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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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900 documentos

Machine Learning for Trading

Este notebook descreve o uso do TSMixer para prever retornos de ações a partir de janelas ordenadas das características de cada ação. Cada exemplo contém 60 sessões consecutivas; janelas que atravessam lacunas no histórico de uma ação são excluídas, de modo…

AçõesMercados dos EUAAprendizado de máquinaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este guia organiza conjuntos de dados de ações US em dados de mercado, fundamentos de empresas, posicionamento de investidores e características das empresas. Lista carregadores para barras diárias e intradiárias, opções e registros de microestrutura de…

AçõesMercados dos EUAMicroestrutura de mercadoOpções
Machine Learning for Trading

Este notebook transforma previsões de validação de várias famílias de modelos em carteiras long-short com pesos iguais. Ordena as ações pelo retorno previsto, compra as ações mais bem classificadas e vende a descoberto as menos bem classificadas, testando…

AçõesMercados dos EUABacktestingConstrução de portfólio
Machine Learning for Trading

Este documento apresenta um processo em etapas para vincular nomes de empresas em documentos regulatórios, notícias e dados alternativos a valores mobiliários. Distingue identificadores de entidades, como CIK e LEI, de identificadores de valores mobiliários,…

AçõesAprendizado de máquinaEstatística
Machine Learning for Trading

Este documento explica um modelo fatorial de autoencoder supervisionado para prever retornos de ações em um contexto de pesquisa analítica de opções sobre ações. Diferentemente de PCA, IPCA e de um autoencoder condicional não supervisionado, seu objetivo de…

AçõesAprendizado de máquinaInvestimento em fatoresEstatística
Machine Learning for Trading

Esta análise educacional compara quatro arquiteturas de redes neurais na mesma tarefa: prever o próximo retorno diário a partir de uma janela recente de retornos. Um conjunto agregado de oito fundos negociados em bolsa oferece diferentes exposições de…

AçõesAprendizado de máquinaBacktestingGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook mede a eficácia do método Lee-Ready para inferir a direção do agressor em uma negociação, usando mensagens ordem por ordem da Nasdaq e os rótulos de agressor fornecidos pela bolsa como verdade de referência. Reconstrói o livro de ofertas a…

AçõesMicroestrutura de mercadoExecuçãoEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook avalia o NLinear, um modelo de sequência simples que subtrai o nível observado mais recente de uma janela histórica e mapeia a sequência resultante em uma previsão por meio de uma transformação linear. Ele ajusta a população de modelos ETF em…

AçõesAprendizado de máquinaEstatísticaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook apresenta um autoencoder condicional para retornos de ações, no qual uma rede neural mapeia características das ações em cargas fatoriais não lineares, enquanto outra rede extrai fatores latentes contemporâneos dos retornos de carteiras geridas…

AçõesAprendizado de máquinaInvestimento em fatoresEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook compara seis métodos de alocação ETF apenas comprados, projetados para reduzir a dependência de estimativas instáveis. Aplica encolhimento de covariância de Ledoit-Wolf aos estimadores que usam covariância e compara a maximização de Sharpe…

MultiativosAçõesRenda fixaConstrução de portfólio
Machine Learning for Trading

Este capítulo sintetiza nove estudos de caso que levam sinais de machine learning pela construção de carteira, pelos custos de trading, pelas proteções de risco e pela avaliação em holdout congelado. Trata a progressão de cada estudo como unidade de análise,…

Aprendizado de máquinaAçõesBacktestingConstrução de portfólio
Machine Learning for Trading

Esta avaliação acompanha uma estratégia de ações US desde um conjunto congelado de backtests de validação até sua avaliação em holdout. Aplica uma regra determinística: escolhe o candidato com o maior Sharpe de validação e desempata pelo hash do backtest.…

AçõesBacktestingEstatísticaGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook executa uma configuração selecionada de microestrutura NASDAQ-100 nas previsões registradas para o holdout. O modelo, o alocador, a concentração, o cronograma de rebalanceamento, a proteção de risco e as premissas de custo são herdados do…

AçõesMercados dos EUABacktestingGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook compara formas de dimensionar posições em um painel de ações US, mantendo fixos o modelo, o ponto de verificação, as datas de rebalanceamento e as ações selecionadas. Métodos baseados em previsões dimensionam o capital pela magnitude da…

AçõesMercados dos EUAConstrução de portfólioDimensionamento de posição
Machine Learning for Trading

Este notebook explica como selecionar uma estratégia de um conjunto fixo de backtests de ações US e avaliar a estratégia resultante em um período separado de holdout. Valida se os candidatos compartilham as identidades exigidas de dados e protocolo e, em…

AçõesBacktestingGestão de riscoEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook demonstra um fluxo operacional para conectar uma estratégia compartilhada de backtest e negociação ao vivo a uma sessão de negociação simulada da Interactive Brokers. Verifica a identidade e o estado da conta, solicita barras históricas para…

AçõesMomentumExecuçãoGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook compara três modelos lineares de séries temporais, um codificador Transformer e previsões sem parâmetros para retornos diários de SPY. As abordagens lineares mapeiam uma janela histórica para uma previsão de vários dias, com variantes que…

AçõesAprendizado de máquinaEstatísticaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook examina se árvores com gradient boosting podem encontrar relações não lineares em características de microestrutura NASDAQ-100 que um modelo linear pode não captar. Concentra-se na possibilidade de que o desequilíbrio do fluxo de ordens preveja…

AçõesAprendizado de máquinaMicroestrutura de mercadoEstatística
Machine Learning for Trading

Esta análise de viabilidade verifica se é possível pesquisar uma estratégia long-short diária de seleção de ações com o painel de ações US disponível. Examina a construção do universo com base nas informações disponíveis em cada momento, usando limites de…

AçõesMercados dos EUABacktestingExecução
Machine Learning for Trading

Este notebook reajusta a configuração selecionada nas etapas anteriores de validação usando o histórico anterior a -2021 e, em seguida, publica previsões para um holdout de 2021. Recupera a configuração escolhida de um conjunto de candidatos registrado ou…

AçõesOpçõesAprendizado de máquinaBacktesting
Machine Learning for Trading

Esta análise apresenta a estrutura de uma cadeia de opções e examina um recorte de 2020 das opções do S&P 500 para oito ativos subjacentes. Explica moneyness, valor intrínseco e temporal, gregas, volatilidade implícita e as informações representadas pelo…

OpçõesVolatilidadePrecificação de derivativosMicroestrutura de mercado
Machine Learning for Trading

Este notebook audita um corpus de relatórios anuais antes de sua indexação para pesquisa financeira. Mede o intervalo entre o fim de um período fiscal e a data de divulgação pública, mostrando por que aplicações que respeitam o momento em que a informação…

AçõesAprendizado de máquinaExecuçãoBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook implementa uma adaptação didática diária de um modelo adversarial de fator de desconto estocástico. Uma rede de pesos de carteira constrói um fator a partir de retornos excedentes do dia seguinte, usando características e estado do mercado…

AçõesAprendizado de máquinaEstatísticaInvestimento em fatores
Machine Learning for Trading

Este notebook testa como uma estratégia selecionada de características de empresas US responde a mudanças na premissa de custos de transação. Mantém fixa a configuração da estratégia e refaz os backtests de validação em uma grade definida de níveis de…

AçõesExecuçãoBacktestingGestão de risco