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.
711 documentos
Este cuaderno estima el efecto ajustado de una medida continua de momentum de ETF sobre las rentabilidades futuras mediante aprendizaje automático doble. Compara una regresión sin ajustar con estimaciones de DML que controlan la volatilidad reciente y de más…
Este cuaderno explica cómo un autoencoder condicional amplía el análisis de componentes principales instrumentado (IPCA): conserva la estructura en dos etapas, en la que las características de los fondos se asignan a exposiciones a factores latentes y estas…
Este análisis compara modelos predictivos para ordenar acciones de NASDAQ-100 según su rentabilidad en los próximos 15 minutos, usando características intradía de microestructura como diferenciales, desequilibrio de profundidad, volumen con signo y…
Este cuaderno compara sklearn HistGradientBoosting, XGBoost, LightGBM y CatBoost para predecir rentabilidades futuras de ETF. Mide el coeficiente de información transversal, el tiempo de entrenamiento y el uso de memoria en distintas configuraciones de…
Este cuaderno describe una familia de modelos de rendimiento de ETF que infieren direcciones latentes comunes en un conjunto de datos y usan características para estimar la exposición de los fondos. Distingue cinco enfoques: componentes principales…
Este cuaderno muestra por qué buscar entre muchas señales o estrategias hace que el mejor resultado observado parezca más sólido que su verdadero valor predictivo. Una simulación con factores sin información real ilustra cómo elegir el coeficiente de…
Este cuaderno explica cómo convertir un panel publicado de características empresariales de US, clasificadas transversalmente, en una matriz de características con claves para un estudio factorial. Agrupa las entradas en familias declaradas, combina…
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 consulta registros de backtests en nueve estudios de caso y prepara tablas comparables para análisis posteriores. Organiza los resultados por clase de activo y frecuencia de los datos, y registra el rendimiento en las etapas de señal,…
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 cuaderno especifica y ejecuta un análisis de doble aprendizaje automático del efecto de la prima de riesgo de varianza en los retornos de opciones cortas hasta el vencimiento. Antes de la ejecución, define el tratamiento, el resultado, los factores de…
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 estudio de caso ajusta modelos lineales regularizados a los retornos de straddles at-the-money cortos mantenidos hasta el vencimiento. La operación cobra las primas de las opciones call y put, lo que limita la ganancia máxima, pero puede generar…
El documento explica cómo un registro de experimentos puede seguir un modelo desde su configuración de entrenamiento, pasando por las predicciones, hasta los resultados del backtest. Cada etapa recibe un identificador derivado de una especificación…
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 estudia cómo se comportan ridge, lasso y elastic net cuando una matriz de características de perpetuos cripto mide de muchas formas una misma magnitud económica: la prima. Las entradas están dominadas por niveles, cambios, volatilidad,…
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 presenta el protocolo Rademacher Anti-Serum como una forma de tener en cuenta la selección de una estrategia ganadora entre varias estrategias probadas. Estima la complejidad empírica a partir de las trayectorias de rendimiento de las…
Este cuaderno sintetiza resultados de nueve estudios de casos de mercado en un proceso acumulativo de filtrado de estrategias. Comprueba, por orden, si un modelo tiene un coeficiente de información positivo, si su configuración seleccionada presenta un…