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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El documento presenta un flujo operativo para mantener actualizados los datos diarios del mercado: cargar un historial inicial, obtener un pequeño tramo incremental solapado, comprobar si faltan fechas y supervisar la actualidad de los datos y los problemas…
Este cuaderno ajusta un transformer con parches para predecir una variable objetivo principal en un estudio de acciones y opciones del S&P 500. Divide la ventana histórica de entrada de cada acción en parches contiguos y trata cada parche como un token para…
Este código presenta una arquitectura de autoencoder supervisado para predecir a partir de características financieras. Un codificador comprime las entradas normalizadas en un cuello de botella, mientras un decodificador las reconstruye como tarea de…
Este cuaderno explica un modelo de factor de descuento estocástico para ETF que ajusta una sola serie de ponderaciones para valorar las rentabilidades de distintos fondos. A diferencia de los modelos que estiman por separado la exposición de cada fondo y la…
Este cuaderno explica cómo generar predicciones para un periodo de reserva con una configuración previamente seleccionada de un modelo de acciones de US. Como las decisiones sobre el modelo y los ajustes de la estrategia se tomaron usando resultados de…
Este cuaderno presenta GReaT, un método para generar tablas financieras sintéticas con un modelo de lenguaje. Convierte cada fila en texto, ajusta un modelo basado en GPT con variables de ETF y analiza el texto generado para recuperar columnas numéricas y…
Este cuaderno explica cómo construir variables basadas en modelos para un panel de acciones de US sin permitir que observaciones futuras influyan en los valores históricos. Su método central es un calendario de estimación: los modelos usan un periodo inicial…