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.
559 documentos
Este cuaderno compara dos modelos de embeddings de pesos abiertos ejecutados localmente en una tarea de recuperación, con fragmentos de formularios 10-K recientes de un pequeño grupo de grandes empresas US. Ambos modelos reciben los mismos fragmentos de dos…
Este cuaderno crea una matriz mensual de modelos para un estudio de características empresariales US a partir de un panel publicado cuyas características ya se han ordenado entre empresas. Añade variables compuestas e interacciones usando valores de la misma…
Este documento ajusta TabM, un ensamblado neuronal que comparte pesos, a características derivadas de opciones para predecir rendimientos futuros de acciones y rendimientos ajustados al riesgo. Sus miembros usan una única red compartida de dos capas, con…
Este cuaderno estudia un autoencoder supervisado para predecir rendimientos futuros a partir de características de empresas. Mantiene un cuello de botella estrecho en la red neuronal, pero elimina la interpretación de factor condicional y la restricción de…
Este análisis de viabilidad comprueba si es posible evaluar con el panel disponible una estrategia mensual long-short basada en características de empresas US. Verifica que las medidas estén codificadas como rangos, describe durante cuánto tiempo se puede…
Este cuaderno compara dos simulaciones de la misma estrategia mensual de momentum con ETF. Ambas usan las mismas ponderaciones objetivo, el mismo universo, las mismas fechas y el mismo coste total de operativa. Una calcula los rendimientos a partir de…
Este cuaderno distingue entre predecir rendimientos y afirmar que el momentum los causa. Considera como tratamiento el rendimiento de una acción durante el año anterior, excluido el último mes, y como resultado el rendimiento futuro. Especifica la…
Este cuaderno reúne resultados de LightGBM de varios estudios de trading y los compara con modelos lineales y TabM como referencia. Examina la configuración seleccionada según el valor más alto de IC en cada estudio, presenta intervalos coherentes con…
Este cuaderno prueba si los embeddings de grafos aprendidos añaden información predictiva a un modelo tabular para acciones de US. Construye una red a partir de correlaciones absolutas de rendimientos medidas antes del periodo objetivo, crea características…
Este cuaderno compara formas de medir la volatilidad y desarrolla modelos de volatilidad autorregresivos heterogéneos (HAR) junto con un análisis de rugosidad. Utiliza rendimientos intradía para estimar la varianza realizada de cada sesión, distingue los…
Este documento describe un modelo de secuencias LSTM para un estudio de opciones del S&P 500. A diferencia de los modelos transversales que dependen de características diseñadas para resumir el historial de un símbolo, el LSTM recibe ventanas cronológicas y…
Este cuaderno compara el almacenamiento en CSV, Parquet, Feather y HDF5 mediante un panel OHLCV determinista de un millón de filas. Mide el tiempo de escritura, el de lectura con los datos cargados en memoria, el tamaño de archivo y las lecturas que…
Este cuaderno presenta un flujo de trabajo para convertir titulares financieros en señales por acción. Limpia y estandariza un corpus de noticias, elimina duplicados exactos y por prefijo dentro de grupos de fecha y ticker, y utiliza embeddings de frases…
Este cuaderno explica el ciclo de vida de los datos de mercado diarios OHLCV: cargar un historial inicial, obtener un pequeño delta solapado, detectar sesiones ausentes y resumir la vigencia de los datos y los problemas de validación de cada símbolo. Explica…
Este cuaderno aplica predicciones de características empresariales seleccionadas previamente y una configuración de cartera fija a un período de prueba de un año. No toma nuevas decisiones sobre predicciones, asignación, concentración, rebalanceo o costes de…
Este cuaderno examina el muestreo basado en información mediante la construcción de barras de desequilibrio de ticks y volumen a partir de datos de operaciones. Verifica una implementación manual del desequilibrio de ticks frente a un muestreador de…
Este cuaderno evalúa los stop-loss, los trailing stops y las salidas por tiempo sobre configuraciones de la etapa de asignación en una estrategia intradía de NASDAQ-100. Las decisiones se toman cada quince minutos, mientras que el motor de backtest supervisa…
Este cuaderno describe un transformador con bloques para predecir secuencias en un estudio de acciones y opciones del S&P 500. Divide una ventana temporal en bloques contiguos y representa cada bloque como un token, de modo que la atención puede comparar…
Este cuaderno explica el análisis de componentes principales instrumentado (IPCA) para un panel cambiante de acciones de US. El PCA tradicional asigna a cada acción una carga estimada, que no puede abarcar de forma natural valores ausentes de la muestra de…
Este cuaderno de características ETF explica cómo los modelos estadísticos ajustados pueden filtrar información futura a través de sus parámetros estimados, aunque sus fórmulas usen observaciones pasadas. La solución es un calendario de reajuste…
Este cuaderno estudia el boosting de gradiente para un panel de acciones US, variando la capacidad de los árboles, la función objetivo y el punto de control de entrenamiento en tres horizontes de rendimientos futuros. Explica cómo los árboles poco profundos…
Este cuaderno muestra explicaciones SHAP para un modelo LightGBM que predice rendimientos futuros de ETF. TreeSHAP proporciona contribuciones de características para predicciones individuales y resúmenes de importancia agregados. Los gráficos beeswarm y de…
Este estudio de caso crea características para comparar primas de riesgo de varianza entre acciones del S&P 500, usando straddles at the money de 30 días y datos de precios del subyacente. Mide la volatilidad implícita frente a la realizada en varios…
Este estudio de caso explica cómo generar predicciones para un periodo reservado después de haber elegido los modelos y las estrategias con datos de validación. Recupera la configuración seleccionada previamente, reconstruye su especificación de…