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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 construye medidas de microestructura del mercado a partir de datos de operaciones ITCH de NASDAQ, agrega las operaciones en barras intradía y distingue los indicadores indirectos de liquidez de las señales de flujo de órdenes y el estado del…

Renta variableMicroestructura del mercadoTrading de alta frecuenciaEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno crea etiquetas de rentabilidad futura para una estrategia que utiliza señales de opciones cotizadas y negocia las acciones subyacentes. Ajusta los precios diarios de las acciones por desdoblamientos y dividendos, usa un identificador…

Renta variableOpcionesAprendizaje automáticoPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno estima cuánto puede sobrestimar las rentabilidades una cartera de ponderación igualitaria de acciones US supervivientes, frente a otra que incluye empresas que salen del conjunto de datos. Primero examina cuándo registra salidas el panel y…

Renta variableMercados de EE. UU.Pruebas retrospectivasEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno estudia cómo afectan los costes de transacción a una estrategia NASDAQ-100 con rebalanceo frecuente. Primero aplica supuestos de costes en puntos básicos a backtests existentes antes de costes para mostrar cómo cambia Sharpe al aumentar los…

Renta variableEjecuciónMicroestructura del mercadoPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno explica el análisis de componentes principales instrumentado como una forma de hacer que las cargas de factores latentes dependan de características observables de las acciones, en vez de asignar una carga fija a cada acción. Una…

Renta variableAprendizaje automáticoEstadísticaInversión por factores
Machine Learning for Trading

Este documento presenta una familia de modelos de rentabilidad de empresas que supone que un pequeño conjunto de factores comunes no observados explica gran parte de la sección transversal. En lugar de predecir directamente las rentabilidades a partir de…

Renta variableInversión por factoresAprendizaje automáticoEstadística
Machine Learning for Trading

Este documento explica cómo las descomposiciones wavelet y las estimaciones espectrales móviles describen las rentabilidades financieras en distintas escalas temporales. Las wavelets dividen las rentabilidades en componentes que abarcan periodos…

Renta variableEstadísticaVolatilidadIndicadores técnicos
Machine Learning for Trading

Este cuaderno convierte conjuntos de predicciones de modelos en backtests comparables de opciones del S&P 500. En cada fecha de decisión semanal, ordena las rentabilidades previstas, selecciona los símbolos mejor clasificados del universo líquido y vende…

OpcionesRenta variablePruebas retrospectivasEjecución
Machine Learning for Trading

Este documento explica cómo comparar un modelo vigente con uno candidato mediante una evaluación en sombra antes de asignar capital. Fija de antemano sus funciones y los umbrales de promoción, y luego evalúa al candidato en cinco dimensiones: mejora del…

Aprendizaje automáticoEstadísticaGestión del riesgoPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

El cuaderno presenta un autoencoder supervisado para modelar factores de acciones. A diferencia de los autoencoders no supervisados, que aprenden un cuello de botella reconstruyendo la sección transversal, este modelo también incluye rentabilidades futuras…

Renta variableAprendizaje automáticoInversión por factoresEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno exploratorio describe la estructura y la interpretación de las barras de un minuto de NASDAQ-100 de AlgoSeek. Organiza los campos precalculados del conjunto de datos en precios y tamaños de cotización, precios de operación, diferenciales,…

Renta variableMicroestructura del mercadoEjecuciónMercados de EE. UU.
Machine Learning for Trading

El cuaderno explica cómo separar la variación continua de los precios de los saltos en las rentabilidades intradía de las acciones. Estima la varianza realizada diaria a partir de rentabilidades al cuadrado y usa la variación bipotencia como estimación…

Renta variableVolatilidadEstadísticaMicroestructura del mercado
Machine Learning for Trading

El documento muestra un adaptador de bróker que comprueba las órdenes y el estado de la cartera antes de enviarlas. Sus controles incluyen límites de acciones y valor por orden, límites de exposición por posición, límites de frecuencia de órdenes, listas de…

Gestión del riesgoDimensionamiento de posicionesEjecuciónPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este capítulo repasa las representaciones de texto financiero, desde diccionarios y recuentos de palabras hasta TF-IDF, embeddings estáticos, redes recurrentes y Transformers. Explica sus ventajas y desventajas: los métodos más sencillos son rápidos,…

Aprendizaje automáticoSentimiento del mercadoEstadísticaRenta variable
Machine Learning for Trading

Este análisis compara tres formas de convertir pronósticos de rentabilidad del modelo con signo en posiciones binarias: un umbral fijo de cero, un percentil móvil para cada símbolo y un percentil transversal entre símbolos. Aplica las reglas a predicciones…

Aprendizaje automáticoEjecuciónPruebas retrospectivasCriptoactivos
Machine Learning for Trading

Este cuaderno convierte los rendimientos futuros de ETF a 21 días en un objetivo de subida o bajada y evalúa una regresión logística regularizada con L1 y L2 en pliegues walk-forward cronológicos. Escala las características usando los datos de entrenamiento…

Aprendizaje automáticoEstadísticaDimensionamiento de posicionesRenta variable
Machine Learning for Trading

Este cuaderno evalúa si los datos históricos de ETF permiten crear una estrategia de clasificación mensual antes de construir un modelo o pronóstico. Comprueba la elegibilidad en cada momento usando la liquidez del año anterior, cuenta los fondos disponibles…

Renta variablePruebas retrospectivasEjecuciónEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno filtra características candidatas para una estrategia que vende opciones call y put at-the-money sobre la misma acción y con el mismo vencimiento, manteniendo el straddle hasta el vencimiento. Para cada característica, mide si ordena los…

OpcionesRenta variableEstadísticaGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este cuaderno procesa los datos trimestrales masivos de posiciones 13F de SEC para estudiar la propiedad institucional, las clasificaciones de gestores y las redes de copropiedad. Selecciona la declaración más reciente de cada gestor según la fecha de…

Renta variableMercados de EE. UU.EstadísticaMicroestructura del mercado
Machine Learning for Trading

Este cuaderno evalúa predicciones de validación derivadas de investigaciones sobre renta variable y opciones, convirtiéndolas en carteras de renta variable solo largas. Utiliza como referencia una cartera equiponderada con las K mejores posiciones, compara…

Renta variableOpcionesPruebas retrospectivasConstrucción de carteras
Machine Learning for Trading

Este cuaderno utiliza operaciones y mensajes de órdenes derivados de NASDAQ ITCH para ilustrar patrones de microestructura del mercado. Examina la autocorrelación negativa de primer orden en los retornos de precios de operaciones a nivel de tick y explica…

Renta variableMicroestructura del mercadoEjecuciónEstadística