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 define rótulos de retorno total mensal para um estudo transversal de características de empresas do US e verifica como esses resultados se alinham às linhas do provedor. O painel combina características do mês anterior com o retorno obtido no…
Este notebook explica como uma rede convolucional temporal (TCN) pode prever retornos a partir de dados financeiros ordenados. Convoluções causais garantem que uma saída em determinado instante dependa apenas das entradas atuais e anteriores. Dilatações…
Este documento descreve várias formas de converter pontuações de previsão em sinais de trading: limites fixos, percentis móveis por ativo e percentis transversais. Limites fixos usam um nível de pontuação escolhido; limites móveis se adaptam à distribuição…
Este notebook analisa uma estratégia de câmbio selecionada e sua linhagem de holdout usando artefatos de pesquisa registrados. Ele reproduz a escolha a partir de um conjunto congelado de candidatos de validação, classificando os backtests elegíveis que…
Este notebook cria regimes descritivos de mercado com dados econômicos mensais do Federal Reserve: desemprego, taxa dos fundos federais, curva de juros do Tesouro e inflação. Ele explica como alinhar séries com diferentes frequências de divulgação,…
Este documento descreve ferramentas para comparar estratégias de trading registradas e montar avaliações estruturadas de estudos de caso. Um método central de ranking restringe as séries de retorno aos timestamps exatamente compartilhados antes de calcular…
Este capítulo apresenta métodos para recuperar estruturas comuns de painéis de retornos e características, de PCA e carteiras de autovalores a IPCA, PCA de prêmio de risco, autoencoders condicionais, estimação de fatores de desconto estocástico e…
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…
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 apresenta maneiras de comparar os retornos de uma estratégia com dois benchmarks externos: retornos totais diários de SPY e retornos de mercado Fama-French, formados pela soma do prêmio de risco de mercado e da taxa livre de risco. Ele fornece…
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 descreve o carregamento de dados de mercado de ETF com filtros opcionais por símbolo e data, além de um limite determinístico para os símbolos retornados. Seu principal ponto analítico é adequar a série de preços à quantidade medida: preços…
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 como construir retornos à vista futuros de uma, cinco e 21 sessões para um universo fixo de pares de FX. Primeiro, mapeia barras de quatro horas para sessões de negociação usando um calendário com virada no horário de Nova York e, em…
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…
Este notebook explica por que um índice de Sharpe reportado é uma estimativa incerta, não uma medida definitiva da qualidade da estratégia. Desenvolve intervalos de confiança e o índice de Sharpe probabilístico, que estima a probabilidade de o Sharpe…
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…