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.
733 documentos
Este cuaderno trata las previsiones ARIMA como columnas de entrada para modelos posteriores, no como predicciones independientes. Ajusta modelos a los rendimientos de ETF, utiliza pruebas de estacionariedad y diagnósticos de autocorrelación para proponer…
Este cuaderno describe cómo preparar y registrar previsiones NLinear para etiquetas de FX. NLinear resta el último nivel observado a cada historial de entrada de longitud fija, para que el modelo se centre en los cambios dentro del periodo retrospectivo. Un…
Esta herramienta de análisis compartida permite comparar predicciones de modelos de trading mediante métricas del registro y diagnósticos a nivel de predicción. Carga resultados precalculados del coeficiente de información, permite filtrar por etiqueta o…
El documento explica cómo construir etiquetas de rendimientos futuros para una estrategia transversal de futuros que clasifica productos por estructura temporal. Distingue entre precios ajustados por rollover, apropiados para calcular rendimientos entre…
El documento describe tres características basadas en modelos y derivadas del carry de futuros: un pronóstico del carry de la siguiente sesión mediante ARIMA, medidas Fourier móviles de ciclos seleccionados y un modelo de Markov oculto de dos estados que…
Este documento explica una referencia de validación para predicciones de modelos sobre futuros CME. En cada decisión semanal, los productos se clasifican por rendimiento previsto; el grupo mejor clasificado se mantiene en posición larga y el peor, en…
El documento explica una red convolucional temporal para predecir primas de financiación de futuros perpetuos de criptomonedas a partir de una ventana de 60 intervalos de liquidación de financiación. Cuatro bloques de convolución causal utilizan un kernel de…
Este cuaderno describe una arquitectura inspirada en GT-GAN para sintetizar series temporales con marcas de tiempo realmente irregulares, como ticks o barras de volumen o dólares. Un codificador GRU-ODE transforma las observaciones en estados latentes,…
Este cuaderno compara tres formas de utilizar los regímenes de mercado en un modelo de pronóstico: omitir la información de régimen, añadir como característica la probabilidad filtrada de un estado volátil o ajustar expertos separados para regímenes…
Este cuaderno repasa EdgarTools para explorar documentos SEC y extraer datos empresariales estructurados. Explica cómo identificar a los declarantes mediante un CIK estable, recuperar documentos por formulario y convertir informes anuales etiquetados con…
Este caso de estudio utiliza modelos lineales como referencia para predecir rendimientos futuros en un amplio panel de acciones US. Explica por qué las características solapadas de precio y volumen generan colinealidad, que vuelve inestables los coeficientes…
Este análisis compara efectos de tratamiento registrados mediante aprendizaje automático doble en nueve casos de estudio de trading. Carga los resultados actuales del registro de cada estudio, comprueba la integridad del registro y las etiquetas duplicadas,…
Este cuaderno presenta un marco para evaluar un backtest de asignación de ETF mediante los rendimientos diarios de la cartera y una referencia SPY correspondiente. Abarca medidas de riesgo y rendimiento como Sharpe, Sortino, Calmar y drawdown máximo;…
Este cuaderno explica cómo la incertidumbre del modelo puede aportar información más allá de una estimación puntual. Ajusta un modelo de volatilidad estocástica en el que la volatilidad logarítmica latente evoluciona con el tiempo y los rendimientos siguen…
Este cuaderno presenta la mecánica del backtesting de futuros mediante un ejemplo de momentum largo-corto en varias clases de activos. Explica cómo las especificaciones de los contratos convierten los movimientos de precios en ganancias y pérdidas en dólares…
Este cuaderno evalúa cuánto depende un backtest de momentum de ETF de la comisión de trading supuesta. Mantiene fijos los pesos y el calendario de negociación de la estrategia, vuelve a ejecutar el simulador con distintos costes por operación y compara el…
El cuaderno estima cuánto puede sobrestimar los rendimientos una cartera equiponderada de acciones US supervivientes frente al universo inicial completo. Primero examina cuándo el panel registra la salida de símbolos y observa que las salidas registradas…
Este análisis consulta un flujo de backtest registrado para una estrategia mensual de renta variable US basada en características empresariales. Informa la incertidumbre del Sharpe, medidas de probabilidad y Sharpe deflactado, comparaciones emparejadas entre…
Este cuaderno evalúa stops de pérdidas por posición, stops dinámicos y salidas por tiempo en la línea de asignación con mayor Sharpe de validación entre los candidatos elegibles con cobertura completa. Compara cada superposición con su propia estrategia base…
Este cuaderno construye características ajustadas por modelos a partir de historiales de precios de divisas, como complemento de los indicadores calculados directamente a partir de precios pasados. Describe tres enfoques: un filtro de espacio de estados que…
Este cuaderno compara reglas de ponderación de carteras para una estrategia de opciones del S&P 500 que vende straddles. Mantiene fijos los símbolos seleccionados y los demás parámetros de la estrategia, y sustituye la referencia de ponderación igual por…
Este cuaderno mide cómo afectan los costes de ejecución a una configuración ya seleccionada de perpetuos cripto. Mantiene fijos el modelo, el punto de control, la regla de entrada, el asignador y el control de riesgo, y vuelve a ejecutar la estrategia con…
Este cuaderno describe un flujo de trabajo para convertir las declaraciones trimestrales MD&A de las empresas del S&P 500 en características de trading. Usa las fechas de aceptación de los informes como referencia temporal, reduce varios informes de una…
Este capítulo repasa el aprendizaje profundo para series temporales a partir de una pregunta práctica: ¿cuándo aporta información el orden de las observaciones que no recoge la predicción transversal y qué diseños de modelos pueden aprovecharlo? Trata las…