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 transforma previsões por ação em carteiras de validação. Em cada data de rebalanceamento, ordena as ações pelo retorno previsto, compra o grupo no topo, vende a descoberto o grupo na base e aloca capital igual a cada posição. Aplica essa…
Este notebook define rótulos de retorno futuro de preços para um painel fixo de contratos perpétuos de cripto e explica como a construção dos rótulos afeta todos os modelos e backtests posteriores. Desloca os horários de abertura dos candles para o momento…
Este notebook demonstra como uma ordem de valor fixo em dólares pode gerar custos muito diferentes entre ações, pois seu tamanho em relação ao volume negociado disponível importa. Aplica um modelo de impacto de mercado de raiz quadrada a uma estratégia de…
Este notebook avalia configurações sequenciais de LSTM e NLinear em produtos futuros da CME. Modelos sequenciais consomem janelas ordenadas de observações para testar se a trajetória recente contém informações além de atributos-resumo projetados. O LSTM…
Este notebook descreve um fluxo compartilhado para ajustar redes convolucionais temporais a dados diários de pares FX. Em vez de tratar cada data como uma linha de atributos isolada, o modelo usa uma janela fixa de observações consecutivas. O executor…
Este estudo de caso avalia sinais diários de momentum e carry em um pequeno universo correlacionado de pares de moedas à vista G10. O fluxo vai de verificações de viabilidade e rótulos de retornos futuros a atributos projetados e baseados em modelos,…
Este notebook adapta o TSMixer para prever retornos futuros de ETF com base em características históricas de momentum. Sua arquitetura alterna uma transformação linear compartilhada no eixo temporal com um MLP de características aplicado separadamente em…
Esta análise explica como interpretar coeficientes de informação para um catálogo de modelos de previsão de futuros CME. Define o IC de cada data como a correlação de postos entre retornos previstos e realizados dos produtos e, em seguida, calcula a média…
Este notebook reúne os backtests registrados de um estudo de caso com ETF em uma avaliação de estratégia que considera a incerteza. Analisa medidas de desempenho com intervalos de confiança por bootstrap em blocos e usa bootstraps pareados para comparar…
Este documento explica como avaliar em dados de holdout uma estratégia de ações US selecionada anteriormente, mantendo sua configuração fixa. Ele deriva o conjunto correto de previsões de holdout a partir da identidade de treinamento e do checkpoint do…
Este notebook avalia previsões de modelos como estratégias de trading NASDAQ-100 usando um mecanismo compartilhado de backtest. Primeiro, executa uma verificação do fluxo com sinais aleatórios: lucros persistentes após custos indicariam problemas como…
Este notebook transforma o carry de futuros — a diferença de preço entre vencimentos próximos — em características baseadas em modelos. Descreve previsões ARIMA de uma etapa por produto, medidas móveis de Fourier da intensidade dos ciclos sazonais e um…
Este documento descreve um fluxo compartilhado para treinar redes convolucionais temporais com dados diários de pares FX. Um modelo consome uma sequência de comprimento fixo, e a ausência de um dia esperado torna inelegível qualquer janela que atravesse essa…
Este notebook explica uma referência de componentes principais para prever retornos de futuros CME. O PCA é ajustado ao painel de retornos dos produtos no fold de treinamento, de modo que seus componentes representem direções de comovimento entre contratos,…
Esta análise explica como os dados de futuros CME são organizados em produtos, contratos com vencimento e séries contínuas roladas por volume. Ela usa dados do E-mini S&P 500 para mostrar que os contratos individuais têm janelas de negociação limitadas que…
Este notebook estima quanto uma carteira com pesos iguais de ações US sobreviventes pode superestimar os retornos em relação a uma carteira que inclui empresas que saíram do conjunto de dados. Primeiro, examina quando o painel registra saídas e constata que…
Este notebook apresenta um fluxo de trabalho para reduzir um grande conjunto de recursos de ETF a candidatos para modelagem posterior. Ele classifica os recursos usando coeficientes de informação de Spearman transversais em relação a retornos futuros,…
Este notebook estuda o TabM, uma arquitetura de rede neural para dados tabulares, usando características mensais de empresas. Ele compara três configurações predefinidas que aumentam a largura oculta e a quantidade de membros do ensemble, mantendo fixas as…
Este notebook aplica uma estratégia de ações e opções do S&P 500, selecionada anteriormente, a previsões para um período de holdout separado de 2021. Ele mantém inalterada a configuração selecionada, incluindo o alocador, as regras de concentração, a…
Este notebook executa três agentes de pesquisa com configurações idênticas para responder a uma pergunta sobre recessão, seja reproduzindo uma captura salva, seja executando modelos ao vivo e fazendo buscas em paralelo. Ele registra a probabilidade, a…
Este notebook explica como um painel macroeconômico marcado com o período que mede pode vazar informações futuras para um backtest de trading. Ele estima datas de publicação adicionando a duração do período à data marcada e, em seguida, aplicando uma…
Este notebook implementa o DeePM, uma política de carteira de ponta a ponta para um universo diversificado de ETF. O modelo combina recursos temporais, metadados dos ativos, atenção transversal e um prior de grafo macroeconômico que permite atenção dentro…
Este notebook transforma manchetes financeiras em sinais por ação e os avalia em relação a retornos futuros. Ele gera embeddings das manchetes, mede a surpresa das notícias como a distância semântica em relação a uma referência móvel de embeddings e combina…
O documento explica como criar atributos para pares de moedas com três modelos de séries temporais ajustados: um filtro de espaço de estados que estima um nível de preço que muda lentamente, um modelo de Markov oculto de dois estados para regimes de…