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 documento presenta un análisis de sensibilidad a los costes para una estrategia fija de momentum de ETF. Mantiene constantes el universo, las ponderaciones, el calendario y el simulador mientras vuelve a ejecutar el backtest con distintas comisiones por…
Este cuaderno aplica una configuración ETF seleccionada previamente a su periodo de evaluación final (holdout). Obtiene las predicciones correspondientes al periodo de evaluación final a partir de la identidad y el punto de control del entrenamiento…
Este documento describe un conjunto de datos diarios de renta variable US obtenido del archivo Wiki Prices de NASDAQ Data Link. Cubre miles de empresas desde 1962 hasta marzo de 2018 e incluye empresas excluidas de cotización, por lo que resulta útil para…
Este documento explica cómo medir rendimientos en torno a eventos como activaciones de señales, anuncios de resultados o publicaciones macroeconómicas. Su ejemplo práctico usa rupturas de impulso en ETF líquidos. Para cada evento, un modelo de mercado…
Este cuaderno presenta un GAN Sig-Wasserstein no condicional para generar series temporales financieras. Sustituye un discriminador entrenado para distinguir datos reales de generados por una distancia basada en los valores esperados de las firmas de las…
Este cuaderno usa rendimientos diarios de ETF para explicar cómo los modelos GARCH capturan la agrupación de volatilidad y la convierten en una variable por sesión. Primero utiliza diagnósticos visuales y una prueba ARCH-LM para evaluar si los rendimientos…
Este cuaderno explica cómo reconstruir el libro de órdenes limitadas de un único símbolo de NASDAQ a partir de datos de mensajes por orden. Procesa altas, ejecuciones, cancelaciones, eliminaciones y reemplazos, y mantiene el tamaño restante de cada orden…
Este módulo fuente proporciona cargadores para precios de renta variable de EE. UU., datos de índices, opciones, microestructura del mercado, fundamentales y posiciones institucionales. Su detalle metodológico más sustancial trata del remuestreo de datos de…
Este estudio de caso crea características para investigar si la varianza implícita at-the-money supera la varianza realizada posterior en componentes del S&P 500, y si la diferencia varía entre valores. Combina cotizaciones de straddles con precios del…
Este cuaderno vuelve a calcular los resultados de las principales configuraciones de asignación de ETF bajo dos cuadrículas de costes, manteniendo fijas las predicciones, la concentración y las reglas de asignación. Compara el modelo del estudio de caso, con…
Este cuaderno compara modelos lineales para predecir rendimientos ETF a partir de características de precios solapadas. Como varios horizontes de rendimiento y familias de indicadores pueden codificar información similar, los mínimos cuadrados ordinarios…
Esta configuración describe carteras mensuales de renta variable estadounidense long-short US, ordenadas por características de las empresas. Especifica un universo de casos completos con 46 características, decisiones a fin de mes, ejecución en la apertura…
Esta guía relaciona preguntas causales con bibliotecas de Python y aclara la diferencia entre estimar efectos bajo una estructura causal supuesta y descubrir posibles estructuras a partir de los datos. Presenta el aprendizaje automático doble para efectos…
Este marco muestra controles de calidad de datos sobre datos diarios US de renta variable OHLCV. La validación estructural comprueba las relaciones entre precios, precios positivos, volumen no negativo, valores ausentes, fechas duplicadas, orden cronológico,…
Este cuaderno presenta un modelo de factor de descuento estocástico para valorar una sección transversal de ETF. En lugar de estimar por separado las exposiciones de los fondos y los rendimientos de los factores, entrena redes para encontrar una serie común…
Este cuaderno reconstruye la mejor oferta y demanda vigente para cada operación de AAPL durante una sesión de marzo de 2020 y aplica el método Lee–Ready para inferir si iniciaron las operaciones compradores o vendedores. Intercala eventos de cotización y…
Este cuaderno filtra características financieras y derivadas de modelos para evaluar su capacidad de ordenar ETF según sus rendimientos posteriores. Calcula un coeficiente de información fecha a fecha comparando los rangos transversales de cada…
Este cuaderno analiza si las atribuciones de características SHAP son lo bastante estables para respaldar la poda de modelos, decisiones de riesgo o informes. Con una tarea de predicción de ETF, primero busca muestras de prueba cuyas predicciones sean…
Esta configuración describe una estrategia diaria long-short de acciones US que clasifica un amplio universo de acciones según las predicciones del modelo, compra el decil superior y vende en corto el decil inferior con pesos iguales dentro de cada grupo.…
Esta utilidad de datos facilita trabajar con el conjunto de datos de valoración de activos de Chen, Pelger y Zhu, que incluye rentabilidades de acciones, características de empresas, series macroeconómicas y tensores de características previos a la división.…
Este cuaderno examina si las características financieras ayudan a explicar una etiqueta de rentabilidad de opciones con cobertura delta a 10 sesiones. Compara modelos Ridge que usan una característica de volatilidad implícita, grupos de características…
Esta implementación explica cómo construir ventanas de secuencias por lotes para datos de panel utilizados en estudios de aprendizaje profundo. Las ventanas siguen el calendario previsto del panel en lugar de comprimir las observaciones de cada activo en…
Este cuaderno presenta métodos prácticos de limpieza de datos de mercado y empresas, como el tratamiento de duplicados, indicadores de huecos, filtros de dominio, detección de picos por reversión, recorte de valores atípicos, codificación de categorías y…
Este cuaderno examina si las atribuciones SHAP se mantienen estables cuando las predicciones son similares o cuando se vuelven a ajustar los modelos con distintas semillas aleatorias y arquitecturas. Con rentabilidades futuras de ETF, busca pares de muestras…