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Biblioteca de conhecimento

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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976 documentos

Machine Learning for Trading

Este notebook apresenta um fluxo de trabalho para investigar se o momentum de seis meses, excluindo o período mais recente, afeta retornos futuros de 21 dias e se o efeito muda com a volatilidade do mercado. Ele estima efeitos nos dados de treinamento usando…

AçõesMomentumAprendizado de máquinaEstatística
Machine Learning for Trading

Este estudo de caso avalia straddles vendidos no dinheiro em componentes do S&P 500, iniciados semanalmente e mantidos até o vencimento com hedge delta diário. A principal escolha metodológica é modelar retornos até o vencimento: a posição em opções incorre…

OpçõesVolatilidadeBacktestingExecução
Machine Learning for Trading

Este notebook compara dois modelos fundacionais de séries temporais pré-treinados, Chronos e TinyTimeMixer, com um LSTM e uma referência linear penalizada em um painel de ETF. Cada modelo recebe um contexto histórico univariado; os modelos pré-treinados…

Aprendizado de máquinaAçõesMomentumBacktesting
Machine Learning for Trading

Este capítulo apresenta uma estrutura para avaliar alegações causais em pesquisa quantitativa de trading. Começa com definições claras de tratamento, resultado, estimando, contrafactual e conjunto de ajuste; em seguida, associa perguntas de pesquisa a…

Aprendizado de máquinaEstatísticaBacktestingInvestimento em fatores
Machine Learning for Trading

Este notebook ajusta modelos lineares a características de microestrutura do NASDAQ-100, observadas em intervalos de um minuto, para prever retornos em vários horizontes futuros. Seu objetivo é estabelecer uma referência simples antes de modelos mais…

AçõesAprendizado de máquinaEstatísticaIndicadores técnicos
Machine Learning for Trading

Este notebook descreve como avaliar uma estratégia de FX selecionada anteriormente usando previsões de holdout. Ele reutiliza a especificação de backtest registrada para a configuração selecionada, mantendo fixos o sinal, a alocação, os controles de risco, a…

CâmbioBacktestingGestão de riscoDimensionamento de posição
Machine Learning for Trading

Este documento descreve um conjunto de dados diários de ações dos US que abrange cerca de 3,200 empresas, de 1962 até março de 2018. Inclui emissores deslistados, o que o torna útil para pesquisas históricas nas quais excluir empresas que faliram ou foram…

AçõesMercados dos EUABacktesting
Machine Learning for Trading

Esta avaliação de variáveis compara candidatas financeiras e derivadas de modelos com retornos futuros de futuros CME. Para cada variável, verifica a cobertura e a defasagem dos dados, mede a correlação transversal diária de postos entre valores das…

FuturosEstatísticaAprendizado de máquinaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook avalia como as premissas de custos de transação afetam o Sharpe de validação de uma alocação selecionada em ações e opções do S&P 500. Quando disponível, mantém a configuração escolhida por meio de um conjunto de candidatas congelado e, em…

AçõesOpçõesExecuçãoBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook compara implementações de uma previsão univariada do preço de SPY com PyTorch puro, sktime e Darts. Seu objetivo principal é avaliar o esforço prático: extensão do código, requisitos da interface, sucesso da instalação e tempo total de ajuste e…

AçõesAprendizado de máquinaEstatísticaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este capítulo argumenta que uma pesquisa de trading duradoura depende de um processo disciplinado que se adapte a mercados em mudança, evidências ruidosas e custos de implementação. Ele apresenta as diferenças entre quebras estruturais, regimes, deriva dos…

Aprendizado de máquinaBacktestingGestão de riscoEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook de avaliação faz a triagem de variáveis financeiras e derivadas de modelos pela relação com o próximo retorno de oito horas de futuros perpétuos de cripto. Ele constrói a amostra de avaliação com janelas de validação walk-forward, mantém o…

CriptoFuturos perpétuosAprendizado de máquinaEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook verifica se uma estratégia diária de classificação de ações US tem dados utilizáveis suficientes para uma avaliação justa antes do ajuste de qualquer modelo. Ele explica como formar um universo com dados disponíveis em cada momento e…

AçõesMercados dos EUABacktestingExecução
Machine Learning for Trading

Este notebook estuda como a regularização afeta um modelo de futuros CME construído a partir de famílias correlacionadas de variáveis, incluindo carry, Sharpe móvel, momentum e medidas de volatilidade. Ele compara Ridge, Lasso e ElasticNet: Ridge reduz os…

FuturosAprendizado de máquinaEstatísticaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook aplica regras configuradas de stop-loss, trailing stop e saída por tempo ao sinal ou à estratégia de alocação com melhor classificação na validação para cada horizonte de retorno de futuros. Cada regra é avaliada sobre sua própria estratégia de…

FuturosCarryReversão à médiaGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook executa uma configuração selecionada anteriormente para ações US usando previsões do período reservado. O modelo, as previsões, o alocador, a concentração, a camada de risco, a frequência de rebalanceamento e as premissas de custos de transação…

AçõesMercados dos EUABacktestingGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook descreve a adaptação de Diffusion-TS para gerar sequências sintéticas de retornos de ETF. O modelo de remoção de ruído prevê a sequência limpa como uma soma de tendência polinomial, componente sazonal de Fourier e resíduos, enquanto uma função…

Aprendizado de máquinaEstatísticaVolatilidadeMultiativos
Machine Learning for Trading

Este documento apresenta uma análise de sensibilidade a custos para uma estratégia fixa de momentum em ETF. Mantém constantes o universo, os pesos, o cronograma e o simulador enquanto refaz o backtest com uma faixa de tarifas por etapa. A curva resultante…

AçõesMomentumBacktestingExecução
Machine Learning for Trading

O documento explica por que o TabM é usado para modelar dados em painel de financiamento perpétuo: sua estrutura neural compartilhada combina todas as variáveis de entrada, enquanto camadas não lineares podem representar interações. Diferentemente de uma…

CriptoFuturos perpétuosAprendizado de máquinaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook aplica a configuração ETF selecionada anteriormente à sua janela reservada de teste. Ele deriva as previsões correspondentes para esse período a partir da identidade de treinamento e do checkpoint selecionados; em seguida, usa a concentração, a…

AçõesBacktestingConstrução de portfólioGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este fluxo de avaliação faz a triagem de variáveis financeiras e baseadas em modelos em relação a retornos futuros para um painel intradiário NASDAQ-100. Primeiro, reserva o período final de teste e exclui observações cujos rótulos futuros se encerrariam…

AçõesEstatísticaAprendizado de máquinaBacktesting
Machine Learning for Trading

Esta análise estima se o momentum que exclui o período mais recente está associado a uma mudança causal nos retornos futuros de ETFs, em vez de perguntar quão bem o momentum prevê retornos. O aprendizado de máquina duplo modela o resultado e o tratamento…

Aprendizado de máquinaEstatísticaMomentumBacktesting
Machine Learning for Trading

Este método de geração de benchmarks cria uma série diária de retornos com pesos iguais a partir dos ativos declarados em um estudo de caso. Primeiro, usa o último preço de fechamento de cada símbolo em cada sessão; depois, calcula os retornos entre…

BacktestingConstrução de portfólioEstatísticaGestão de risco
Machine Learning for Trading

Esta análise caracteriza um universo fixo de 100 ETFs em nove grupos de ativos. Verifica a cobertura por fundo e ano, confirma se o painel de preços corresponde à configuração dos grupos, examina valores nulos e a ordenação de OHLC e compara o volume…

MultiativosEstatísticaGestão de riscoBacktesting