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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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356 documentos

Machine Learning for Trading

Este capítulo explica como construir e usar grafos de conhecimento financeiro quando as perguntas dependem de relações como propriedade, cadeias de suprimentos ou contágio. Ele aborda identidade de entidades, esquemas de relações tipadas, proveniência e…

Aprendizado de máquinaAçõesMercados dos EUAConstrução de portfólio
Machine Learning for Trading

Este notebook analisa uma carteira de ETFs de ações com regressões de fatores CAPM e Fama-French e amplia a análise para exposições móveis, atribuição de retornos e dependência residual. Ele usa retornos diários e dados de fatores alinhados, estima a…

AçõesInvestimento em fatoresConstrução de portfólioEstatística
Machine Learning for Trading

Esta implementação descreve um modelo neural de fator de desconto estocástico e uma rede adversarial de momentos para testar relações de precificação de ativos. A rede SDF mapeia características dos ativos, opcionalmente combinadas com uma representação de…

Aprendizado de máquinaInvestimento em fatoresEstatísticaConstrução de portfólio
Machine Learning for Trading

Este documento descreve um processo para comparar desempenhos de forma pareada entre etapas de seleção de estratégias. Ele compara seleções de sinais com referências de pesos iguais, seleções de holdout com as de validação e transições entre etapas de…

EstatísticaBacktestingGestão de riscoConstrução de portfólio
Machine Learning for Trading

Este utilitário cria uma matriz booleana de adjacência entre ativos a partir dos rótulos dos grupos de ativos e de conexões opcionais entre grupos. Ativos atribuídos ao mesmo grupo macro são conectados entre si, e cada conexão fornecida entre grupos conecta…

MultiativosAprendizado de máquinaConstrução de portfólio
Machine Learning for Trading

Este notebook descreve como avaliar uma estratégia selecionada de funding em contratos perpétuos de cripto em um período retido posterior. Ele reutiliza previsões geradas com dados de treinamento encerrados antes do período retido, mantém o sinal, o método…

CriptoFuturos perpétuosCarryBacktesting
Machine Learning for Trading

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…

AçõesInvestimento em fatoresEstatísticaConstrução de portfólio
Machine Learning for Trading

Esta análise exploratória descreve um painel diário de fundos negociados em bolsa distribuídos em nove grupos. Ela verifica a cobertura dos símbolos ao longo do tempo, compara o painel com o dicionário de classificação, examina valores nulos e observações…

AçõesConstrução de portfólioExecuçãoGestão de risco
Machine Learning for Trading

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…

AçõesInvestimento em fatoresEstatísticaConstrução de portfólio
Machine Learning for Trading

Este documento descreve princípios de implementação para um mecanismo compartilhado de backtest e se concentra na interpretação correta de grades de retornos ao anualizar o desempenho. Estima a frequência de amostragem observada a partir dos intervalos…

BacktestingGestão de riscoEstatísticaConstrução de portfólio
Machine Learning for Trading

Este experimento combina previsões de validação de um modelo de árvores com gradient boosting, uma rede neural tabular e um modelo de fatores latentes para classificação mensal de ETF. Primeiro, padroniza as previsões transversalmente com escores z e depois…

MultiativosAprendizado de máquinaEstatísticaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este tutorial transforma sinais transversais de ETF em carteiras compradas, com pesos iguais e as dez principais posições, e compara regressão Ridge e classificação logística com referências de momentum e pesos iguais. Os modelos são ajustados em janelas de…

AçõesBacktestingExecuçãoConstrução de portfólio
Machine Learning for Trading

Esta referência descreve duas fontes públicas de documentos protocolados na SEC para estudar posições em ações e atividade de insiders. Relatórios trimestrais 13F informam participações institucionais, seja para um conjunto selecionado de gestores, seja por…

AçõesMercados dos EUAConstrução de portfólioOrientado por eventos
Machine Learning for Trading

Este notebook transforma um grafo real de conhecimento da cadeia de suprimentos e participações institucionais em 13F em atributos de aprendizado de máquina. Ele deriva medidas de rede, como centralidade e indicadores de dependência, estima a concentração de…

Aprendizado de máquinaAçõesConstrução de portfólioEstatística
Machine Learning for Trading

Este tutorial cria um simulador mensal de rotação de ETF usando uma classificação de momentum ajustado ao risco retrospectivo e um filtro de regime da curva de rendimentos do Tesouro. No fim de cada mês, a regra classifica dez fundos com base no histórico…

BacktestingMomentumConstrução de portfólioExecução
Machine Learning for Trading

Este notebook compara a busca estruturada em grafos com a busca vetorial baseada em embeddings em posições institucionais de declarações 13F. Ele cria uma fotografia das posições em um corte temporal fixo, limita o universo de ações e formula perguntas sobre…

AçõesAprendizado de máquinaEstatísticaConstrução de portfólio
Machine Learning for Trading

Este notebook compara alocações de carteira de PyPortfolioOpt, Riskfolio-Lib e skfolio usando o mesmo painel de retornos de ETF. Ele ajusta os alocadores em um período de treinamento, verifica se objetivos equivalentes e pesos alinhados concordam dentro das…

MultiativosConstrução de portfólioBacktestingExecução
Machine Learning for Trading

Este notebook transforma classificações de modelos em carteiras simples de futuros perpétuos de cripto para que experimentos posteriores possam medir o efeito de mudanças no dimensionamento, nos custos ou nos controles de risco. Ele aplica regras de entrada…

CriptoFuturos perpétuosBacktestingConstrução de portfólio
Machine Learning for Trading

O notebook explica o valor em risco como um quantil de perda e o valor em risco condicional, ou perda esperada, como a perda média além desse limite. Ele estima o risco de cauda de um dia para um ETF amplo de ações usando quatro abordagens: quantis…

AçõesVolatilidadeGestão de riscoEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook explica a Paridade de Risco Hierárquica como alternativa à alocação média-variância quando as estimativas de covariância são ruidosas. HRP agrupa ativos usando distâncias de correlação, ordena-os segundo a hierarquia, divide recursivamente o…

Construção de portfólioGestão de riscoBacktestingAções
Machine Learning for Trading

Este notebook apresenta um inventário de atributos financeiros construídos entre estudos de caso e o coeficiente de informação mais alto registrado para cada estudo de mercado. Ele conta atributos e famílias de nomes de atributos, compara os tamanhos dos…

MultiativosEstatísticaAprendizado de máquinaConstrução de portfólio
Machine Learning for Trading

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…

AçõesInvestimento em fatoresConstrução de portfólioBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook converte previsões de pares FX em resultados de trading de referência. Em cada momento de decisão, classifica os pares, assume posições long e short de mesmo tamanho e executa as configurações de previsão e os checkpoints selecionados em um…

CâmbioBacktestingConstrução de portfólioDimensionamento de posição
Machine Learning for Trading

Este notebook compara duas simulações da mesma estratégia mensal de momentum em ETF. Ambas usam os mesmos pesos-alvo, universo, datas e custo total de trading. Uma calcula retornos com base em pesos defasados e retornos dos ativos; a outra processa ordens…

AçõesMomentumBacktestingExecução