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 explica las firmas de trayectoria como variables de longitud fija que conservan el orden y la forma conjunta de las observaciones de una serie temporal. Describe cómo el primer nivel de la firma registra los cambios totales, mientras que los…
Este cuaderno presenta comparaciones de paridad entre Backtrader, Zipline Reloaded y un marco interno de trading con estrategias seleccionadas de casos de estudio reales. Incluye comparaciones de ETF y paneles de acciones de ETF y US para ambos motores…
Este módulo define una referencia de asignación mensual a ETF mediante una puntuación de momentum ajustada al riesgo: el rendimiento acumulado de los últimos periodos dividido por la volatilidad realizada anualizada. Selecciona los activos mejor clasificados…
Este documento explica un sistema de registro de ejecuciones para guardar entrenamientos de modelos, predicciones, estimaciones causales y backtests de distintos casos de estudio de trading. Describe cómo las configuraciones pasan de los ajustes de cada caso…
Esta configuración define un flujo de investigación de una estrategia larga-corta para futuros perpetuos de criptomonedas. Establece un universo de 19 activos seleccionados por volumen, decisiones alineadas con liquidaciones de financiación cada ocho horas y…
Este cuaderno evalúa 57 características contables y basadas en precios como predictores individuales de los rendimientos del mes siguiente de acciones de US. Calcula correlaciones de rangos transversales mensuales, obtiene su promedio a lo largo del tiempo y…
Este capítulo presenta un marco para convertir una idea de trading en una especificación documentada de variables. Propone alinear los horizontes de las variables con la decisión prevista, formular una hipótesis sobre los factores que las impulsan y…
Esta guía distingue la estimación de efectos causales del descubrimiento de estructuras causales y relaciona preguntas de investigación habituales con bibliotecas de Python adecuadas. EconML y DoWhy estiman efectos cuando la estructura de ajuste se conoce o…
Este resumen reúne datos de configuración de nueve casos de estudio de trading que abarcan acciones, criptomonedas, divisas, futuros, opciones y carteras multiactivo. Compara el universo, la frecuencia de los datos, la cadencia de las decisiones, el modelo…
Este cuaderno presenta un marco determinista para comprobar si los procesos de backtest y trading en vivo funcionan de manera coherente. Compara las etapas que transforman las barras de precios en decisiones: cálculos de variables, predicciones, señales y…
Este cuaderno entrena un agente de aprendizaje por refuerzo para programar una orden de venta fija a lo largo de barras horarias de un mercado de futuros perpetuos de criptomonedas. Su estado incluye rendimientos retardados, volatilidad, volumen de la hora…
Este cuaderno reúne resultados de modelos lineales, incluidos OLS, Ridge, Lasso y ElasticNet, en nueve casos de estudio. Compara la configuración completa más sólida de cada estudio para su etiqueta principal y luego analiza la regularización, los…
Este caso de estudio evalúa TabM, un ensamble neuronal eficiente en parámetros, con las mismas filas de variables de futuros de CME disponibles en cada momento y los mismos pliegues walk-forward que otras familias de modelos. Presenta TabM como una forma de…
Este cuaderno presenta un flujo de trabajo para evaluar si el momentum que omite los datos recientes de seis meses afecta a los rendimientos futuros a 21 días y si el efecto cambia con la volatilidad del mercado. Estima los efectos con datos de entrenamiento…
Este caso de estudio evalúa straddles cortos at the money sobre componentes del S&P 500, abiertos semanalmente y mantenidos hasta el vencimiento con cobertura delta diaria. Su principal decisión metodológica es modelar rendimientos hasta el vencimiento: la…
Este cuaderno compara dos modelos fundacionales de series temporales preentrenados, Chronos y TinyTimeMixer, con un LSTM y una referencia lineal penalizada en un panel de ETF. Cada modelo recibe un contexto histórico univariante; los modelos preentrenados…
Este capítulo presenta un marco para evaluar afirmaciones causales en la investigación cuantitativa de trading. Empieza con definiciones claras de tratamiento, resultado, estimando, contrafactual y conjunto de ajuste, y después vincula las preguntas de…
Este cuaderno ajusta modelos lineales a variables de microestructura de NASDAQ-100 observadas a intervalos de un minuto para predecir rendimientos en varios horizontes futuros. Su objetivo es establecer una referencia sencilla antes de probar modelos más…
Este cuaderno describe cómo evaluar con predicciones de prueba una estrategia de FX seleccionada previamente. Reutiliza la especificación de backtest registrada para la configuración seleccionada y mantiene fijas la señal, la asignación, los controles de…
Este documento describe un conjunto de datos diario de renta variable de EE. UU. US que abarca aproximadamente 3,200 empresas desde 1962 hasta marzo de 2018. Incluye emisores excluidos de cotización, lo que lo hace útil para la investigación histórica, donde…
Esta evaluación filtra candidatos financieros y derivados de modelos según sus rendimientos futuros en futuros CME. Para cada variable, comprueba la cobertura y antigüedad de los datos, mide la correlación de rangos transversal diaria entre sus valores y los…
Este cuaderno evalúa cómo afectan los supuestos de costes de transacción al Sharpe de validación de una asignación seleccionada de acciones y opciones del S&P 500. Si está disponible, conserva la configuración elegida mediante un conjunto de candidatos…
Este cuaderno compara implementaciones de una predicción univariante del precio de SPY con PyTorch sin procesar, sktime y Darts. Su objetivo principal es evaluar el esfuerzo práctico: longitud del código, requisitos de interfaz, éxito de instalación y tiempo…
Este capítulo sostiene que la investigación duradera en trading depende de un proceso disciplinado capaz de adaptarse a mercados cambiantes, evidencia ruidosa y costes de implementación. Distingue entre rupturas estructurales, regímenes, deriva de datos y…