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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Esta utilidad prepara artefactos de predicción para cuadernos de demostración en vivo al normalizar distintos nombres de columna y formatos de fecha en una estructura común de marca temporal, activo y predicción. Agrupa observaciones duplicadas de marca…
Este script de prueba ejecuta un flujo de investigación reducido de futuros CME, desde las predicciones del modelo hasta las ponderaciones de cartera y el backtest. Comprueba que las predicciones cubran exactamente las claves esperadas de producto, marca…
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.…
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…
Este módulo describe una interfaz de búsqueda para agentes de investigación, con un proveedor activo y otro simulado determinista. Las búsquedas pueden limitar el número de resultados y aplicar una fecha de corte de publicación, lo que permite investigar a…
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…
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…
Este cuaderno establece una referencia de la etapa de señales para evaluar predicciones de modelos sobre futuros CME. En cada decisión semanal, clasifica los productos por rentabilidad prevista, compra el grupo superior, vende en corto el grupo inferior y…
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…
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…
Este cuaderno construye intervalos de predicción para pronósticos de gradient boosting y compara la predicción conformal dividida con la regresión por cuantiles, la regresión por cuantiles conformalizada y la inferencia conformal adaptativa. La predicción…
Este estudio de un panel de acciones de US usa un modelo lineal penalizado como referencia para predecir rentabilidades futuras a partir de variables observadas al cierre. El conjunto de variables contiene mediciones superpuestas de momentum y volatilidad,…
Esta comparativa evalúa CSV, Parquet, Feather (Arrow IPC) y HDF5 con el mismo panel determinista OHLCV. Mide el tiempo de escritura, el de lectura materializada, el tamaño del archivo y el efecto de leer solo columnas seleccionadas. La metodología de tiempos…
Este estudio de variables ETF construye tres entradas derivadas de modelos: un modelo oculto de Markov (HMM) que estima el régimen de mercado, precios diferenciados fraccionalmente de fondos de referencia y volatilidad condicional GARCH(1,1) para cada ETF.…
Este tutorial compara barreras fijas de stop loss y toma de beneficios, stops dinámicos, salidas escaladas por ATR, una señal de salida de aprendizaje automático y combinaciones de estos métodos con datos diarios de SPY. Las barreras fijas se simulan desde…
Este estudio compara árboles con gradient boosting con un modelo lineal penalizado para clasificar pares de divisas según sus rendimientos futuros. La motivación es que los árboles pueden representar relaciones condicionales, como usar momentum en un régimen…
Este cuaderno reúne un agente de previsión a partir de un cliente de modelo de lenguaje, una herramienta de búsqueda y un ciclo limitado de turnos. El agente busca pruebas y devuelve una probabilidad binaria con una justificación. Su analizador de respuestas…
Este cuaderno aplica métodos bayesianos de estudio de eventos con series temporales estructurales para estimar el impacto de los anuncios de la Reserva Federal en un ETF de bonos. Construye un contrafactual a partir de las relaciones previas al evento entre…
Este cuaderno compara DQN, PPO y A2C en un entorno compartido de trading simulado, calibrado con los rendimientos horarios de futuros perpetuos de Bitcoin. Un modelo GARCH(1,1) proporciona agrupamiento de volatilidad, mientras el entorno cobra por los…
Este cuaderno explica por qué los precios de acciones sin ajustar pueden producir rendimientos engañosos cuando atraviesan fechas de desdoblamiento o de pago de dividendos en efectivo. Describe el ajuste retrospectivo, que reescala los precios históricos…
Este cuaderno comprueba si el dimensionamiento de posiciones basado en modelos mejora la ponderación equitativa en una estrategia de características de empresas de US. Compara la ponderación por puntuación, que asigna más capital a los valores con…
Este cuaderno evalúa si el coeficiente de información (IC) de una señal se distingue del ruido cuando las observaciones sucesivas son dependientes. Ilustra el problema con una señal de momentum y datos de ETF, y explica cómo los rendimientos futuros…
Este cuaderno compara formas de cerrar operaciones largas de ETF: objetivos de beneficio y stops fijos, stops dinámicos, barreras escaladas por ATR, señales de aprendizaje automático y combinaciones. Construye indicadores y simulaciones de operaciones, y…
Este cuaderno explica cómo inspeccionar un panel distribuido de series económicas de FRED e interpretar su calendario diario, sus metadatos y sus columnas derivadas. Como el panel se ha aplanado en un calendario diario, el número de filas oculta los…