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.
900 documentos
Esta aula usa modelos de fatores para explicar retornos de carteira e quantificar a exposição a fontes sistemáticas de risco. Ela descreve a regressão dos retornos ativos, medidos em relação a um benchmark, sobre os retornos dos fatores, seguida pelo uso das…
Esta aula explica como a seleção do universo define os títulos disponíveis para um algoritmo de trading e pode afetar tanto o comportamento quanto o risco da estratégia. Ela apresenta uma triagem diária de ações ordinárias classificadas pelo volume…
Esta aula apresenta o filtro de Kalman como método para estimar o estado evolutivo de um sistema a partir de um modelo e observações ruidosas. O filtro alterna entre prever o próximo estado e atualizar essa estimativa com novas medições. Modelos de transição…
Esta aula explica a estacionariedade, as ordens de integração e a importância dessas propriedades na análise de séries temporais financeiras. Um processo estacionário tem características geradoras de dados estáveis, enquanto mudanças como uma média variável…
O documento explica a correlação de postos de Spearman como uma medida para saber se duas variáveis seguem a mesma ordem ou ordens opostas, inclusive quando sua relação é monotônica, mas não linear. Ele calcula a correlação a partir de observações…
O documento apresenta modelos lineares de fatores que explicam os retornos de um ativo por meio de exposições a fluxos de retorno de fatores fundamentais. Ele descreve duas formas de tornar comparáveis as características das empresas: construir carteiras…
O documento define correlação como a covariância dividida pelo produto dos desvios padrão de duas séries, resultando em uma medida entre -1 e 1 que é mais fácil de comparar entre conjuntos de dados. Ele explica matrizes de covariância e correlação, com…
Este documento transforma previsões cross-sectionais de ETF em operações simuladas. Ele distingue a qualidade da classificação, medida pelo coeficiente de informação, do desempenho realizado da estratégia: uma carteira top-k depende dos valores relativos das…
Este documento descreve um universo diário de ativos candidatos ETF que abrange ações, renda fixa, commodities e moedas. Ele apresenta um fluxo de trabalho para baixar dados de mercado, carregá-los para análise, inspecionar a cobertura por símbolo e…
Este notebook descreve uma comparação, somente para leitura, de previsões de validação de várias famílias de modelos em um painel de ações dos US. Primeiro, verifica se cada conjunto de previsões predefinido está completo; depois, avalia a classificação…
Este notebook implementa uma previsão univariada dos preços de fechamento diários do SPY usando PyTorch puro, sktime e Darts. Compara a experiência prática de cada interface, incluindo o esforço de implementação, as restrições de instalação e o tempo…
Esta análise compara modelos preditivos, de fatores latentes e causais para uma estratégia transversal com ações do S&P 500, usando retornos futuros semanais. O conjunto de atributos combina medidas de momentum e volatilidade de ações com informações de…
Este notebook descreve a reconstrução do livro de ofertas limitadas do NASDAQ para um único símbolo em um único dia, usando dados ITCH de mensagens por ordem. Processa mensagens de inclusão, execução, cancelamento, exclusão e substituição, mantendo cada…
Este notebook analisa um corpus de relatórios anuais antes de indexá-lo para pesquisa financeira. Destaca quatro problemas de dados que a contagem de linhas e as verificações de valores nulos não revelam: o intervalo entre o encerramento do ano fiscal e a…
Esta avaliação somente para leitura reconstrói a estratégia selecionada a partir de resultados configurados do registro com cobertura completa. Ela acompanha a progressão de uma linha de base com pesos iguais para alocação, controles de risco e sensibilidade…
Esta análise exploratória explica como interpretar barras de um minuto construídas com dados de cotações e operações para componentes do NASDAQ-100. Organiza os campos em grupos que abrangem cotações de compra e venda, execuções, spreads, volume, faixas de…
Este notebook explora o ARIMA como gerador de atributos para modelos que podem usar sua saída junto a outros preditores. Explica como gráficos de ACF e PACF podem sugerir ordens do modelo, como critérios de informação podem comparar ordens candidatas nos…
Este notebook aplica uma configuração de trading NASDAQ-100 selecionada anteriormente a previsões geradas para uma janela de holdout intocada. A estratégia, a concentração da carteira, o método de alocação, o cronograma de rebalanceamento, a sobreposição de…
Esta referência descreve conjuntos acadêmicos de dados de retornos de fatores da biblioteca Fama-French e da AQR para análise de estratégias e modelagem de fatores. As ofertas da Fama-French incluem séries de mercado, tamanho, valor, rentabilidade,…
Este documento apresenta um sistema de dados compartilhado para pesquisa quantitativa em trading, catalogando conjuntos de dados de ações, opções, futuros, criptomoedas, câmbio, fatores, macroeconomia, documentos regulatórios, posicionamento, notícias e…
Este notebook examina rótulos de aprendizado supervisionado usando dados de preços de ETF. Abrange retornos futuros em horizontes fixos para regressão ou classificação de direção, percentis móveis de séries temporais, rótulos de percentis cross-seccionais,…
Este notebook avalia features de ETF uma a uma, calculando um coeficiente de informação de ranking entre os valores das features e os retornos mensais subsequentes, data a data. Ele faz a triagem de features financeiras e derivadas de modelos em datas de…
Este notebook avalia features candidatas para classificar ações US por retornos subsequentes. Calcula coeficientes de informação cross-seccionais diários, resume a média com estimativas de incerteza que consideram a dependência serial e ajusta a…
Este notebook estima o efeito ajustado de uma medida contínua de momentum em ETF sobre retornos futuros usando aprendizado de máquina duplo. Compara uma regressão não ajustada com estimativas DML que controlam a volatilidade recente e de longo prazo, o…