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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 estudio de caso evalúa señales transversales diarias en un amplio universo de acciones de US y presenta un extenso proceso de investigación, desde datos disponibles en cada momento y características diseñadas hasta la comparación de modelos, la…

Renta variableAprendizaje automáticoImpulsoReversión a la media
Machine Learning for Trading

Este cuaderno compara LightGBM con un MLP, TabM y, cuando está disponible, TabPFN para predecir rendimientos futuros de ETF a partir de características tabulares. Los modelos se evalúan en los mismos bloques cronológicos walk-forward, usando como medidas…

Renta variableAprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno compara mínimos cuadrados ordinarios con Ridge, LASSO y Elastic Net para predecir rendimientos futuros a 21 días en fondos cotizados. Los modelos usan los mismos bloques walk-forward definidos, con un intervalo de purga que coincide con el…

Renta variableAprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno separa la variación continua de los precios de los saltos discretos en los rendimientos intradía de acciones. Estima la varianza realizada diaria a partir de los rendimientos logarítmicos al cuadrado y usa la variación bipotencia como…

Renta variableVolatilidadEstadísticaMicroestructura del mercado
Machine Learning for Trading

Este cuaderno utiliza el análisis de componentes principales en un subconjunto líquido de acciones de US para extraer factores latentes y formar eigencarteras largas y cortas. Explica cómo los vectores estandarizados de PCA se convierten en ponderaciones en…

Renta variableInversión por factoresEstadísticaGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este cuaderno crea etiquetas de rendimientos futuros de acciones para una estrategia que usa datos de opciones cotizadas para ordenar acciones y luego mantenerlas. Genera una serie de precios ajustados por operaciones societarias e identifica las empresas…

Renta variableOpcionesEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno usa rendimientos históricos de acciones de US para construir una red de correlaciones y explorar la construcción de carteras. Selecciona un universo líquido con datos de la ventana de estimación, convierte las correlaciones por pares en…

Renta variableMercados de EE. UU.Construcción de carterasGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este cuaderno presenta el análisis de componentes principales como una referencia de factores latentes sin condicionamiento para pronosticar rendimientos de acciones en un estudio de análisis de opciones. PCA usa el panel histórico de rendimientos para…

Renta variableAprendizaje automáticoEstadísticaInversión por factores
Machine Learning for Trading

Este caso práctico analiza si la información de las opciones cotizadas puede ayudar a seleccionar acciones del S&P 500. Combina precios diarios de acciones con niveles de volatilidad implícita en opciones, asimetría, estructura temporal y medidas de prima de…

Renta variableOpcionesPruebas retrospectivasGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este cuaderno usa la excursión favorable máxima (MFE) y la excursión adversa máxima (MAE) para fundamentar la amplitud de las etiquetas de triple barrera en trayectorias de precios observadas. Para una posición abierta al cierre de una barra, mide el mejor…

Renta variableFuturosCriptoactivosVolatilidad
Machine Learning for Trading

El documento describe un backtest especializado para una estrategia semanal de opciones del S&P 500. Cada cohorte selecciona los componentes mejor clasificados, vende opciones call y put cercanas al precio de ejercicio con aproximadamente un mes hasta el…

OpcionesRenta variableMercados de EE. UU.Pruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

El documento presenta GReaT, un marco que serializa como texto filas de datos financieros numéricos y categóricos, ajusta un modelo de lenguaje con esos registros y convierte el texto generado de nuevo en tablas. Su ejemplo crea características de ETF a…

Aprendizaje automáticoRenta variableEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno usa el análisis de componentes principales para representar los movimientos comunes en un amplio panel de acciones US. PCA extrae direcciones que explican la variación compartida de los rendimientos; la carga de cada acción mide su exposición a…

Renta variableMercados de EE. UU.Aprendizaje automáticoEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno presenta una red convolucional temporal (TCN) para predecir rendimientos futuros de ETF a partir de secuencias de características basadas en rendimientos pasados. Las convoluciones causales garantizan que una salida solo use observaciones hasta…

Renta variableAprendizaje automáticoPruebas retrospectivasEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno explica las barras de desequilibrio de ticks y volumen y compara enfoques adaptativos, de umbral fijo y de ventana móvil con datos de negociación de NVDA. El desequilibrio de ticks acumula direcciones firmadas de las operaciones hasta alcanzar…

Renta variableMicroestructura del mercadoEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno compara dos diseños Transformer para predecir rentabilidades de ETF a 21 días a partir de variables de momentum retrospectivas. PatchTST agrupa días consecutivos en parches y coloca secuencias breves de formas locales en cada token.…

Renta variableAprendizaje automáticoImpulsoPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno plantea una forma descriptiva de convertir rentabilidades brutas en rendimiento neto mediante la modelización separada de fricciones de trading, financiación y gastos de fondos. Su estructura de costes parametrizada calcula los costes de…

Renta variableEjecuciónGestión del riesgoPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno analiza libros de órdenes reconstruidos de NASDAQ para describir los diferenciales intradía y la profundidad en los mejores precios de compra y venta, y examina si el desequilibrio del flujo de órdenes está asociado con la rentabilidad del…

Renta variableMicroestructura del mercadoEjecuciónEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno explica cómo un autoencoder condicional amplía el PCA instrumentado para modelar rentabilidades de ETF. Ambos métodos asignan exposiciones a factores a partir de las características de los fondos y combinan esas exposiciones con las…

Renta variableInversión por factoresAprendizaje automáticoPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este caso práctico explica por qué no se pueden probar stop-losses, stops dinámicos y otros overlays a nivel de posición en carteras de características de empresas de US construidas a partir de observaciones mensuales. El backtest vectorizado aplica un…

Renta variableGestión del riesgoPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno usa la regresión lineal como referencia para predecir rentabilidades del NASDAQ-100 a partir de variables de microestructura por minuto. Como las medidas de diferencial y desequilibrio de órdenes se solapan entre periodos retrospectivos, la…

Renta variableMicroestructura del mercadoAprendizaje automáticoEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno presenta un flujo de trabajo para decidir cómo modelar series temporales financieras. Empieza con gráficos de precios y rentabilidades de SPY, niveles de VIX y la distribución de rentabilidades para detectar niveles cambiantes, movimientos…

EstadísticaVolatilidadIndicadores técnicosRenta variable
Machine Learning for Trading

Esta configuración especifica un experimento de clasificación y rebalanceo de ETF en posiciones largas. Define un amplio universo de 100-ETF que abarca exposiciones a acciones, bonos, materias primas y regiones, con decisiones mensuales y ejecución en la…

Renta variableMultiactivoPruebas retrospectivasEjecución