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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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30 documentos

Machine Learning for Trading

Este cuaderno construye características para una hipótesis transversal: una posición larga inusualmente costosa en futuros perpetuos podría preceder a una debilidad relativa cuando se deshacen operaciones concurridas. Transforma las tasas de funding y los…

CriptoactivosFuturos perpetuosCarryPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno aplica reglas configuradas de stop-loss, stop dinámico y salida por tiempo a la estrategia de señales o de asignación mejor clasificada en validación para cada horizonte de rendimiento de futuros. Cada regla se evalúa con su propia estrategia…

FuturosCarryReversión a la mediaGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este estudio de caso prueba estrategias semanales long-short clasificadas por carry en una cesta diversificada de futuros CME, con datos diarios, evaluación de modelos walk-forward y costes de comisiones, diferenciales y slippage por renovación. Compara la…

FuturosCarryAprendizaje automáticoPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno explica cómo crear variables a partir de datos que van más allá del historial de precios de un único activo. Calcula el rendimiento anualizado del rollover de futuros a partir de los precios contemporáneos de los contratos próximos y diferidos,…

FuturosOpcionesCarryVolatilidad
Machine Learning for Trading

Esta configuración define un universo semanal de investigación de futuros que abarca índices bursátiles, bonos públicos, energía, metales, divisas, agricultura y ganadería. Fija la liquidación del viernes como referencia para la decisión y la apertura del…

FuturosMultiactivoCarryImpulso