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 cuaderno evalúa árboles con boosting de gradiente aplicados a datos de opciones sobre acciones, donde características como la volatilidad implícita, la asimetría, la estructura temporal y la prima de riesgo de varianza reflejan las expectativas del…
Este cuaderno construye características derivadas de precios para un amplio panel de acciones de US, como momentum, medias móviles y medidas de volatilidad. Está diseñado para ordenar unas acciones frente a otras mediante un filtro de negociabilidad,…
Este cuaderno crea características por minuto a partir de cotizaciones y operaciones de NASDAQ-100 para estudiar la presión de precios a corto plazo. Trata el desequilibrio normalizado del flujo de órdenes como principal candidato a señal y usa el spread, la…
Este cuaderno evalúa características financieras y basadas en modelos para determinar si permiten ordenar acciones según su rentabilidad futura. Calcula coeficientes de información transversales diarios, estima la incertidumbre teniendo en cuenta la…
Este cuaderno compara tres modelos lineales de previsión, un codificador Transformer y dos previsiones sin parámetros para los rendimientos diarios de SPY. Los modelos lineales convierten una ventana histórica en una previsión de varios días; algunas…
Este cuaderno plantea la predicción de rendimientos futuros de 21 sesiones de ETF como una tarea binaria: etiqueta los rendimientos positivos como alcistas y los demás como bajistas. Ajusta una regresión logística regularizada con L2 y L1 mediante pliegues…
Este cuaderno comprueba si un modelo LSTM puede extraer estructuras temporales de historiales de variables de ETF que quizá pasen por alto los modelos de variables planas. Antes del ajuste, determina la población de secuencias declarada en función de las…
Este cuaderno define rendimientos futuros de cierre a cierre para dos horizontes de negociación en una sección transversal de ETF. Cada horizonte se mide desde un cierre ajustado hasta el cierre de un número fijo de sesiones después. Explica por qué las…
Este caso práctico crea variables a nivel de minuto a partir de cotizaciones y operaciones de NASDAQ-100 para examinar si las compras o ventas agresivas recientes predicen cambios de precio a corto plazo. El desequilibrio del flujo de órdenes es la señal…
Este cuaderno construye varios esquemas de muestreo a partir de un día de operaciones de NASDAQ ITCH para una acción: barras de tiempo calendario, ticks, volumen, importe, desequilibrio y rachas. Compara sus propiedades estadísticas, incluida la normalidad y…
Este cuaderno muestra dos monitores secuenciales aplicados a errores de predicción de validación de dos configuraciones de modelos lineales de acciones: un detector de cambio de media con dos ventanas y un monitor de frecuencia de días malos. Cada detector…
Este cuaderno evalúa cuatro señales derivadas del texto de noticias: sorpresa ponderada, sentimiento medio, momentum del sentimiento y cobertura de artículos. Utiliza rendimientos futuros preparados en una fase anterior de construcción de variables y luego…
Este cuaderno aplica aprendizaje automático doble (DML) para estimar el efecto del momentum que excluye el periodo más reciente sobre los rendimientos futuros de ETF, una pregunta causal distinta de predecir rendimientos. Modela el resultado y el tratamiento…
El cuaderno muestra cómo ajustar LightGBM para predecir rendimientos de ETF con el muestreador TPE de Optuna. Busca configuraciones de estructura de árboles, muestreo y regularización; utiliza la parada temprana para elegir las rondas de boosting y un…
Este cuaderno convierte las posiciones institucionales declaradas en los formularios 13F en un grafo bipartito de instituciones y acciones, y obtiene variables para investigación, como la similitud de copropiedad de acciones, la amplitud y concentración de…
Este cuaderno compara la búsqueda exhaustiva en cuadrícula con el muestreador bayesiano TPE de Optuna para ajustar un modelo LightGBM en una tarea de predicción de rentabilidad futura de ETF. Primero asigna a ambos métodos el mismo presupuesto de pruebas en…
Este cuaderno estudia cómo calibrar barras temporales, de ticks, volumen, dólares y desequilibrio usando varias sesiones de datos de operaciones market-by-order de NVDA. Filtra las operaciones a las horas regulares de negociación, usa las etiquetas de lado…
Este cuaderno define etiquetas de rentabilidad futura para un panel de renta variable de US y explica por qué su construcción afecta a todos los modelos y backtests posteriores. Especifica ventanas de rentabilidad con precios ajustados medidas en sesiones de…
Este cuaderno entrena redes neuronales TabM para clasificar ETF con la misma tabla plana de características que los modelos lineales y de boosting. Cada miembro del ensemble comparte un backbone de dos capas, pero tiene su propio vector de escala y capa de…
Este cuaderno explica cómo descomponer las rentabilidades y el riesgo de ETF mediante CAPM y regresiones de factores Fama–French. Estima exposiciones de toda la muestra con errores estándar robustos a heterocedasticidad y autocorrelación, sigue la evolución…
Este cuaderno adapta Word2Vec skip-gram a las posiciones institucionales: trata cada cartera 13F como una frase, cada identificador de acción como un token y el rango del tamaño de la posición como orden de los tokens. Las posiciones cercanas forman el…
Este cuaderno describe el ajuste de PatchTST a datos de un minuto de NASDAQ-100 para predecir rentabilidades en varios horizontes futuros. El modelo agrupa observaciones consecutivas en bloques y aplica atención entre ellos, lo que reduce el número de…
Este cuaderno compara formas de asignar capital a posiciones de renta variable de US, manteniendo fijos el modelo, el checkpoint, las fechas de rebalanceo y las acciones seleccionadas. Examina ponderaciones basadas en la intensidad de la predicción, la…
Este cuaderno explica una GAN Wasserstein incondicional basada en signatures GAN para generar series temporales financieras. Transforma las rentabilidades en trayectorias aumentadas, calcula signatures truncadas de las trayectorias y entrena un generador…