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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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186 documentos

Machine Learning for Trading

Este notebook descreve um transformer com patches para previsão de séries temporais em um estudo de ações e opções do S&P 500. Ele divide uma janela de tempo em blocos contíguos e representa cada bloco como um token, permitindo que a atenção compare…

AçõesOpçõesAprendizado de máquinaEstatística
Machine Learning for Trading

Este capítulo apresenta o aprendizado por reforço como uma ferramenta para controle sequencial, distinguindo-o da previsão supervisionada. O foco são tarefas em que as ações afetam resultados posteriores e as recompensas são relativamente concretas: execução…

Aprendizado de máquinaExecuçãoFormação de mercadoOpções
Machine Learning for Trading

Este estudo de caso constrói recursos para comparar prêmios de risco de variância entre ações do S&P 500, usando straddles no dinheiro de 30 dias e dados do preço do ativo subjacente. Mede a volatilidade implícita em relação à volatilidade realizada em…

OpçõesAçõesVolatilidadeBacktesting
Machine Learning for Trading

Esta análise verifica se dados diários de opções podem sustentar uma estratégia semanal que vende straddles no dinheiro de componentes do S&P 500, faz hedge delta com ações e mantém os contratos até o vencimento. Explica como calls e puts formam um straddle,…

OpçõesVolatilidadeExecuçãoBacktesting
Machine Learning for Trading

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…

OpçõesAprendizado de máquinaInvestimento em fatoresEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook avalia modelos sequenciais para ranquear ações do S&P 500 usando janelas de históricos de superfícies de opções e preços. Compara um modelo linear normalizado, sem memória recorrente, a uma LSTM cujas portas transportam informações ao longo do…

Aprendizado de máquinaAçõesOpçõesBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook cria rótulos de retornos futuros para uma estratégia que lê sinais de opções listadas e negocia as ações subjacentes. Ajusta os preços diários das ações por desdobramentos e dividendos, usa um identificador persistente de ativo e define…

AçõesOpçõesAprendizado de máquinaBacktesting
Machine Learning for Trading

Esta nota de configuração distingue parâmetros que aparecem na identidade de um backtest daqueles que realmente afetam os custos de negociação simulados. No estudo de caso descrito, todas as execuções registradas usam uma trajetória vetorizada de retorno até…

OpçõesBacktestingExecuçãoEstatística
Machine Learning for Trading

O documento descreve um backtest especializado para uma estratégia semanal de opções do S&P 500. Cada coorte seleciona componentes bem classificados, vende opções de compra e de venda próximas do preço de exercício, com cerca de um mês até o vencimento, e…

OpçõesAçõesMercados dos EUABacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook seleciona atributos candidatos para uma estratégia que vende opções de compra e de venda no dinheiro da mesma ação e com o mesmo vencimento, mantendo o straddle até o vencimento. Para cada atributo, mede se ele ordena as ações disponíveis da…

OpçõesAçõesEstatísticaGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook avalia previsões de validação derivadas de pesquisas sobre ações e opções, convertendo-as em carteiras de ações somente compradas. Usa uma referência de pesos iguais com os K ativos mais bem classificados, compara várias concentrações de…

AçõesOpçõesBacktestingConstrução de portfólio
Machine Learning for Trading

Este notebook cria rótulos de retorno futuro para straddles vendidos no dinheiro sobre ações do S&P 500. Como o painel diário de straddles de 30 dias passa a outro preço de exercício ou vencimento a cada sessão, deslocar uma série de preços compararia…

OpçõesPrecificação de derivativosVolatilidadeBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook ajusta um modelo LSTM definido para fazer previsões em um estudo de opções do S&P 500. A rede recebe janelas cronológicas do histórico de cada ativo e usa estados recorrentes com portas para representar informações entre sessões, em vez de…

AçõesOpçõesAprendizado de máquinaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este estudo avalia atributos financeiros e de volatilidade GJR-GARCH em relação a retornos futuros de ações. Para cada sessão, calcula a correlação por postos entre ações, entre um atributo e retornos subsequentes; depois, avalia a associação média, a…

AçõesOpçõesEstatísticaAprendizado de máquina
Machine Learning for Trading

O documento deriva preços de opções europeias de compra e venda pelo modelo Black-Scholes, verifica sua relação pela paridade entre opções de compra e venda e calcula a volatilidade implícita resolvendo numericamente a volatilidade que corresponde a um preço…

OpçõesPrecificação de derivativosVolatilidadeGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook demonstra deep hedging para uma opção de compra europeia vendida. Ele simula trajetórias de preços do ativo subjacente com movimento browniano geométrico, calcula o delta de Black-Scholes como referência e treina uma rede neural semirrecorrente…

OpçõesAprendizado de máquinaGestão de riscoPrecificação de derivativos
Machine Learning for Trading

Esta avaliação examina features da superfície de opções, derivadas de preços e de volatilidade condicional em relação a retornos futuros de ações. Para cada sessão, calcula uma correlação de ordenação transversal entre os valores das features e os retornos…

AçõesOpçõesEstatísticaAprendizado de máquina
Machine Learning for Trading

Este notebook mede como o desempenho na validação de uma estratégia de opções do S&P 500 muda conforme diferentes frações presumidas do spread cotado são pagas. Ele seleciona uma estratégia de referência por família de modelos e, em seguida, executa cada uma…

OpçõesExecuçãoBacktestingGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook explica a análise de componentes principais instrumentalizada (IPCA) para um painel de ações com features da superfície de opções. Diferentemente da PCA comum, que estima as exposições de cada ação a partir de seu histórico de retornos, a IPCA…

AçõesOpçõesInvestimento em fatoresAprendizado de máquina
Machine Learning for Trading

Este notebook explica por que um overlay genérico de risco com pesos-alvo não pode controlar a estratégia de short straddle do S&P 500 descrita. O mecanismo de opções aloca frações fixas do capital a coortes semanais e normaliza os pesos dentro de cada…

OpçõesGestão de riscoBacktestingPrecificação de derivativos
Machine Learning for Trading

Este notebook cria rótulos de retorno futuro das ações para uma estratégia que lê dados de opções listadas para classificar ações e depois mantém essas posições. Ele cria uma série de preços ajustada para considerar eventos corporativos e identifica empresas…

AçõesOpçõesEstatísticaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este estudo de caso examina se informações de opções listadas podem ajudar a selecionar ações do S&P 500. Ele combina preços diários de ações com níveis de volatilidade implícita em opções, assimetria, estrutura a termo e medidas do prêmio de risco de…

AçõesOpçõesBacktestingGestão de risco