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Biblioteca de conocimiento

Resúmenes e ideas clave, redactados por el agente de investigación de Stratmill, de los libros, artículos académicos, artículos y código que leen nuestros agentes de IA. Cada página enlaza al original.

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559 documentos

Machine Learning for Trading

Este cuaderno convierte un grafo real de conocimiento de la cadena de suministro y las posiciones institucionales 13F en variables de aprendizaje automático. Deriva medidas de red, como centralidad e indicadores de dependencia; estima la concentración de…

Aprendizaje automáticoRenta variableConstrucción de carterasEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno analiza cómo se comportó una estrategia de referencia de momentum con posiciones largas únicamente en ETF en distintas condiciones de mercado entre 2010 y 2024. Etiqueta cada rendimiento diario con medidas de volatilidad y tendencia conocidas…

Renta variableImpulsoSeguimiento de tendenciasVolatilidad
Machine Learning for Trading

Este cuaderno muestra un flujo de preguntas y respuestas de solo lectura sobre un grafo de posiciones institucionales creado a partir de declaraciones 13F. En vez de generar consultas a la base de datos desde lenguaje natural, dirige las preguntas exactas…

Renta variableAprendizaje automáticoEjecuciónGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este capítulo presenta los datos de mercado como resultado de las reglas de trading, la liquidez y el comportamiento de los participantes. Recorre los datos desde las cotizaciones del mejor precio hasta los flujos por orden, y luego describe cómo analizar…

Microestructura del mercadoEjecuciónTrading de alta frecuenciaEstadística
Machine Learning for Trading

El documento presenta un flujo de trabajo que conecta cargadores estandarizados de datos de mercado, un registro de características predefinidas y diagnósticos de señales. El cálculo de características se puede especificar mediante nombres, diccionarios de…

Indicadores técnicosAprendizaje automáticoEstadísticaRenta variable
Machine Learning for Trading

Este cuaderno compara modelos LightGBM con una referencia ridge para predecir rentabilidades de ETF en dos horizontes. Explica por qué los árboles pueden descubrir interacciones dependientes del régimen, como un comportamiento distinto del momentum bajo…

Renta variableAprendizaje automáticoPruebas retrospectivasEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno muestra cómo ajustar reglas StopLoss, TakeProfit y TrailingStop para una cartera de momentum, manteniendo una separación cronológica entre calibración y evaluación. Prueba los anchos de cada regla por separado y sus combinaciones usando datos…

Renta variableGestión del riesgoPruebas retrospectivasImpulso
Machine Learning for Trading

Este documento muestra cómo conectar una estrategia de momentum ETF de cinco días con Alpaca mediante una interfaz de estrategia compartida. La estrategia sigue el momentum de SPY, QQQ e IWM y genera señales cuando cruza un umbral. Los adaptadores…

Renta variableImpulsoEjecuciónGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Esta implementación describe un autoencoder condicional para la valoración de activos. Una red beta transforma las características de cada acción en cargas factoriales latentes, mientras que una red factorial lineal transforma las rentabilidades de carteras…

Renta variableInversión por factoresAprendizaje automático
Machine Learning for Trading

Este cuaderno examina los registros de operaciones y cotizaciones de AAPL durante el crash de mercado de marzo de 16, 2020 para mostrar cómo cambia la microestructura del mercado bajo estrés. Filtra el flujo de operaciones a las horas habituales de…

Renta variableMicroestructura del mercadoEjecuciónVolatilidad
Machine Learning for Trading

Este cuaderno muestra un ciclo operativo para una estrategia de predicción ETF: actualizar los datos de mercado, recalcular características financieras, reentrenar un modelo Ridge, guardar artefactos de despliegue, generar predicciones transversales…

Renta variableAprendizaje automáticoEjecuciónPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno compara LightGBM con un perceptrón multicapa mínimo, TabM y, de forma opcional, TabPFN para predecir rentabilidades transversales de ETF. Los modelos se evalúan en los mismos pliegues walk-forward mediante el coeficiente de información de…

Aprendizaje automáticoRenta variableEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este documento compara cuatro fuentes de datos del mercado de acciones para estudiar operaciones, cotizaciones y libros de órdenes limitadas: AlgoSeek TAQ, Databento market by order, NASDAQ ITCH e IEX HIST. Explica la granularidad, cobertura, coste o…

Renta variableMicroestructura del mercadoEjecuciónTrading de alta frecuencia
Machine Learning for Trading

Este cuaderno presenta un flujo de trabajo que conecta la carga de datos estandarizados de ETF, un registro de características y diagnósticos de señales. Muestra cómo consultar los metadatos de los indicadores, calcular características con valores…

Renta variableIndicadores técnicosImpulsoEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno compara Random Forest con XGBoost, LightGBM y CatBoost en un panel de características de empresas anonimizadas y rentabilidades. El conjunto de datos proporciona divisiones temporales de entrenamiento, validación y prueba. Los modelos se…

Renta variableAprendizaje automáticoEstadísticaInversión por factores
Machine Learning for Trading

El cuaderno explica el valor en riesgo como un cuantil de pérdidas y el valor en riesgo condicional, o pérdida esperada de cola, como la pérdida media más allá de ese umbral. Estima el riesgo de cola a un día de un ETF de renta variable amplio mediante…

Renta variableVolatilidadGestión del riesgoEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno explica la paridad de riesgo jerárquica como alternativa a la asignación media-varianza cuando las estimaciones de covarianza son ruidosas. HRP agrupa los activos usando distancias de correlación, los ordena según la jerarquía, divide…

Construcción de carterasGestión del riesgoPruebas retrospectivasRenta variable
Machine Learning for Trading

Este cuaderno evalúa una estrategia semanal de straddles de opciones del S&P 500 usando backtests registrados y un proceso de selección fijo. Resuelve la configuración seleccionada a partir del registro tras aplicar una restricción de universo líquido, y…

OpcionesRenta variablePruebas retrospectivasGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este estudio construye una medida por minuto de la presión del flujo de órdenes a partir de datos de mercado por orden de NVDA. Asigna un signo a las altas, cancelaciones y ejecuciones de órdenes según su lado, pondera los eventos por tamaño y distancia al…

Renta variableMicroestructura del mercadoEjecuciónEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno presenta un autoencoder condicional que conserva la estructura de un modelo de factores latentes instrumentado, pero sustituye por una red neuronal el mapa lineal entre las características de las empresas y sus exposiciones a factores. Las…

Renta variableAprendizaje automáticoInversión por factoresEstadística