Este documento registra uma previsão em várias etapas sobre a possibilidade de o Federal Reserve elevar as taxas durante 2026. Três agentes buscam evidências e produzem probabilidades, seguidas de debate e atualização por um supervisor. As opiniões divergem:…
Esta nota de configuração explica por que uma regressão logística de três classes penalizada por L1 usa SAGA em vez do solver liblinear do scikit-learn. Cita compatibilidade multiclasses em versões mais recentes do scikit-learn e relata que SAGA foi muito…
O notebook descreve uma análise de aprendizado de máquina duplo com janela expansiva para avaliar se o momentum de 12 a -2 meses prevê retornos de empresas US no mês seguinte, após ajustes por beta, volatilidade idiossincrática, capitalização de mercado e…
Este notebook apresenta um fluxo de trabalho para extrair eventos corporativos estruturados de formulários SEC 8-K e carregá-los em um grafo de conhecimento Neo4j. Um modelo de linguagem processa os formulários em lotes para produzir registros de eventos com…
Este notebook compara buscas de hiperparâmetros com Optuna para XGBoost, LightGBM e CatBoost em um conjunto de dados de características de empresas. Cada biblioteca recebe seu próprio estudo de busca, usando um estimador de Parzen com estrutura de árvore,…
Este notebook compara clonagem comportamental e aprendizado por reforço inverso (IRL) usando demonstrações de uma regra de execução a preço médio ponderado pelo tempo (TWAP). A clonagem comportamental mapeia diretamente estados de mercado observados em…
Este notebook aplica aprendizado de máquina duplo para examinar se o spread entre volatilidade implícita e realizada está associado a retornos acionários subsequentes após o ajuste por fatores de confusão observados. Identifica volatilidade realizada,…
Este utilitário de treinamento descreve um ciclo de otimização para um modelo no estilo DeePM. Ele usa AdamW para atualizar os parâmetros do modelo a partir de uma função de perda robusta orientada ao Sharpe, fornecendo retornos futuros, escala de…
Este notebook ajusta modelos ridge, lasso e elastic net a características de empresas publicadas para ações individuais dos US. As variáveis abrangem valor, rentabilidade, investimento, tamanho, momentum, reversão, risco e liquidez. Divisões walk-forward…
Este estudo de caso ajusta árvores com gradient boosting a rótulos de retorno de ETF e as compara com uma referência linear que teve bom desempenho sob forte regularização ridge. Explica por que árvores podem descobrir interações, como o momentum se…
Este notebook constrói variáveis de volatilidade condicional para um estudo de ações e opções do S&P 500 usando um modelo GJR-GARCH. Ao contrário de regras fixas baseadas em preços passados, as variáveis ajustadas dependem da janela de estimação. Por isso, o…
Este documento demonstra conceitos de repositório de variáveis diretamente com dados Parquet de um estudo de caso. Uma visão de variáveis especifica a chave da entidade, o horário do evento, o período de validade e as colunas de variáveis. No treinamento do…
Este notebook de análise explica como avaliar uma estratégia de ações US baseada em características de empresas usando resultados do registro, em vez de novos backtests. Lê estatísticas de desempenho que incorporam incerteza, classifica configurações com…
Este documento descreve um benchmark de mecanismos de banco de dados usados com dados financeiros de séries temporais. Compara gravações em lote, varreduras completas, consultas por intervalo de tempo, agregação OHLCV e junções as-of para dados de…
Este documento apresenta métodos de limpeza de dados financeiros e explica como alinhar o pré-processamento às divisões de treinamento e teste. A lição central é estimar transformações como escala e winsorização usando apenas os dados de treinamento; usar o…
Este documento apresenta conjuntos públicos de dados de retornos de fatores Fama-French e AQR como entradas para benchmarking, atribuição de risco e pesquisa de fatores. Descreve fatores de mercado, tamanho, valor, lucratividade, investimento e momentum da…