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 estudio de características de renta variable de US explica cómo generar características a partir de modelos estimados sin permitir que datos futuros influyan en observaciones anteriores. El calendario de estimación incluye un periodo inicial de…
Este cuaderno aplica TSMixer a secuencias de ETF mediante una función global compartida entre fondos. Cada ejemplo contiene el historial y las covariables de un fondo individual; las interacciones temporales y entre características se aprenden en el…
Este cuaderno describe un modelo de factor de descuento estocástico (SDF) para valorar la sección transversal de rendimientos empresariales de US. En vez de estimar primero los factores y aplicarlos después, aprende directamente ponderaciones por empresa y…
Este cuaderno analiza libros de órdenes limitadas reconstruidos del NASDAQ para describir los diferenciales intradía y la profundidad en el mejor nivel, y examina si el desequilibrio del flujo de órdenes se relaciona con los rendimientos posteriores por…
Este cuaderno presenta un puente de despliegue entre un flujo de aprendizaje automático sin conexión y el motor de trading LEAN de QuantConnect. Selecciona de forma reproducible una ejecución del modelo desde un registro, exporta sus predicciones del periodo…
Este cuaderno evalúa cuatro señales derivadas de noticias —sorpresa ponderada, sentimiento medio, cambio del sentimiento y cobertura de artículos— frente a los rendimientos futuros de las acciones. Calcula un coeficiente de información de Spearman…
Este documento describe el ajuste de redes convolucionales temporales a características de microestructura de nivel intraminuto de NASDAQ 100. Las convoluciones causales impiden que una predicción use observaciones posteriores, mientras que la dilatación…
Este análisis compara predicciones de varias familias de modelos entrenadas con características mensuales de acciones de US para pronosticar los retornos del mes siguiente. Se centra en el coeficiente de información transversal, que mide hasta qué punto un…
Este cuaderno compara métodos para descubrir relaciones entre los retornos de un panel de ETF: NOTEARS para grafos acíclicos dirigidos lineales contemporáneos, VAR-LiNGAM para estructuras retardadas e instantáneas, PCMCI para vínculos de independencia…
Este cuaderno muestra cómo ajustar hiperparámetros de LightGBM con el muestreador TPE de Optuna y usar como objetivo el coeficiente de información transversal. Combina la parada temprana para elegir el número de rondas de boosting con una función de poda…
Este cuaderno reúne cinco enfoques de factores latentes para modelar la sección transversal de los retornos de renta variable en el estudio de opciones del S&P 500. PCA estima movimientos comunes solo a partir de los retornos; IPCA transforma linealmente las…
Este cuaderno enseña a decodificar mensajes binarios NASDAQ TotalView-ITCH y guardarlos como datos estructurados para analizar después la microestructura del mercado. Explica el encuadre de mensajes, los campos de ancho fijo, los valores big-endian, las…
Este cuaderno explica un autoencoder supervisado para predecir la dirección de los retornos futuros de renta variable de US en varios horizontes. Su codificador alimenta un decodificador de reconstrucción, un clasificador auxiliar y un clasificador…
Este cuaderno crea un asignador de carteras que coloca una red de selección de variables al estilo Temporal Fusion Transformer antes de un codificador LSTM. La red de selección genera una representación vectorial de cada característica de entrada por…
El cuaderno previsualiza informes 10-K y 8-K del S&P 100, destinados a servir como entradas para un grafo de conocimiento financiero. Describe comprobaciones del esquema para los campos obligatorios, identificadores únicos de empresa y de presentación de…
Este cuaderno estudia TabM, un diseño de red neuronal para datos tabulares, aplicado a características empresariales mensuales. Compara tres configuraciones predefinidas que aumentan la anchura de las capas ocultas y el número de miembros del ensemble,…
Este documento explica cómo evaluar con datos de reserva una estrategia de renta variable US seleccionada previamente, manteniendo fija su configuración. Obtiene el conjunto correcto de predicciones de reserva a partir de la identidad de entrenamiento y el…
El cuaderno previsualiza datos de informes 10-K y 8-K del S&P 100, destinados a construir un grafo de conocimiento financiero. Comprueba la integridad del esquema, la unicidad de los identificadores de empresa y de presentación de informes, la coherencia del…
El documento describe un estudio de ablación para determinar si los embeddings de grafos aprendidos mejoran las predicciones de rendimientos bursátiles frente a las características tabulares habituales. Construye una red a partir de correlaciones históricas…
Este análisis aplica el análisis de componentes principales basado en correlaciones a los rendimientos de fondos cotizados sectoriales. Estandarizar los rendimientos antes de la descomposición da varianza unitaria a cada sector, de modo que los componentes…
Este documento presenta un inventario entre mercados de artefactos de características basadas en modelos procedentes de nueve estudios de caso. Lee los esquemas de archivos parquet sin cargar sus filas, excluye las columnas de identificadores, cuenta las…
Este documento explica cómo crear e inspeccionar una matriz de características para una hipótesis transversal de momentum y rotación ETF. Define el periodo retrospectivo y el retraso informativo de cada característica y, después, construye rentabilidades…
Este documento reformula una predicción de rentabilidad bursátil de cinco sesiones mediante el muestreo de datos diarios los viernes. La etiqueta sigue siendo una rentabilidad de cinco sesiones, pero en la frecuencia semanal abarca aproximadamente un paso…
Este documento describe cómo reajustar la configuración seleccionada en etapas de validación anteriores con todo el historial apto anterior a -2021 y generar después predicciones para el conjunto de prueba de 2021. Deriva el intervalo de entrenamiento de la…