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 apresenta um modelo generativo inspirado em GT-GAN para séries financeiras amostradas em intervalos irregulares, como barras de tick, volume ou valor financeiro. Seu codificador, gerador, discriminador e decodificador usam dinâmicas de Neural…
Este notebook descreve o ajuste do PatchTST a dados de um minuto do NASDAQ-100 para prever retornos em vários horizontes futuros. O modelo agrupa observações consecutivas em blocos e aplica atenção entre eles, reduzindo a quantidade de itens comparados e…
Este notebook explica uma GAN Wasserstein incondicional baseada em assinaturas para gerar séries temporais financeiras. Ele transforma retornos em trajetórias aumentadas, calcula assinaturas de trajetória truncadas e treina um gerador LSTM orientado por…
Este notebook demonstra verificações de deriva de características de momentum e técnicas de ETF entre períodos calmos e estressados e de futuros perpétuos de cripto com dados de índice de prêmio em diferentes regimes de mercado. Compara o Índice de…
Este notebook avalia o TSMixer como modelo de sequência global para um painel ETF. O modelo compartilha parâmetros entre os fundos, mas usa o histórico e as covariáveis de cada fundo; suas camadas de mistura aprendem relações temporais e dentro de cada série…
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…
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…
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…
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,…
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…
Este notebook estuda modelos lineares de previsão para um corte transversal de produtos futuros CME, usando colunas de características agrupadas em famílias relacionadas, como carry, momentum, volatilidade e medidas móveis de risco. Como as colunas de uma…
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…
Este notebook audita o conjunto completo de previsões canônicas de validação para um estudo de pares FX. Verifica a identidade dos modelos, a disponibilidade dos artefatos, a completude, a cobertura dos rótulos configurados e se as configurações reunidas…
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…
Este estudo de caso ajusta modelos lineares para prever retornos e direção em futuros perpétuos de cripto. A matriz de características é dominada por variações do prêmio do contrato perpétuo, a diferença entre o preço do contrato e o preço à vista que…
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…
Este notebook compara formas de proteger uma opção de compra europeia vendida quando o rebalanceamento é discreto e as operações incorrem em custos proporcionais. Define o resultado líquido terminal com autofinanciamento e, em seguida, treina um hedge neural…
Este notebook compara o ajuste de hiperparâmetros com objetivo único a uma busca multiobjetivo para modelos de previsão LightGBM. A referência maximiza o coeficiente de informação de validação (IC). A busca NSGA-II, por sua vez, maximiza IC enquanto minimiza…
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,…
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…
Este notebook apresenta um debate de previsão em várias rodadas entre posições otimistas e pessimistas. Cada lado defende uma probabilidade maior ou menor para um evento, vê o argumento anterior do outro lado nas rodadas seguintes e informa uma probabilidade…
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…
Este notebook explica um agente de pesquisa em estilo operador para iterar em estudos de caso quantitativos. Em vez de limitar o modelo a ações de previsão predefinidas, oferece ferramentas gerais para arquivos, comandos de shell, consultas ao registro e…
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…