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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O documento estuda se o fluxo diário de ordens de ações pode revelar o impacto nos preços e ajudar a prever retornos acionários. Ele forma medidas mensais de fluxo assinado e estima o lambda de Kyle usando tanto uma regressão das variações de preço sobre o…
Este artigo considera como sistemas de AI de baixo custo, que aproximam relações complexas, poderiam mudar a maneira como as estratégias de trading incorporam informações aos preços. Ele formula a eficiência de mercado por meio de processos de preços em…
Este artigo examina como estimar a volatilidade da carteira e as contribuições de risco dos ativos em períodos de manutenção superiores a um dia. O conhecido escalonamento pela raiz quadrada do tempo pressupõe que os retornos não tenham correlação serial.…
Este sistema proposto usa relações de volatilidade entre ações de grande porte para gerar sinais de tendência. Primeiro, analisa dados de preços com estudos de correlação e autocorrelação, indicadores técnicos, testes de hipóteses, modelos estatísticos e…
O artigo propõe medidas baseadas em distância para comparar modelos de precificação de ativos, motivado por preocupações de que testes estatísticos possam ter baixo poder e de que estatísticas alfa possam ser usadas sem rigor. A métrica proposta combina…
Este documento descreve um método não supervisionado para identificar possíveis eventos de pump and dump entre tokens negociados na Poloniex. Ele combina limites de preço e volume com médias móveis exponencialmente ponderadas e medidas de volatilidade. Os…
O documento analisa como o desenho de mercado mudou à medida que as tecnologias de trading e os participantes evoluíram. Percorre desde o trading em pregão até os livros de ofertas eletrônicos e o trading de alta frequência, e então considera leilões em…
O artigo apresenta processos gaussianos (GPs) e otimização bayesiana, explicando como a regressão GP dá suporte ao aprendizado de máquina bayesiano e como seus hiperparâmetros devem ser escolhidos. A otimização bayesiana usa um modelo probabilístico para…
Este artigo formula o investimento ótimo para um investidor com preferências de aversão relativa ao risco constante em um mercado incompleto de tempo contínuo. Os preços dos ativos seguem processos de Itô, e as estratégias de trading precisam satisfazer…
Este artigo revisita um modelo baseado em agentes que busca explicar por que o impacto no preço de grandes metaordens cresce aproximadamente com a raiz quadrada do volume negociado. O modelo supõe que grande parte da liquidez do mercado é latente e diminui…
Este estudo pergunta quando se deve seguir o conteúdo dos textos de mercado e quando se deve apostar contra ele. Distingue declarações institucionais (Say), repetição pela mídia (Echo) e posicionamento institucional revelado (Do). Um modelo linear-quadrático…
Este estudo modela a volatilidade dos retornos do Bitcoin em intervalos de um minuto usando métodos de heterocedasticidade condicional autorregressiva generalizada. Combina retornos e volatilidade históricos, representados por variantes da família GARCH, com…
O estudo compara Bitcoin, ouro e S&P 500 usando preços de fechamento e retornos logarítmicos diários, semanais e mensais de setembro de 2014 a janeiro de 2021. Distingue a volatilidade, medida pelo desvio padrão, da previsibilidade, medida pela entropia…
O artigo combina uma análise empírica do livro de ofertas consolidado de futuros do índice RTS com um modelo multiagente poissoniano. O modelo representa grupos de agentes enviando ordens, e os pesquisadores variam os parâmetros dos grupos para simular…
O artigo propõe um processo de seleção de estratégias chamado DNN-forwardtesting. Em vez de escolher uma estratégia de trading apenas pelos resultados em preços históricos, primeiro prevê uma possível trajetória futura de preços com uma rede neural profunda…
Este estudo usa um experimento de laboratório realizado em campo para examinar como as pessoas tentam prever se os mercados financeiros vão subir ou cair. Voluntários recebem informações financeiras controladas, baseadas em dados reais de índices globais, e…
Este documento propõe que a aleatoriedade das negociações nos mercados contribui para o comportamento estocástico dos preços e retornos. Examina os valores e volumes negociados ao longo de um intervalo de cálculo da média, tratando-os como variáveis…
O artigo estuda os prêmios de risco de primeiro e segundo momentos do Bitcoin usando informações implícitas em opções e retornos realizados, e os compara aos do S&P 500. Os resultados indicam que o Bitcoin tem maior volatilidade e um prêmio de risco de…
Este estudo prevê defaults corporativos usando um modelo de forma reduzida no qual as intensidades de default das empresas dependem de um fator de fragilidade não observado. Ele combina estimação bayesiana com Monte Carlo por Cadeias de Markov com partículas…
O artigo examina como sistemas de tendência com diferentes horizontes contribuem para os retornos de consultores de trading de commodities (CTA). Propõe um modelo gráfico bayesiano para separar dinamicamente os retornos em componentes de tendência de curto…
O estudo apresenta um método não supervisionado para analisar saltos nos preços das ações por meio de representações construídas com coeficientes wavelet. Busca distinguir padrões de salto associados à dinâmica interna de um sistema daqueles ligados a…
Este estudo examina dados operação a operação e cotação a cotação de ações nas bolsas de Paris, Londres e Frankfurt ao longo de cinco anos. Desenvolve um algoritmo para sincronizar as duas fontes de dados e avalia como as escolhas de reconstrução afetam o…
Este estudo compara as caudas dos retornos diários de Bitcoin e Ethereum. Usa estimativas de sete parâmetros de pesquisas anteriores baseadas na distribuição Generalized Tempered Stable e, em seguida, examina gráficos quantil-quantil em relação a uma…
Este estudo examina características de trading de alta frequência de Bitcoin e Ether no período pós-COVID. Analisa retornos, o número médio de operações por unidade de tempo e o volume negociado usando análise de correlação cruzada multifractal sem…