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 usa análise de componentes principais baseada em correlação nos retornos setoriais de ETF para descrever fatores de risco comuns e rotação setorial. A padronização dos retornos dá variância unitária a cada setor antes da decomposição, reduzindo…
Este notebook descreve um autoencoder supervisionado que comprime linhas de atributos de ETF em uma representação de baixa dimensão e prevê retornos futuros diretamente a partir dela. Ao contrário de um autoencoder condicional, ele não pressupõe que os…
Este notebook ajusta modelos ridge, lasso e elastic net a um amplo conjunto de características consolidadas de ações dos US, incluindo medidas de valor, rentabilidade, investimento, momentum, tamanho, risco e liquidez. Ele avalia retornos mensais brutos, um…
Esta análise aplica análise de componentes principais baseada em correlação aos retornos de fundos setoriais negociados em bolsa. Padronizar os retornos antes da decomposição dá variância unitária a cada setor, de modo que os componentes principais descrevem…
Este documento apresenta um autoencoder supervisionado como controle para modelos condicionais de fatores latentes. Ele mapeia características de empresas diretamente para retornos futuros, comprimindo 57 entradas por meio de um gargalo estreito. A…
Este guia descreve conjuntos públicos de dados de retornos de fatores da Ken French Data Library e da AQR, incluindo fatores de mercado, tamanho, valor, lucratividade, investimento, momentum, qualidade e baixo beta. Explica como baixar e carregar observações…
Este estudo testa se o ajuste ruim de um modelo linear aos retornos mensais de ações US decorre de sua função de erro quadrático. Mantém fixos o alvo de retorno futuro sem winsorização, as variáveis e os folds walk-forward enquanto compara modelos de árvores…
Este documento demonstra o PCA instrumental, no qual as cargas fatoriais dos ativos são modeladas como funções lineares de características observadas antes do retorno. Usa mínimos quadrados alternados para estimar o mapeamento entre características e cargas…
Este documento descreve um benchmark reproduzível de ações dos EUA US, extraído do arquivo de replicação de precificação de ativos de Chen, Pelger e Zhu. Ele contém aproximadamente 1.2 milhões de observações mensais de ações de 1967 a 2016, com 46…
Este notebook adapta um desenho adversarial de fator de desconto estocástico às ações dos EUA em frequência diária. Uma rede de pesos de carteira forma um fator a partir dos retornos excedentes do dia seguinte, enquanto uma rede de momentos concorrente ajuda…
Este notebook compara uma Random Forest com XGBoost, LightGBM e CatBoost em um painel de características anonimizadas de empresas e retornos. O conjunto de dados fornece divisões temporais para treinamento, validação e teste. Os modelos são avaliados…
Este notebook apresenta um autoencoder condicional que preserva a estrutura de um modelo de fatores latentes instrumentado, mas substitui por uma rede neural o mapeamento linear entre características das empresas e exposições aos fatores. Os retornos mensais…
Este notebook cria uma matriz mensal de modelos para um estudo de características de empresas US a partir de um painel publicado cujas características já foram classificadas entre empresas. Ele adiciona composições e interações usando valores da mesma linha…
Este notebook examina a regularização de modelos lineares para prever retornos entre pares de moedas. Ele distingue a colinearidade entre atributos de entrada da dependência entre ativos: os pares de moedas compartilham moedas subjacentes, portanto seus…
Este notebook estuda um autoencoder supervisionado para prever retornos futuros a partir de características de empresas. Ele mantém um gargalo estreito de rede neural, mas remove a interpretação de fator condicional e a restrição de precificação usadas em…
Esta análise de viabilidade verifica se é possível avaliar, com o painel disponível, uma estratégia mensal long-short baseada em características de empresas US. Ela confirma se as medidas estão codificadas como classificações, descreve por quanto tempo as…
Este notebook apresenta um fluxo para transformar manchetes financeiras em sinais por ação. Ele limpa e padroniza um corpus de notícias, remove duplicatas exatas e por prefixo em grupos de ticker e data e usa embeddings de sentenças para representar o…
Este notebook aplica previsões de características de empresas selecionadas anteriormente e uma configuração fixa de carteira a um período de holdout de um ano. Não faz novas escolhas sobre previsões, alocação, concentração, rebalanceamento ou custos de…
Este notebook explica a análise de componentes principais instrumentada (IPCA) para um painel variável de ações US. A PCA tradicional atribui uma carga ajustada a cada ação, o que não abrange naturalmente ativos ausentes da amostra de treinamento e mantém a…
Este notebook sintetiza resultados de validação registrados para cinco estimadores de fatores latentes — PCA, IPCA, CAE, SDF e SAE — em nove estudos de caso. Primeiro informa quais estimadores têm resultados em cada painel; depois identifica o maior…
Este notebook aplica análise de componentes principais a um painel de retornos de ações de US para representar movimentos amplos compartilhados com um conjunto menor de fatores. Cada fator é uma direção de variação comum, e a carga de cada ação descreve sua…
O documento descreve um estudo walk-forward de redes neurais TabM que preveem retornos mensais a partir de características de empresas. Como o executor de treinamento compartilhado fixa o objetivo em erro quadrático para regressão e entropia cruzada para…
Este notebook apresenta uma visão por família de cinco abordagens de fatores latentes aplicadas a um estudo de caso de análise de opções de ações. PCA estima movimentos comuns diretamente do painel de retornos; IPCA mapeia características para exposições…
Este notebook apresenta a análise de componentes principais instrumentada como modelo de retornos transversais. Em vez de atribuir pesos diretos de retorno às características de cada empresa, IPCA estima um mapeamento linear compartilhado entre…