Unindo rigor acadêmico e trading quantitativo, de graça

Um laboratório de pesquisa independente que testa estratégias em escala e publica todos os resultados abertamente. Rigoroso o bastante para acadêmicos, honesto o bastante para profissionais do mercado.

Tudo aqui é gratuito e vai continuar assim. Cada artigo, modelo e conjunto de dados é de código aberto e reproduzível. Nada para comprar, sem precisar de conta.

Janelas de estratégia testadas
23M+
Working papers
6
Modelos open-source
13
Downloads no SSRN
6K+

Artigos

Pesquisa voltada à comunidade científica, com pacotes completos de reprodutibilidade. Seis estudos sobre os limites do edge estatístico, testados em escala entre classes de ativos.

Mais recenteSSRN 6955879estudo multimercado

O alcance do efeito de distração da Copa do Mundo

O planeta inteiro assiste à Copa do Mundo, e ainda assim os mercados globais que concentram a maior parte das negociações mal se mexem. Em 11 instrumentos, 5 estruturas de mercado, 26 países e 7 Copas do Mundo, 158 testes estatísticos não revelam nada que sobreviva à correção, e os efeitos de destaque que parecem viajar são apenas artefatos de como são medidos.

  • Escopo: 11 instrumentos, 5 estruturas de mercado, 26 países, 7 Copas do Mundo
  • 158 testes estatísticos, 0 sobrevivem à correção para testes múltiplos
  • Um choque de atenção em escala planetária que os mercados não precificam
  • Efeitos que parecem 'viajar' são artefatos de medição
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PaperSSRN 6636018

Um filtro estatístico popular realmente escolhe os vencedores?

Uma pergunta simples, testada em escala: agir com base em um teste de permutação amplamente usado ajuda você a escolher estratégias vencedoras com antecedência? A resposta é não, e um resultado famoso que afirmava o contrário acaba se revelando um erro de arredondamento.

  • Escopo: 437.911 estratégias, 9 mercados, 3 classes de ativos
  • Mais de 6 bilhões de testes de permutação executados
  • O edge do filtro: indistinguível de zero
  • Um conhecido resultado negativo rastreado até arredondamento de ponto flutuante
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PaperSSRN 6858778Publicado

É possível lucrar com as menores moedas depois dos custos reais?

Dá para ganhar dinheiro com moedas que só negociam em exchanges descentralizadas, uma vez pagos os custos realistas de negociação? Testamos isso em 27 redes, com demonstrações que você pode explorar no navegador.

  • Escopo: 27 redes, moedas exclusivas de DEX
  • Apenas long, com custos realistas aplicados
  • Qualquer edge bruto é consumido pelo custo de negociar
  • Explore você mesmo com demonstrações no navegador
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PaperSSRN 7022599Publicado

Quanto do spread de um market maker a seleção adversa consome?

Um market maker ganha o spread e paga seleção adversa aos traders que atacam suas ordens. Em dados de futuros com a marca verdadeira de comprador ou vendedor da bolsa em cada negócio, medimos os dois, execução a execução, e o spread é quase inteiramente consumido.

  • Escopo: 13 futuros da CME, 353.387 execuções passivas
  • Spread capturado e drift adverso, no sinal verdadeiro
  • O lucro líquido do market maker é estatisticamente zero, um teto, não um ponto
  • Nenhuma cotação de inventário ou sinal de fluxo que testamos o supera
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PaperSSRN 7157638Publicado

O número “em risco” de um protocolo de crédito é realmente uma perda?

Uma desancoragem de 5% sinaliza US$ 1,38 bi de uma fatia da Aave v3 como elegível para liquidação. Na mesma trajetória contínua de preços o protocolo registra US$ 0 de dívida irrecuperável, e isso é uma propriedade dos parâmetros, não uma amostra de sorte.

  • Um bloco ao vivo: 17.419 tomadores, US$ 6,5 bi de dívida
  • Dívida elegível, volume executado e perda realizada separados
  • LT(1+b) < 1 nas oito categorias de e-mode ativas
  • A perda exige uma trajetória rompida, não uma desancoragem mais profunda
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PaperSSRN 7461901Publicado

Cotar no melhor preço compensa nas exchanges de cripto?

Um market maker simulado que espera no fim da fila na Bybit, na Binance e na Hyperliquid ganha menos em spread do que o preço devolve nos dez segundos após cada execução. Como essas plataformas marcam cada negócio com o lado agressor verdadeiro, o artigo também mede quanto custa adivinhar esse lado.

  • Escopo: 3 plataformas, 9.983 moedas-dia, 125,8 mi de execuções simuladas
  • Markout de entrada líquido abaixo de zero nas três, antes das taxas
  • Lee–Ready e a tick rule mantêm o sinal, não o tamanho
  • Só uma perna: sem saída, inventário ou taxa medidos
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Artigos aprofundados

Textos interativos, conduzidos por figuras, das principais afirmações empíricas, cada um reproduzível a partir de uma tabela de dados pública.

break-even
pool loses, selection clears break-even

ArtigoDestaque

O edge está no processo

Como transformamos um amontoado não lucrativo de meio milhão de estratégias em um portfólio que realmente dá dinheiro, sem tocar nas próprias estratégias. Todo o truque está em quais delas você escolhe manter.

  • Escopo: 533.638 estratégias em 12 mercados
  • Mantidas todas juntas: o conjunto perde dinheiro
  • Selecionadas pelo desempenho passado: lucrativas em 8 de 12
  • O edge está na seleção, não na estratégia
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crowded corediversifying rim

ArtigoInterativo

Uma forma topológica de construir portfólios

882.000 estratégias cripto de edge tênue. Pegue as da borda da rede de correlação, ortogonais ao modo de mercado comum, e o edge se afia onde correr atrás do Sharpe explode.

  • Escopo: 882.000 estratégias, 100 pares perpétuos
  • Selecionar contra o modo de mercado, não pelo Sharpe
  • Fração de portfólios lucrativos sobe de 28,7% para 45,1%
  • Uma sobrecamada de regime de volatilidade dobra o retorno ajustado ao risco
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01|ρ|=0.5mean 0.123
pairwise |ρ|, peaked near zero

ArtigoO corpus

O que “1,6 milhão de estratégias” realmente significa

‘1,6 milhão de estratégias’ soa como mineração de dados. Aqui está por que não é, mostrado com os números reais por trás do corpus.

  • Escopo: 1,6 milhão de estratégias em 30 mercados
  • As estratégias são quase independentes entre si
  • Apenas ~3% são fortemente correlacionadas
  • Todo resultado é walk-forward, nunca in-sample
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Projetos

Treze implementações de referência dos modelos M do laboratório, teoria de matrizes aleatórias, Higher Criticism + knockoffs, análise topológica de dados, EVT de caudas, cada uma com uma explicação, uma demonstração ao vivo e código.

Produção pública até hoje

6Working papersno SSRN: mercados da Copa do Mundo, testes de permutação, negociabilidade em DEX, seleção adversa do market maker, risco de liquidação na Aave, seleção adversa do maker em cripto
4Artigos aprofundadossimulações interativas e figuras, totalmente reproduzíveis
13Modelos open-sourcePython · Rust · R
23M+Janelas de estratégia testadascorpus completo, todas as 30 partições
6K+Downloads no SSRNem seis working papers
5+Anos codificando estratégias sistemáticasPython · Rust · R · TypeScript

Código aberto

140.667linhas de código de pesquisa

em 20 repositórios públicos no GitHub, mais os códigos da Research Review e do toolkit de Topologia (lançamento pendente), contadas em 07/07/2026

  • Python90,7% · 127.585
  • Rust8,3% · 11.737
  • R0,6% · 882
  • Shell0,3% · 463

Aberto por padrão, use, cite, construa em cima.

Linhas por projeto

Todo repositório público destacado neste site, os pacotes de reprodutibilidade dos papers, o código companheiro dos artigos, os repositórios de projeto único e o framework de backtesting walk-forward, mais o núcleo autocontido do toolkit do programa de Topologia em andamento. As contagens são só de código-fonte.

  • Research-ReviewLançamento pendente28.753 linhas

    O programa López-de-Prado Research Review, pipelines em Python por estudo que reproduzem e testam prospectivamente os métodos de Advances in Financial Machine Learning, com avaliação, pontuação de valor prospectivo e geração de tabelas. Abre na conclusão da revisão.

  • topology-toolkitLançamento pendente19.210 linhas

    O núcleo autocontido do programa Topologia do Espaço de Estratégias, o pacote Python importável (I/O, espaço de estratégias, topologia, avaliação, o zoo de modelos baseline, clustering, os apps de CLI, o tema das figuras). Fica de código aberto na conclusão do programa; as ~43k linhas adicionais do programa (scaffolding de experimentos, scripts de figuras e testes) não são contadas aqui.

  • Pacote de reprodutibilidade do paper de negociabilidade em DEX, o backtester comprado (long-only) em AMM com custos realistas por preenchimento, o controle de hipótese nula embaralhado por barra, a avaliação walk-forward e o aprendiz cross-sectional, em 4.990 pares e 27 chains.

  • quant-mm-simulator18.806 linhas

    Engine de reprodutibilidade do paper de market-making e seleção adversa, o simulador de preenchimentos passivos orientado a eventos, a decomposição de markout com sinal verdadeiro, o modelo de custos e o toolkit de significância, com testes de correção sobre fixtures embutidas.

  • defi-param-stress10.881 linhas

  • Monte-Carlo-paper10.000 linhas

    Pacote de reprodutibilidade do paper de avaliação de filtros via Monte Carlo, scripts de análise (Python / Rust / R), tabelas agregadas corrigidas, e um reprodutor autocontido do pitfall de ordem de soma em ponto flutuante documentado na revisão de maio de 2026.

  • Pacote de reprodutibilidade do paper de mercados e atenção na Copa do Mundo, o pipeline de estudo de evento e controle de hipótese nula em 11 instrumentos e cinco estruturas de mercado, com os cortes por nação e a correção de múltiplos testes.

  • Pacote de reprodutibilidade do paper de seleção adversa em cripto: a decomposição de markout de entrada, a regra de execução de referência, a inferência com clusters e regra de abstenção, os dez painéis de moedas-dia e uma ferramenta de linha de comando que aplica a decomposição e a regra de abstenção a qualquer livro e fita com campo de agressor verdadeiro.

  • O framework de backtesting walk-forward & robustez, a build original em Python.

  • A porta para Rust do framework de backtesting, a build de produção.

  • Estudo pré-registrado de estabilidade da superfície de parâmetros, cristas suaves vs picos frágeis.

  • Decomposição empírica da variância da degradação do Sharpe de in-sample → out-of-sample.

  • Geometria do espaço de estratégias, dimensionalidade e estrutura de variedade.

  • strategy-regime427 linhas

    Classificação latente de regime sobre dados de mercado e, então, seleção de estratégias condicionada ao regime.

  • tail-evt403 linhas

    Análise de valores extremos da dependência de cauda entre ativos, peaks-over-threshold com ajustes GPD.

  • Construção robusta de carteira sobre um universo de estratégias.

  • strategy-stats246 linhas

    Estatísticas em nível populacional sobre um universo de estratégias algorítmicas.

  • strategy-rmt208 linhas

    Análise de matriz aleatória das matrizes de correlação de estratégias, decomposição ruído vs sinal.

  • Demos sintéticas reprodutíveis por trás do artigo “O sinal é coletivo”.

  • hc-knockoffs184 linhas

    Higher Criticism sob dependência + knockoffs Model-X para seleção de estratégias com FDR controlado.

  • strategy-tda181 linhas

    Homologia persistente do espaço de estratégias, análise topológica de dados sobre populações de estratégias.

  • Cubo de correlação entre ativos, correlações par a par entre séries de retorno dos ativos.

Só linhas de código-fonte, READMEs, notas de metodologia, dados e configs não são contados. 92.704 linhas estão nos 20 repositórios públicos. Dois outros códigos ficam de código aberto na conclusão do programa: os pipelines da López-de-Prado Research Review (28.753 linhas) e o núcleo do toolkit de Topologia (19.210 linhas). As ~43.000 linhas adicionais do programa de Topologia (scaffolding de experimentos, scripts de figuras e testes) e suas crates aceleradoras em Rust não são contadas aqui.

Daniel Gatto

  • Pesquisador independente
  • Graduando em Ciências Econômicas, UNIP
  • Consultor de Sistemas Quantitativos (NDA)
9+ anos
No mercado criptodesde 2017
6+ anos
Pesquisa quantitativamétodos sistemáticos
5+
Linguagens de programaçãoPython · Rust · R · TS · C++
8k+
Seguidores no X@DaruTrading
5K+
Downloads no SSRNworking papers, até o momento

A Daru Finance é a produção pública de um único pesquisador. O trabalho aqui é o que se faz após o expediente, em código, com provas.

Escrevo pesquisa sobre trading sistemático com forte viés de reprodutibilidade, Python para análise, Rust para computação, R para verificação. Meu trabalho atual foca na estrutura estatística de populações de estratégias: limites de random-matrix sobre espectros de autovalores de correlação, Higher-Criticism + knockoffs para seleção com controle de FDR, indicadores topológicos de estabilidade de cluster, e teoria de valores extremos para co-movimento de cauda. O fio condutor é que a unidade de análise é a população, não a estratégia individual. Da pesquisa e dos treze modelos open-source até este site em si, design, código, gráficos, cada palavra, tudo é trabalho de uma única pessoa.

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Replicações, correções, dúvidas de método.

Correspondência acadêmica é sempre bem-vinda, replicações, correções, questões metodológicas.