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 usa SHAP para explicar los pronósticos de rendimientos de ETF mediante regresión Ridge. En un modelo lineal, las atribuciones de características tienen una relación de forma cerrada con los coeficientes ajustados y las desviaciones respecto a…
Este cuaderno explica el filtrado de Kalman como método para extraer características de precios financieros. Un estado de tendencia lineal local sigue tanto un nivel de precio latente como su pendiente, mientras que un modelo de observación tiene en cuenta…
Este cuaderno presenta el análisis de componentes principales instrumentado (IPCA), un enfoque de factores latentes para pronosticar rendimientos a partir de características empresariales. En lugar de asignar un peso directo de rendimiento a cada…
Este estudio usa datos de mercado por orden de diez días de negociación de NVDA para examinar cómo afecta la actividad diaria de trading al muestreo por barras. Filtra las operaciones al horario habitual del mercado estadounidense US, clasifica el lado…
Este caso de estudio aplica árboles potenciados por gradiente a características de microestructura de NASDAQ-100 para prever rentabilidades y dirección en varios horizontes intradía. Compara los árboles con modelos lineales: los árboles pueden descubrir…
Este cuaderno compara la recuperación relacional determinista con la búsqueda por embeddings en un corpus de posiciones institucionales 13F. Crea una instantánea temporal conservando la última posición declarada por cada institución antes de una fecha límite…
Este cuaderno estima cómo los costes de ejecución pueden erosionar las rentabilidades hipotéticas de estrategias intradía. Primero mide los diferenciales cotizados ponderados por volumen de los componentes del NASDAQ-100 usando cotizaciones por minuto y…
Este cuaderno muestra cómo entrenar una red generativa antagónica con características de ETF diseñadas y privacidad diferencial. Presenta los parámetros de privacidad épsilon y delta, explica por qué DP-SGD recorta el gradiente de cada registro antes de…
Este cuaderno aplica inferencia clásica de mínimos cuadrados ordinarios a características de ETF y rentabilidades futuras. Examina estimaciones de coeficientes, errores estándar, estadísticos t, valores p y pruebas de heterocedasticidad, autocorrelación de…
Este documento describe utilidades para cargar mensajes NASDAQ ITCH analizados y reconstruir un libro de órdenes limitadas a partir de altas, bajas, cancelaciones, ejecuciones y reemplazos de órdenes. Registra las acciones restantes por orden para que las…
Este cuaderno muestra cómo utilizar una red de correlaciones estimada en una ventana para describir un universo de acciones y crear una cartera diversificada mediante redes. Selecciona símbolos líquidos usando solo datos disponibles antes de la evaluación,…
Este análisis exploratorio examina el antiguo panel de acciones Quandl WIKI US, centrándose en las convenciones de precios, la cobertura de los datos y lo que su historial permite estudiar mediante backtest. Distingue los precios sin ajustar, que reflejan…
Este cuaderno construye características a partir de datos de NASDAQ-100 a nivel de minuto mediante tres procedimientos: una regresión autorregresiva heterogénea móvil para pronosticar la varianza a corto plazo, una transformada de Fourier para describir la…
Este cuaderno evalúa si se puede estudiar una estrategia mensual long-short basada en características de empresas con un panel publicado de empresas de US. Comprueba la codificación de los datos, cómo cambia con el tiempo el universo disponible, si hay…
El documento explica cómo construir características de microestructura basadas en operaciones a partir de datos de negociación de NASDAQ agregados en barras intradía. Incluye la lambda de Kyle, la iliquidez de Amihud, el estimador de diferencial de Roll, la…
El documento describe cómo comparar predicciones de validación de modelos lineales, de boosting de gradiente, de aprendizaje profundo tabular y secuenciales para opciones del S&P 500. Antes de presentar diagnósticos, comprueba que cada población de…
El documento explica cómo el aprendizaje automático doble (DML) estima si la proporción de volumen iniciada por compradores afecta a los rendimientos futuros, teniendo en cuenta el diferencial, la volatilidad a corto plazo y los rendimientos anteriores.…
Este cuaderno convierte backtests registrados de microestructura NASDAQ-100 en una evaluación de estrategias, sin entrenar modelos ni volver a ejecutar backtests. Lee métricas y linaje del registro, crea tablas derivadas de cohortes y comparaciones…
Este cuaderno enseña a decodificar datos mensaje por orden de NASDAQ TotalView-ITCH desde su formato binario a registros estructurados. Explica el encuadre de mensajes y las estructuras específicas de cada tipo, muestra cómo desempaquetar campos y convierte…
Este cuaderno explica cómo los almacenes de características mantienen alineados los datos de entrenamiento y las entradas del modelo en vivo. Describe las vistas de características mediante su clave de entidad, marca de tiempo del evento, tiempo de vida y…
Este cuaderno aplica una estrategia mensual de momentum de ETF y régimen de curva de rendimientos de dos maneras: mediante cálculos vectorizados de rendimientos y una simulación secuencial de cuenta. Ambas usan las mismas ponderaciones objetivo, activos,…
Este cuaderno de análisis explica cómo evaluar una estrategia bursátil US basada en características empresariales mediante resultados del registro, en lugar de nuevos backtests. Lee estadísticas de rendimiento que tienen en cuenta la incertidumbre, clasifica…
Este cuaderno compara mínimos cuadrados ordinarios con Ridge, LASSO y Elastic Net para predecir rendimientos futuros en un universo de ETF. Todos los modelos usan las mismas particiones walk-forward, con un intervalo de purga ajustado al horizonte de la…
Este cuaderno describe el ajuste de una red de memoria a corto y largo plazo a características de microestructura de un minuto de NASDAQ-100 para predecir rentabilidades futuras en varios horizontes. El modelo procesa paso a paso una secuencia retrospectiva…