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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Este notebook estudia cómo afecta la regularización Ridge al rendimiento del coeficiente de información (IC) y cómo la búsqueda de hiperparámetros puede sesgar los resultados de validación comunicados. Primero evalúa una amplia cuadrícula de valores alfa con…
Este notebook compara modelos de comisiones y slippage para acciones y futuros, y luego examina cómo los supuestos sobre comisiones afectan a una estrategia fija de momentum de ETF. Explica cómo las comisiones porcentuales, por acción, mínimas, combinadas y…
Este notebook examina cómo combinar varias previsiones de probabilidad. Presenta el promedio simple como referencia y explica la extremización de Neyman, que aleja más la media del panel de la tasa base según el número de pronosticadores y una correlación…
Este notebook compara el rebalanceo diario, semanal, quincenal y mensual de una cartera de momentum con mejor clasificación, construida a partir de un universo fijo de ETF. Mide la rotación y el rendimiento bruto ajustado al riesgo con precios históricos, y…
Este módulo de configuración describe un marco para declarar los ajustes de las pruebas de backtest de cada caso práctico. Lee esquemas de entrada, métodos de asignación, matrices de costes de trading y controles de riesgo desde archivos de configuración, y…
Este resumen explica una familia de modelos para predecir rendimientos a partir de características de las empresas. En lugar de tratar cada característica como un predictor directo de rendimientos, los modelos suponen que estos están impulsados por un…
El notebook presenta un método de elaboración de informes para una estrategia de reversión a la media long-only de RSI sobre BTC. Compara el rendimiento bruto y neto y luego contrasta la estrategia con comprar y mantener usando las mismas fechas de…
Este documento de configuración define un proceso semanal de investigación de acciones del S&P 500 que combina características del mercado de opciones con señales basadas en precios. Especifica el universo elegible, los horarios de decisión y ejecución, y…
Este documento presenta un modelo didáctico selectivo de espacio de estados al estilo Mamba para predecir rendimientos de ETF a partir de secuencias de características de momentum. A diferencia de la atención y la mezcla temporal densa, un modelo de espacio…
Este documento describe un autoencoder condicional que modela las exposiciones de las empresas a factores de rentabilidad latentes como una función no lineal de sus características. Al igual que IPCA, estima una estructura factorial en la que las…
Este documento explica una red neuronal TabM para clasificar ETF a partir de características tabulares. Su base compartida de dos capas alimenta varios miembros, cada uno con un vector de escalado aprendido y una capa de salida; promediar sus predicciones…
Este cuaderno explica cómo los límites de participación por volumen restringen la proporción del volumen de mercado que puede consumir una orden en cada intervalo. Cuando una orden principal supera el límite permitido, el bróker ejecuta una parte y aplaza el…
Este resumen de capítulo explica cómo los árboles con boosting de gradiente se basan en árboles de decisión y bosques aleatorios para hacer predicciones financieras con datos tabulares. El boosting añade modelos de forma secuencial para corregir errores…
Este documento describe un conjunto mensual de datos de renta variable de US, diseñado para la investigación en valoración de activos con aprendizaje automático. Contiene 94 características de empresas transformadas por rangos, incluidas medidas contables y…
Este cuaderno examina cómo afecta el impacto de mercado a los resultados del backtest de una estrategia de momentum en acciones con distintos niveles de liquidez. Mantiene constante el tamaño de la orden y la estrategia, estima la liquidez y la volatilidad…
Este cuaderno evalúa controles de seguridad para un sistema de preguntas y respuestas sobre documentos financieros mediante seis casos redactados manualmente. Los casos representan inyección indirecta de instrucciones, datos inventados en material no…
Este cuaderno presenta un panel publicado para investigar con aprendizaje automático la renta variable de US. Contiene observaciones mensuales con 46 características de empresas y rendimientos excedentes del mes siguiente, a lo largo de varias décadas. Las…
Este capítulo explica cómo construir y usar grafos de conocimiento financiero cuando las preguntas dependen de relaciones como la propiedad, las cadenas de suministro o el contagio. Aborda la identidad de las entidades, los esquemas de relaciones tipadas, la…
Este cuaderno compara dos diseños Transformer para predecir rendimientos de 21 a ETF días usando ocho características de momentum retrospectivo. PatchTST agrupa días consecutivos en parches, lo que reduce el número de tokens de atención e incorpora patrones…
Este cuaderno analiza una cartera de ETF de renta variable con regresiones de CAPM y factores de Fama-French, y amplía después el análisis a exposiciones móviles, atribución de rendimientos y dependencia residual. Usa rendimientos diarios y datos factoriales…
Este documento explica la diferenciación fraccionaria como método para hacer más estacionaria una serie de precios y conservar parte de la información sobre su nivel. Deriva los pesos de retardo de la expansión binomial de una diferencia fraccionaria y…
Este cuaderno evalúa si los datos de contado FX de cuatro horas pueden respaldar una estrategia transversal diaria que clasifique pares de divisas mediante momentum y carry, compre los más fuertes y venda los más débiles. No ajusta ningún modelo ni realiza…
Esta demostración ejecuta una estrategia de cruce de dos medias móviles en un motor de backtest histórico y en un motor en vivo que reproduce las mismas barras diarias ETF. Mantiene fijos la estrategia, las entradas, los parámetros y la convención de…
Este cuaderno compara el error cuadrático, el error absoluto y la pérdida de Huber en modelos de boosting de gradiente que predicen rendimientos de straddles cortos at the money. El objetivo tiene una ganancia limitada y pérdidas potencialmente graves, por…