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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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467 documentos

Machine Learning for Trading

Este notebook explica como aplicar quatro modelos de impacto de mercado em um backtest: sem impacto, impacto linear, de raiz quadrada e uma lei de potência configurável. Cada modelo estima uma variação de preço por ação com sinal, com base na direção da…

ExecuçãoMicroestrutura de mercadoBacktestingGestão de risco
Machine Learning for Trading

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…

AçõesMicroestrutura de mercadoExecuçãoMercados dos EUA
Machine Learning for Trading

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…

BacktestingAçõesMicroestrutura de mercadoMercados dos EUA
Machine Learning for Trading

Esta análise compara modelos preditivos para classificar ações da NASDAQ-100 segundo o retorno nos próximos 15 minutos, usando features intradiárias de microestrutura, como spreads, desequilíbrio de profundidade, volume com sinal e volatilidade. Ela enfatiza…

AçõesMicroestrutura de mercadoAprendizado de máquinaEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook explica como analisar mensagens IEX DEEP e manter um livro de ofertas limitadas agregado em cada nível de preço. Ele extrai atualizações por nível de preço, as melhores cotações de compra e venda e relatórios de negociação; depois, usa os dados…

AçõesMicroestrutura de mercadoExecução
Machine Learning for Trading

Este notebook analisa livros de ofertas limitadas reconstruídos do NASDAQ para descrever spreads intradiários e a profundidade no topo do livro, e então examina se o desequilíbrio do fluxo de ordens está associado aos retornos subsequentes por intervalo. Ele…

Microestrutura de mercadoAçõesEstatísticaExecução
Machine Learning for Trading

Este notebook cria atributos por minuto a partir de cotações e negociações de NASDAQ-100 para estudar a pressão de preços em horizontes curtos. Ele trata o desequilíbrio normalizado do fluxo de ordens como principal candidato a sinal e usa spread,…

AçõesMicroestrutura de mercadoExecuçãoIndicadores técnicos
Machine Learning for Trading

Este estudo de caso cria atributos por minuto com dados de cotações e trades do NASDAQ-100 para examinar se compras ou vendas agressivas recentes preveem a deriva de preços em horizontes curtos. O desequilíbrio do fluxo de ordens é o sinal proposto; spread,…

AçõesMicroestrutura de mercadoMomentumIndicadores técnicos
Machine Learning for Trading

Este notebook constrói vários esquemas de amostragem a partir de um dia de trades NASDAQ ITCH de uma ação: barras por tempo de calendário, tick, volume, valor financeiro, desequilíbrio e sequência. Ele compara suas propriedades estatísticas, incluindo…

AçõesMicroestrutura de mercadoEstatísticaExecução
Machine Learning for Trading

Este capítulo trata os custos de transação como uma restrição em toda a pesquisa e implantação de estratégias, da avaliação de fatores e do backtesting à construção de carteiras, supervisão de risco e monitoramento em produção. Ele distingue taxas…

ExecuçãoMicroestrutura de mercadoBacktestingGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook estuda como calibrar barras de tempo, tick, volume, valor financeiro e desequilíbrio usando várias sessões de dados de negociações market-by-order de NVDA. Ele filtra as negociações para o horário regular, usa os rótulos do lado agressor do…

AçõesMicroestrutura de mercadoEstatísticaExecução
Machine Learning for Trading

Este notebook apresenta um modelo generativo inspirado em GT-GAN para séries financeiras amostradas em intervalos irregulares, como barras de tick, volume ou valor financeiro. Seu codificador, gerador, discriminador e decodificador usam dinâmicas de Neural…

Aprendizado de máquinaEstatísticaMicroestrutura de mercadoTrading de alta frequência
Machine Learning for Trading

Este notebook explica como interpretar os contratos de taxa dos fundos federais da Kalshi e preparar seus preços para pesquisa quantitativa. O preço de um contrato binário representa uma probabilidade implícita de um evento, mas o feed contém o maior lance…

Renda fixaEstatísticaMicroestrutura de mercadoArbitragem
Machine Learning for Trading

Este guia organiza conjuntos de dados de ações US em dados de mercado, fundamentos de empresas, posicionamento de investidores e características das empresas. Lista carregadores para barras diárias e intradiárias, opções e registros de microestrutura de…

AçõesMercados dos EUAMicroestrutura de mercadoOpções
Machine Learning for Trading

Este notebook compara modelos de comissões para ações e futuros com vários modelos de slippage, destacando que suas unidades e hipóteses diferem. Taxas percentuais permanecem constantes como proporção do valor nocional, enquanto mínimos, tarifas fixas, taxas…

ExecuçãoBacktestingMicroestrutura de mercadoGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este documento descreve o treinamento de um agente de Otimização de Política Proximal para liquidar uma ordem fixa em um horizonte definido. Avalia a política de ritmo aprendida em comparação com TWAP e um cronograma Almgren-Chriss, usando os mesmos caminhos…

CriptoExecuçãoMicroestrutura de mercado
Machine Learning for Trading

Este notebook mede a eficácia do método Lee-Ready para inferir a direção do agressor em uma negociação, usando mensagens ordem por ordem da Nasdaq e os rótulos de agressor fornecidos pela bolsa como verdade de referência. Reconstrói o livro de ofertas a…

AçõesMicroestrutura de mercadoExecuçãoEstatística
Machine Learning for Trading

Este notebook demonstra um fluxo operacional para conectar uma estratégia compartilhada de backtest e negociação ao vivo a uma sessão de negociação simulada da Interactive Brokers. Verifica a identidade e o estado da conta, solicita barras históricas para…

AçõesMomentumExecuçãoGestão de risco
Machine Learning for Trading

Este notebook examina se árvores com gradient boosting podem encontrar relações não lineares em características de microestrutura NASDAQ-100 que um modelo linear pode não captar. Concentra-se na possibilidade de que o desequilíbrio do fluxo de ordens preveja…

AçõesAprendizado de máquinaMicroestrutura de mercadoEstatística
Machine Learning for Trading

Esta análise apresenta a estrutura de uma cadeia de opções e examina um recorte de 2020 das opções do S&P 500 para oito ativos subjacentes. Explica moneyness, valor intrínseco e temporal, gregas, volatilidade implícita e as informações representadas pelo…

OpçõesVolatilidadePrecificação de derivativosMicroestrutura de mercado
Machine Learning for Trading

Este módulo de análise compartilhado descreve formas de estimar fricções de trading em diferentes classes de ativos. Inclui estimadores de spreads bid-ask baseados em máximas e mínimas e na autocovariância dos retornos, medidas móveis de volume médio e…

ExecuçãoMicroestrutura de mercadoGestão de riscoBacktesting
Machine Learning for Trading

Este notebook exploratório analisa dados horários de futuros CME em diferentes produtos e classes de ativos, usando o E-mini S&P 500 como exemplo. Explica a hierarquia entre produto, contrato com vencimento e série contínua, resume períodos de cobertura e…

FuturosEstatísticaBacktestingMicroestrutura de mercado