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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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35 documentos

Machine Learning for Trading

Este notebook descreve um backtest fora da amostra para uma estratégia selecionada de funding de contratos perpétuos de cripto. Ele reutiliza previsões geradas com um histórico de treinamento que termina antes do período de holdout e, em seguida, aplica a…

CriptoFuturos perpétuosCarryBacktesting
Machine Learning for Trading

Este documento descreve convenções de acesso e alinhamento de dados para contratos perpétuos de criptomoedas e séries relacionadas on-chain. Explica que as barras do índice de prêmio têm registro de data e hora no momento de abertura: uma barra de oito horas…

CriptoFuturos perpétuosDados on-chainDeFi
Machine Learning for Trading

Este notebook verifica se dados spot de FX em intervalos de quatro horas podem sustentar uma estratégia cross-sectional diária que classifica pares de moedas usando momentum e carry. Ele testa se os instrumentos declarados têm preços em cada ponto de…

CâmbioMomentumCarryEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook avalia saídas por stop-loss, trailing stop e duração fixa como overlays em estratégias de futuros CME. Para cada horizonte de previsão, aplica regras configuradas ao melhor resultado Sharpe de validação entre os modelos-base selecionados…

FuturosGestão de riscoBacktestingCarry
Machine Learning for Trading

Este notebook cria atributos baseados em regras para uma seção transversal de futuros de CME, com foco no carry decorrente do spread entre contratos de vencimentos próximos. Também constrói atributos de momentum, volatilidade, formato da curva e calendário.…

FuturosCommoditiesCarryMomentum
Machine Learning for Trading

Esta exploração de dados examina observações do índice de prêmio a cada oito horas em contratos perpétuos de cripto com margem em USDT e explica a relação entre o prêmio e os pagamentos de funding. O índice usa preços executáveis de compra e venda com…

CriptoFuturos perpétuosArbitragemCarry
Machine Learning for Trading

Este guia de dados apresenta preços e volumes de futuros perpétuos da Binance junto a um índice de prêmio de oito horas. Registros horários de OHLCV descrevem a atividade do mercado, enquanto o prêmio mede a diferença entre os preços perpétuo e à vista em…

CriptoFuturos perpétuosMercado à vistaCarry
Machine Learning for Trading

Este notebook define alvos de retornos futuros para uma estratégia de futuros em corte transversal que ordena produtos pela estrutura a termo, comprando aqueles com carry mais forte e vendendo os de carry mais fraco. Distingue preços ajustados por rolagem,…

FuturosCommoditiesCarryEstatística
Machine Learning for Trading

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…

FuturosCarryAprendizado de máquinaEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook avalia se dados à vista de FX em intervalos de quatro horas podem sustentar uma estratégia transversal diária que classifica pares de moedas usando momentum e carry, compra os mais fortes e vende os mais fracos. Ele não ajusta um modelo nem faz…

CâmbioMomentumCarryEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook de engenharia de atributos cria variáveis que exigem informações além do histórico de preços de um único ativo. Para contratos futuros, calcula o rendimento anualizado de rolagem com base nos níveis contemporâneos dos contratos próximos e…

FuturosOpçõesCarryVolatilidade
Machine Learning for Trading

Esta configuração descreve uma estratégia diária long-short em 20 pares de FX. Define o horário de decisão no fechamento de Nova York, execução na barra seguinte, dimensionamento com pesos iguais e sinais de classificação baseados em momentum ou carry.…

CâmbioMomentumCarryReversão à média
Machine Learning for Trading

Esta análise explica como o índice de prêmio dos futuros perpétuos da Binance se relaciona com os preços à vista e como a exchange transforma esse prêmio em funding periódico. O índice usa os preços executáveis de compra e venda de impacto em relação a um…

CriptoFuturos perpétuosCarryArbitragem
Machine Learning for Trading

Este notebook descreve como avaliar uma estratégia selecionada de funding em contratos perpétuos de cripto em um período retido posterior. Ele reutiliza previsões geradas com dados de treinamento encerrados antes do período retido, mantém o sinal, o método…

CriptoFuturos perpétuosCarryBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook usa aprendizado de máquina duplo para estimar se o carry de futuros prevê retornos subsequentes independentemente da volatilidade, do momentum e da classificação transversal de carry. Ele calcula os resíduos de carry e retornos em relação a…

FuturosCarryAprendizado de máquinaEstatística
Machine Learning for Trading

Este documento estuda saídas em nível de posição adicionadas a uma estratégia existente de futuros perpétuos de cripto: stops fixos, trailing stops e saídas por tempo. Ele explica que esses controles apenas encerram posições selecionadas pela estratégia…

CriptoFuturos perpétuosGestão de riscoBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook usa aprendizado de máquina duplo para estimar se o carry de futuros afeta os retornos subsequentes após ajustes por volatilidade, momentum e classificação transversal de carry. Distingue explicação causal de desempenho preditivo: um backtest…

FuturosCarryAprendizado de máquinaEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook verifica se os dados podem sustentar uma estratégia transversal semanal de futuros antes do ajuste de qualquer modelo. Descreve um desenho que classifica produtos CME, abre posições compradas nos contratos com as maiores classificações e…

FuturosCommoditiesCarryExecução
Machine Learning for Trading

O documento explica como construir rótulos de retorno futuro para uma estratégia transversal de futuros que ordena produtos pela estrutura a termo. Distingue preços ajustados por rolagem, adequados a retornos ao longo das rolagens de contratos, de preços de…

FuturosCommoditiesCarryBacktesting
Machine Learning for Trading

O documento descreve três recursos baseados em modelos e derivados do carry de futuros: uma previsão ARIMA do carry da sessão seguinte, medidas móveis de Fourier para durações de ciclo selecionadas e um modelo oculto de Markov com dois estados que infere o…

FuturosCarryAprendizado de máquinaEstatística
Machine Learning for Trading

Este documento descreve um conjunto de dados de futuros CME com barras horárias e diárias, contratos contínuos do vencimento mais próximo e dois prazos diferidos em vários grupos de produtos. Explica a cobertura, os campos e as opções de carregamento do…

FuturosCarryCommoditiesMicroestrutura de mercado