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 compara pesos iguais com duas regras de alocação para estratégias de características de empresas US: ponderação por pontuação, que atribui mais capital a previsões mais altas do modelo, e ponderação conformal, que reduz o capital destinado a…
Esta análise compara sinais aprendidos para retornos mensais transversais de ações US, usando características contábeis e de mercado e como alvo o retorno do mês seguinte. Examina modelos lineares, árvores impulsionadas, métodos tabulares profundos,…
Esta auditoria compara Backtrader e Zipline com ML4T em casos reais de estratégia, usando somente combinações de ativos e contratos que cada mecanismo e o pacote de dados congelado conseguem representar nativamente. Abrange alocação de ETF e um painel de…
Este notebook define e valida rótulos de retorno mensal para um estudo transversal de características de empresas US. Verifica como o provedor de dados associa as características de cada linha ao resultado de retorno, ressaltando que o painel já está…
Este notebook constrói um alocador de carteira de ponta a ponta que posiciona uma rede de seleção de variáveis no estilo Temporal Fusion Transformer antes de um LSTM. Redes residuais com portas separadas incorporam variáveis individuais, e pesos suaves…
Este notebook compara rebalanceamentos diários, semanais, quinzenais e mensais de uma carteira de momentum mais bem classificada, formada por um universo fixo de ETF. Ele mede o giro e o desempenho bruto ajustado ao risco com preços históricos e, em seguida,…
Esta visão geral explica uma família de modelos para prever retornos a partir de características de empresas. Em vez de tratar cada característica como preditora direta de retornos, os modelos presumem que os retornos são determinados por um pequeno conjunto…
Este documento de configuração define um fluxo semanal de pesquisa de ações do S&P 500 que usa características do mercado de opções junto com sinais baseados em preços. Especifica o universo elegível, os horários de decisão e execução e frequências distintas…
Este documento apresenta um modelo didático de espaço de estados seletivo no estilo Mamba para prever retornos de ETF a partir de sequências de variáveis de momentum. Diferentemente da atenção e da mistura temporal densa, um modelo de espaço de estados…
Este documento descreve um autoencoder condicional que modela as exposições das empresas a fatores latentes de retorno como uma função não linear das características das empresas. Como IPCA, ele estima uma estrutura de fatores na qual os retornos previstos…
Este documento explica uma rede neural TabM para classificar ETFs a partir de características tabulares. Seu bloco compartilhado de duas camadas alimenta vários membros, cada qual com um vetor de escala aprendido e uma camada de saída; a média das previsões…
Este notebook explica como limites de participação no volume restringem a parcela do volume de mercado que uma ordem pode consumir em cada intervalo. Quando uma ordem principal excede o limite permitido, a corretora executa parte dela e transfere o restante…
Esta visão geral de capítulo explica como árvores com gradient boosting ampliam árvores de decisão e florestas aleatórias para previsões financeiras tabulares. O boosting adiciona modelos sequencialmente para corrigir erros anteriores, ajudando a capturar…
Este documento descreve um conjunto de dados mensal de ações dos US criado para pesquisa de aprendizado de máquina em precificação de ativos. Ele contém 94 características de empresas transformadas em postos, incluindo medidas contábeis e variáveis técnicas,…
Este notebook examina como o impacto de mercado altera os resultados de backtest de uma estratégia de momentum entre ações com diferentes níveis de liquidez. Mantém constantes o tamanho da ordem e a estratégia, estima a liquidez e a volatilidade em um…
Este notebook apresenta um painel publicado para pesquisa de aprendizado de máquina sobre ações dos US. Ele contém observações mensais com 46 características de empresas e retornos excedentes do mês seguinte, cobrindo várias décadas. As características são…
Este capítulo explica como construir e usar grafos de conhecimento financeiro quando as perguntas dependem de relações como propriedade, cadeias de suprimentos ou contágio. Ele aborda identidade de entidades, esquemas de relações tipadas, proveniência e…
Este notebook compara dois modelos Transformer para prever retornos de 21 de ETF dias a partir de oito variáveis de momentum passado. O PatchTST agrupa dias consecutivos em blocos, reduzindo o número de tokens de atenção e incorporando padrões temporais…
Este notebook analisa uma carteira de ETFs de ações com regressões de fatores CAPM e Fama-French e amplia a análise para exposições móveis, atribuição de retornos e dependência residual. Ele usa retornos diários e dados de fatores alinhados, estima a…
Esta demonstração executa uma estratégia de cruzamento de duas médias móveis tanto em um mecanismo de backtest histórico quanto em um mecanismo ao vivo que reproduz as mesmas barras diárias de ETF. Mantém fixos a estratégia, os dados de entrada, os…
Este notebook explica um modelo de fator de desconto estocástico (SDF) para precificar a seção transversal dos retornos de empresas dos US. Ele aprende pesos que fazem os retornos dos ativos descontados satisfazerem condições de momento sem arbitragem, em…
O documento descreve um estudo de ablação sobre se embeddings de grafo aprendidos melhoram as previsões de retornos de ações em relação a características tabulares comuns. Ele constrói uma rede a partir de correlações históricas entre retornos de ações, cria…
Este notebook compara bagging com Random Forest a XGBoost, LightGBM e CatBoost na previsão de retornos de ações com características anonimizadas de empresas. Usa divisões temporais predefinidas para treinamento, validação e teste; mede como métrica principal…
Este tutorial explica como organizar dados de mercado para além de downloads únicos. Apresenta um gerenciador unificado para buscar símbolos individuais ou em lotes, universos de símbolos predefinidos e personalizados e armazenamento Parquet particionado no…