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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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976 documentos

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

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 agrega resultados walk-forward existentes de modelos em estudos de caso financeiros para comparar LSTM, NLinear, TSMixer, TCN e PatchTST com modelos de referência lineares, com boosting de gradiente e de redes neurais para dados tabulares. Sua…

Aprendizado de máquinaEstatísticaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este módulo de análise compartilhado descreve formas de estimar fricções de trading em diferentes classes de ativos. Inclui estimadores de spreads bid-ask baseados em máximas e mínimas e na autocovariância dos retornos, medidas móveis de volume médio e…

ExecuçãoMicroestrutura de mercadoGestão de riscoBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook examina por que o coeficiente de informação de um modelo não determina o índice de Sharpe de uma estratégia criada a partir de suas previsões. Em vários estudos de caso, compara classificações de sinais com resultados de backtest e considera…

BacktestingAprendizado de máquinaEstatísticaGestão de risco
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

Esta análise avalia se sinais de trading selecionados parecem confiáveis, comparando evidências do coeficiente de informação (IC) com os índices de Sharpe obtidos após converter previsões em posições. Agrega resultados de famílias de modelos em diferentes…

Aprendizado de máquinaEstatísticaBacktestingConstrução de portfólio
Machine Learning for Trading

Este notebook agrega resultados walk-forward executados anteriormente para comparar LSTM, NLinear, TSMixer, TCN e PatchTST em estudos de caso, junto a modelos de referência lineares, com boosting de gradiente e TabM. Apresenta coeficientes de informação…

Aprendizado de máquinaEstatísticaBacktesting
Machine Learning for Trading

Esta análise de viabilidade pergunta se os dados e as premissas de uma estratégia semanal de short straddle com hedge delta nos componentes do S&P 500 são plausíveis antes do ajuste de um modelo. Explica como calls e puts com o mesmo preço de exercício e…

OpçõesVolatilidadeGestão de riscoBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook exploratório analisa dados horários de futuros CME em diferentes produtos e classes de ativos, usando o E-mini S&P 500 como exemplo. Explica a hierarquia entre produto, contrato com vencimento e série contínua, resume períodos de cobertura e…

FuturosEstatísticaBacktestingMicroestrutura de mercado
Machine Learning for Trading

Este notebook compara regras de ponderação de carteira para a venda de straddles em ativos selecionados do S&P 500. Mantém os ativos escolhidos e varia a alocação, usando pesos iguais como referência. Os métodos incluem ponderação por pontuação prevista,…

OpçõesConstrução de portfólioDimensionamento de posiçãoBacktesting
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
Machine Learning for Trading

Este documento descreve uma interface voltada ao leitor para examinar resultados de backtest armazenados em um registro. Ela oferece resumos do número de execuções, inspeção de especificações e execuções individuais, classificação de resultados, comparação…

BacktestingEstatísticaConstrução de portfólioAprendizado de máquina
Machine Learning for Trading

Este notebook analisa arestas de eventos financeiros com carimbo de data e hora em um grafo de conhecimento, distinguindo quando um evento ocorreu, quando se tornou público e quando o pipeline de extração criou a aresta. Calcula os atrasos de divulgação e…

Aprendizado de máquinaEstatísticaBacktestingOrientado por eventos
Machine Learning for Trading

Este notebook desenvolve uma estrutura que considera unidades para estimar custos de trading em ações, contratos perpétuos de criptoativos, futuros, ETFs e câmbio. Distingue volume de ações, volume de contratos, volume do ativo-base e contagens de…

ExecuçãoMicroestrutura de mercadoGestão de riscoBacktesting
Machine Learning for Trading

Esta análise de capítulo descreve um processo orientado por hipóteses para definir estratégias de trading antes do backtesting. Ela conecta premissas de dados documentadas e uma configuração imutável à análise exploratória, a estudos de eventos e a uma ficha…

MomentumReversão à médiaEstatísticaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook explica como as especificações dos contratos futuros afetam a contabilização do backtest. Mostra como o multiplicador do contrato converte variações de preço em lucro ou prejuízo em dólares, como preço vezes multiplicador determina o valor…

FuturosCommoditiesMomentumDimensionamento de posição
Machine Learning for Trading

Este notebook compara carteiras de referência ETF em crises históricas, choques simultâneos de ativos definidos manualmente e cenários de perda de Monte Carlo. As janelas históricas incluem grandes quedas de ações e movimentos motivados por taxas, com…

MultiativosConstrução de portfólioGestão de riscoVolatilidade
Machine Learning for Trading

Este estudo de caso avalia um straddle vendido semanal de opções do S&P 500 usando backtests registrados. Seleciona uma configuração de um universo líquido indicado, classifica as candidatas na validação e avalia a configuração escolhida em dados do conjunto…

OpçõesAçõesBacktestingGestão de risco
Machine Learning for Trading

O documento descreve um fluxo de análise compartilhado para comparar configurações de modelos entre estudos de caso. Primeiro seleciona uma configuração por estudo; depois, deriva resumos por dobra e entre estudos a partir dessa seleção, para que as análises…

Aprendizado de máquinaEstatísticaBacktesting
Machine Learning for Trading

Este registro de auditoria define como várias estruturas de backtesting são comparadas com ML4T em estudos de caso com estratégias reais e uma operação sintética de estresse. Especifica regras de comparação para execuções ordenadas, horários, valores…

BacktestingExecuçãoMicroestrutura de mercadoFuturos
Machine Learning for Trading

Este notebook apresenta comparações de correção e tempo de execução entre VectorBT Pro e VectorBT OSS e ML4T em estratégias de estudos de caso compatíveis. Abrange alocação de ETF, câmbio cotado em USD e um painel de ações dos US para as duas edições; o…

BacktestingExecuçãoFuturosCâmbio