Unindo rigor acadêmico e trading quantitativo.
Um laboratório de pesquisa independente que publica, de forma aberta, o que realmente funciona em trading sistemático e o que não funciona, testado em escala. Construído para contribuir com os dois mundos ao mesmo tempo: rigoroso o bastante para acadêmicos, honesto o bastante para profissionais do mercado.
Tudo aqui é gratuito, para sempre. Sem paywalls, sem cadastro, nada à venda. Cada artigo, modelo e conjunto de dados é aberto e reproduzível.
Código aberto
linhas de código de pesquisa
em 19 repositórios públicos no GitHub, mais os códigos da Research Review e do toolkit de Topologia (lançamento pendente), contadas em 07/07/2026
- Python90,2%· 120.956
- Rust8,8%· 11.737
- R0,7%· 882
- Shell0,3%· 463
Aberto por padrão, use, cite, construa em cima.
Por linguagem
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.
- dex-tradeability-study18.908 linhas
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.
- worldcup-attention-markets9.941 linhas
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.
- quant-research-framework4.697 linhas
O framework de backtesting walk-forward & robustez, a build original em Python.
- quant-research-framework-rs8.114 linhas
A porta para Rust do framework de backtesting, a build de produção.
- quant-surface-stability1.180 linhas
Estudo pré-registrado de estabilidade da superfície de parâmetros, cristas suaves vs picos frágeis.
- strategy-overfitting662 linhas
Decomposição empírica da variância da degradação do Sharpe de in-sample → out-of-sample.
- strategy-manifold460 linhas
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.
- strategy-robust-portfolio396 linhas
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.
- signal-is-collective204 linhas
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.
- strategy-corrcube177 linhas
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. 75.194 linhas estão nos 18 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.
Artigos de trabalho
Artigos
Toda a pesquisaPesquisa voltada à comunidade científica, com pacotes completos de reprodutibilidade. Quatro estudos sobre os limites do edge estatístico, testados em escala entre classes de ativos.
SSRN 6955879 · estudo 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.
Artigo · SSRN 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.
Artigo · SSRN 6858778 · Publicado
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.
Artigo · SSRN 7022599 · Publicado
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, preenchimento a preenchimento, e o spread é quase inteiramente consumido.
Paper · SSRN 7157638 · Publicado
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.
Ensaios reproduzíveis
Artigos aprofundados
Todos os artigosTextos interativos, conduzidos por figuras, das principais afirmações empíricas, cada um reproduzível a partir de uma tabela de dados pública.
01 · Artigo · Destaque
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.
02 · Artigo · Interativo
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.
03 · Artigo · O 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.
Modelos de código aberto
Projetos
Abrir o laboratórioDoze 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.
Espectro de autovalores da matriz de correlação de estratégias
Espectro de autovalores Marchenko–Pastur e parallel-analysis de matrizes de correlação de estratégias. Implementação de referência do modelo M/01 do escritório.
Detecção de sinal esparso com controle de FDR
Higher Criticism mais knockoffs Model-X para seleção de estratégias com controle de FDR. Implementação de referência do modelo M/02 do escritório.
Barcodes de persistência sobre a estrutura das estratégias
Barcode de persistência H0 sob Vietoris–Rips de distância de correlação em populações de estratégias. Implementação de referência do modelo M/03 do escritório.
Peaks-over-threshold e acoplamento de cauda par a par
Ajustes GPD peaks-over-threshold e acoplamento de cauda χ par a par em retornos entre ativos. Implementação de referência do modelo M/04 do escritório.
Decompondo o gap Sharpe IS-OOS
Decomposição da variância do gap Sharpe in-sample / out-of-sample em viés de seleção, ruído de escolha de parâmetro, e skill residual em 10 ativos cripto deep-WFO.
A suavidade in-sample prevê skill out-of-sample?
Teste empírico pré-registrado sobre se a suavidade da superfície Sharpe in-sample sob um conjunto fixo de cinco perturbações prevê skill out-of-sample nas partições walk-forward SOL / DOGE / BTC.
Geometria PCA + UMAP da população de estratégias
Embedding PCA + UMAP de grandes populações de estratégias a partir de um vetor métrico de 90 features, com separação baseada em conectividade entre estratégias robustas e frágeis.
Segmentação de regimes via Hidden Markov
Segmentação de regimes por HMM gaussiano sobre features (logret, volatilidade, tendência) com K selecionado por BIC; preferência por 4 estados em majors cripto.
Saturação do universo em portfólios de variância mínima
Análise de saturação do universo para portfólios de variância mínima extraídos de grandes pools de estratégias, comparando shrinkage Ledoit–Wolf, robusto estilo Huber e estimadores de covariância amostral.
Produção pública até hoje
O autor
Daniel Gatto
- Pesquisador independente
- Graduando em Ciências Econômicas, UNIP
- Consultor de Sistemas Quantitativos (NDA)
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 recibos.
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 doze modelos open-source até este site em si, design, código, gráficos, cada palavra, tudo é trabalho de uma única pessoa.
Ler a bio completaTrajetória em números
Em andamento agora
Dois roadmaps em movimento
O que estou construindo a seguir, com status de fase explícito. Clique para ver o detalhe de cada projeto.
Análise de Dados Topológica em Trading Quantitativo
H4 construção de portfólio PASS em escala de corpus · todas as 6 extensões H12–H17 testadas · Topology Deployment Stack (H18/H19) é o próximo
Quant Research Framework
Backtester com rigor de pesquisa · WFO + regime + robustez · 5 prontas, 1 em andamento, 3 planejadas
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