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 estudo testa o aprendizado por reforço profundo como uma camada de execução para operações de pares em mercados voláteis de criptomoedas. A estrutura primeiro filtra e classifica pares candidatos e, em seguida, usa um agente de Otimização de Política…
O artigo formula o trading ótimo de futuros de VIX usando um modelo de VIX com reversão à média, cuja dinâmica depende de um regime que alterna entre um conjunto finito de estados. Estuda quando um investidor deve entrar e sair do mercado, representando o…
Este estudo examina como chegam os pacotes de dados de mercado da CME e as transações do mecanismo de correspondência, e usa essas medições para orientar o projeto de receptores de trading de alta frequência. As evidências vêm de mais de um ano de…
Este artigo usa uma simulação baseada em agentes de um leilão duplo contínuo para estudar como as operações de rebalanceamento de ETF alavancados afetam o mercado subjacente, como um mercado de futuros do Nikkei 225. A questão é se diferentes abordagens de…
O artigo estuda os fatores que influenciam a volatilidade e a base dos preços futuros de ouro, petróleo e Bitcoin, contrato a contrato. Analisa preços spot e futuros diários, além de vencimento, volume de trading e contratos em aberto, no período de dezembro…
O documento descreve uma estratégia sistemática de acompanhamento de tendência para futuros de commodities que combina indicadores convencionais de tendência de um único mercado com sinais entre mercados. Esses sinais transversais buscam captar o…
O artigo propõe uma estratégia de pairs trading em futuros que usa assinaturas de caminho como características de séries temporais. Decompõe a assinatura em dois indicadores: uma medida segmentada da interatividade do caminho e uma medida de covariação dos…
O estudo investiga se a introdução de futuros regulamentados de Bitcoin afetou a volatilidade e o volume de negociação do Bitcoin. Enfoca os contratos lançados por CBOE e CME em dezembro de 2017 e aplica uma abordagem causal de séries temporais chamada…
Este documento amplia a estrutura de execução ótima de Almgren–Chriss, que pressupõe uma quantidade fixa para liquidar, para casos em que o volume de negociação necessário é incerto e se torna mais claro à medida que se aproxima o prazo de entrega. Os…
O documento examina se o desequilíbrio do livro de ofertas (OBI) acompanha melhor os retornos de curto prazo após filtrar as ordens por tempo de permanência, número de modificações e momento em que elas ocorrem. Compara sinais do fluxo completo de ordens com…
Este trabalho modela variações nos preços de ativos em nível de tick usando processos pontuais marcados com intensidades de Hawkes autoexcitantes e mutuamente excitantes. Processos de contagem separados representam saltos positivos e negativos nos preços. Ao…
O artigo apresenta uma abordagem de otimização de carteira com restrições de risco para lances virtuais nos mercados atacadistas de eletricidade dos EUA. Ele prevê os spreads de preços marginais locacionais entre horas com uma rede neural recorrente, usando…
O documento apresenta uma abordagem prática de aprendizado profundo por reforço para trading de futuros de gás natural. Relata que o índice de Sharpe da estratégia supera benchmarks de acompanhamento de tendência e reversão à média, além dos resultados…
O artigo modela retornos de ações em alta frequência separando as variações de preço por negociação do processo que determina quando as negociações ocorrem. Para um contrato futuro E-mini S&P 500 do mês próximo, com alta liquidez, relata que os retornos por…
Este trabalho analisa o impacto cruzado: como negociar um ativo pode mover seu próprio preço e os preços de outros ativos. O estudo aborda modelos baseados em núcleos e escolhas de parâmetros adequadas a aplicações de trading, com foco em duas propriedades.…
O artigo investiga se informações de momentum em um mercado futuro podem ajudar a prever o momentum em outros. Ele constrói uma rede com características de momentum derivadas dos preços de 64 contratos negociados continuamente em commodities, ações, títulos…
O documento descreve um teste de Teoria das Matrizes Aleatórias para detectar carteiras cujo risco realizado é estatisticamente maior que o esperado fora da amostra. Ele chama essas carteiras de modos passageiros: seu risco excedente é interpretado como…
Este artigo apresenta um método para calcular uma aproximação de primeira ordem dos preços de derivativos sobre futuros sob volatilidade estocástica multiescala. Ele oferece uma alternativa à abordagem de perturbação singular e foi concebido para funcionar…
O documento apresenta L2GMOM, uma estrutura de aprendizado de máquina para momentum em rede. O momentum em rede usa relações entre ativos para ajudar a prever retornos futuros. A estrutura proposta aprende a rede financeira e os sinais de trading em…
O estudo examina por que os retornos do seguimento de tendência de curto prazo enfraqueceram desde aproximadamente 2009. Analisa uma seção transversal de contratos futuros líquidos entre 1995 e 2025, junto com uma referência de CTA, e compara os resultados…
Este estudo desenvolve uma estrutura para relacionar fluxo de ordens, impacto nos preços e preço de mercado do risco de liquidez. A análise deriva uma equação diferencial e apresenta duas soluções fechadas. Uma reproduz o impacto linear do fluxo de ordens…
O estudo analisa futuros líquidos de commodities negociados nos mercados chineses antes e depois do início da Covid-19. Compara momentos empíricos dos retornos e cointegração entre produtos, motivado em parte pela relevância das relações entre commodities…
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 apresenta as Deep Momentum Networks, que combinam aprendizado profundo com a estrutura de ajuste por volatilidade usada no momentum de séries temporais. Uma rede neural aprende em conjunto as estimativas de tendência e o tamanho das posições, com…