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 sklearn HistGradientBoosting, XGBoost, LightGBM e CatBoost em uma tarefa de previsão de retornos de ETF. Ele mede coeficiente de informação transversal, tempo de treinamento e memória do processo em execuções com CPU e, quando…
Este notebook transforma previsões transversais de ações em carteiras long-short, classificando as ações a cada rebalanceamento, comprando as k primeiras e vendendo a descoberto as k últimas, com capital igual por posição. A ponderação igual fornece uma…
O notebook apresenta uma prévia de dados de documentos 10-K e 8-K do S&P 100, destinados à construção de grafos de conhecimento financeiro. Ele verifica a completude do esquema, chaves únicas de empresas e identificadores de registro dos documentos,…
Este notebook apresenta um fluxo de seleção de atributos para pesquisa de ETF, destinado a reduzir muitos candidatos de transformações e janelas retrospectivas a um conjunto menor para modelagem posterior. Ele calcula coeficientes de informação de Spearman…
O documento descreve o ajuste de um modelo linear simples de sequência com atributos de um minuto do NASDAQ-100 para prever retornos futuros em vários horizontes. Cada entrada contém a hora anterior de uma ação, expressa como variações em relação à…
O documento apresenta um fluxo de pesquisa de trading com aprendizado de máquina que leva ideias da construção de dados e atributos ao treinamento de modelos, backtesting, custos de transação, decisões de carteira e risco, implantação e monitoramento. Ele…
Este notebook cria atributos de volatilidade condicional baseados em modelo para ações do S&P 500 com um modelo GJR-GARCH(1,1) e, em seguida, compara um spread de volatilidade implícita em opções medido em relação à volatilidade realizada com outro medido em…
Este estudo de futuros da CME varia a capacidade das árvores de gradient boosting e a função de perda, registrando previsões em vários pontos de verificação do treinamento. O número de folhas controla o grau de detalhamento com que um modelo divide o espaço…
Este notebook estuda como as escolhas de regularização Ridge afetam o coeficiente de informação em um painel de ETF e como a busca de hiperparâmetros pode inflar o desempenho reportado. Primeiro, avalia uma ampla grade de valores de alfa em dobras…
Este notebook explica a análise de componentes principais instrumentada (IPCA), que modela as exposições fatoriais de cada ETF como uma função linear compartilhada das características observadas desse fundo. Mínimos quadrados alternados estimam conjuntamente…
O notebook apresenta um fluxo de pesquisa autônomo no qual um modelo de linguagem usa ferramentas de uso geral para inspecionar arquivos, executar comandos, consultar um registro de backtests e examinar dados. Em vez de codificar ações de pesquisa, o…
Este notebook ajusta um modelo de fatores latentes PCA a um painel de retornos de ações, sem usar variáveis da superfície de opções, características ou informações do alvo. PCA extrai as principais direções de co movimento transversal histórico, estima as…
Este módulo compartilhado de engenharia de variáveis define regras de construção e auditorias para preditores financeiros usados em vários estudos de caso. Registra cada família de variáveis com sua hipótese, entradas, janela retrospectiva móvel, defasagem…
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,…
Este capítulo apresenta fluxos de trabalho agênticos para tarefas de pesquisa financeira em que o principal desafio é coletar, filtrar e sintetizar evidências heterogêneas. Compara esses fluxos a modelos convencionais, que funcionam bem com entradas…
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 explica como avaliar modelos financeiros sem deixar que informações indisponíveis na data da decisão vazem para o treinamento ou a seleção do modelo. Distingue conjuntos de treinamento, validação e teste final e mostra por que a validação…
Este notebook compara quatro formas de descobrir relações em um painel de retornos de ETF: NOTEARS para DAGs lineares contemporâneos, VAR-LiNGAM para estruturas defasadas e instantâneas, PCMCI para testes de independência condicional e testes de Granger como…
Este notebook estuda como a regularização Ridge afeta o desempenho do coeficiente de informação (IC) e como a busca de hiperparâmetros pode enviesar os resultados de validação reportados. Primeiro, avalia uma ampla grade de valores alfa com divisões…
Este notebook apresenta o Tail-GAN, uma abordagem adversarial generativa criada para reproduzir o risco de cauda de cenários financeiros, especialmente o valor em risco (VaR) e o expected shortfall (ES). Usa ordenação diferenciável para que medidas de risco…
Este notebook examina como combinar várias previsões probabilísticas. Apresenta a média simples como referência e explica a extremização de Neyman, que afasta a média do painel da taxa-base conforme o número de previsores e uma correlação par a par…
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 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…