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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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381 documentos

Machine Learning for Trading

Este notebook cria quatro atributos baseados em modelos para pesquisa de opções do S&P 500: previsões de volatilidade para o dia seguinte com GJR-GARCH e volatilidade estocástica, além das diferenças entre cada previsão e a volatilidade implícita do mercado…

OpçõesVolatilidadePrecificação de derivativosBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook testa se embeddings de grafos aprendidos acrescentam informação preditiva a um modelo tabular para ações de US. Ele constrói uma rede com correlações absolutas de retornos medidas antes do período-alvo, cria atributos de momentum, volatilidade…

AçõesAprendizado de máquinaBacktestingMomentum
Machine Learning for Trading

Este notebook compara formas de medir a volatilidade e desenvolve modelos de volatilidade autorregressiva heterogênea (HAR) junto com análises de irregularidade. Ele usa retornos intradiários para estimar a variância realizada da sessão, distingue movimentos…

VolatilidadeEstatísticaIndicadores técnicosAções
Machine Learning for Trading

Este notebook compara quatro alocações de referência em ETF usando períodos históricos de crise, choques simultâneos em ativos definidos manualmente, simulações de Monte Carlo com distribuição t de Student e estatísticas de regimes de mercado. Ele explica…

MultiativosGestão de riscoConstrução de portfólioVolatilidade
Machine Learning for Trading

Este notebook analisa o desempenho de uma linha de base fixa de momentum ETF apenas comprada em diferentes condições de mercado, de 2010 a 2024. Ele classifica cada retorno diário usando medidas de volatilidade e tendência conhecidas antes do início desse…

AçõesMomentumSeguir tendênciasVolatilidade
Machine Learning for Trading

Este notebook desenvolve a precificação Black-Scholes para opções europeias de compra e venda, verifica a paridade put-call e calcula a volatilidade implícita por busca de raízes de Brent. Também define Delta, Gamma, Vega, Theta e Rho e usa gráficos para…

OpçõesPrecificação de derivativosVolatilidadeGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook de atributos para ETF explica como modelos estatísticos ajustados podem vazar informações futuras por meio de seus parâmetros estimados, mesmo quando suas fórmulas usam observações passadas. A solução é um cronograma de reajuste walk-forward:…

AçõesAprendizado de máquinaEstatísticaVolatilidade
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 desenvolve indicadores baseados em modelos para futuros perpétuos de cripto: previsões de volatilidade condicional por ativo a partir de GJR-GARCH e uma probabilidade de regime de estresse para todo o mercado, estimada por um modelo oculto de…

CriptoFuturos perpétuosVolatilidadeAprendizado de máquina
Machine Learning for Trading

Este notebook usa a análise da excursão máxima favorável e adversa para orientar as larguras das barreiras triplas com base em trajetórias de preços observadas. Para uma entrada comprada no fechamento de uma barra, mede a máxima mais alta e a mínima mais…

Gestão de riscoVolatilidadeBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook explora um painel econômico construído com séries do Federal Reserve Economic Data. Mostra que o painel fornecido usa datas do calendário, incluindo fins de semana e feriados, e como os metadados associados identificam o significado de cada…

Renda fixaVolatilidadeEstatísticaMercados dos EUA
Machine Learning for Trading

Este documento explica como decomposições wavelet e estimativas espectrais móveis descrevem retornos financeiros em diferentes escalas de tempo. As wavelets dividem os retornos em componentes que abrangem períodos progressivamente mais lentos, permitindo…

AçõesEstatísticaVolatilidadeIndicadores técnicos
Machine Learning for Trading

O notebook explica como separar a variação contínua dos preços dos saltos nos retornos intradiários de ações. Estima a variância realizada diária a partir dos retornos ao quadrado e usa a variação bipotência como estimativa do componente contínuo robusta a…

AçõesVolatilidadeEstatísticaMicroestrutura de mercado
Machine Learning for Trading

Este notebook separa a variação contínua dos preços dos saltos discretos nos retornos intradiários de ações. Estima a variância realizada diária a partir dos retornos logarítmicos ao quadrado e usa a variação bipotência como estimativa do componente contínuo…

AçõesVolatilidadeEstatísticaMicroestrutura de mercado
Machine Learning for Trading

Este material didático compara modelos estocásticos paramétricos e métodos bootstrap para gerar trajetórias financeiras sintéticas. Ele aborda movimento browniano geométrico, difusão com saltos, reversão à média, volatilidade estocástica de Heston e GARCH,…

EstatísticaVolatilidadeGestão de riscoBacktesting
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 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

O notebook explica o Value at Risk (VaR), que marca um quantil de perda, e o Conditional Value at Risk (CVaR), que calcula a média das perdas além desse limite. Usando retornos diários de ETF, compara estimativas históricas, gaussianas, ajustadas por…

Gestão de riscoVolatilidadeBacktestingConstrução de portfólio
Machine Learning for Trading

Este notebook desenvolve uma tarefa simulada de formação de mercado na qual um agente PPO escolhe a assimetria das cotações e a largura do spread. A probabilidade de execução diminui conforme as cotações se afastam do preço médio, enquanto o desequilíbrio de…

Formação de mercadoAprendizado de máquinaExecuçãoMicroestrutura de mercado
Machine Learning for Trading

Este notebook didático compara métodos de rótulo-alvo para modelos supervisionados de trading usando dados de ETF. Ele aborda retornos e rótulos direcionais de horizonte fixo, percentis de séries temporais móveis, percentis transversais, rótulos de barreira…

Aprendizado de máquinaEstatísticaBacktestingGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook compara três formas de usar regimes de mercado em previsões: um modelo de referência sem variável de regime, um único modelo que recebe a probabilidade filtrada de um estado volátil e modelos separados treinados dentro de atribuições rígidas de…

AçõesAprendizado de máquinaEstatísticaVolatilidade
Machine Learning for Trading

Este notebook agrupa indicadores macroeconômicos mensais para descrever as condições de mercado independentemente dos retornos de ações. Ele alinha séries FRED às observações de fim de mês, padroniza desemprego, taxa dos fundos federais, spread da curva de…

Aprendizado de máquinaEstatísticaVolatilidadeMercados dos EUA