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Biblioteca de conocimiento

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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711 documentos

Machine Learning for Trading

Este cuaderno evalúa si el valor total bloqueado puede servir como señal de datos alternativos para los retornos de ether. TVL agrega el valor en dólares de los criptoactivos depositados en protocolos de finanzas descentralizadas. Como es un saldo valorado a…

CriptoactivosDeFiDatos en cadenaEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno explica un autoencoder supervisado para predecir la dirección de los retornos futuros de renta variable de US en varios horizontes. Su codificador alimenta un decodificador de reconstrucción, un clasificador auxiliar y un clasificador…

Renta variableAprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno compara dos modelos de embeddings de pesos abiertos ejecutados localmente con fragmentos de informes 10-K recientes y un conjunto fijo de consultas de investigación financiera. Construye fragmentos de dos frases, genera embeddings de los mismos…

Aprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno audita las predicciones de validación registradas para un estudio de pares de FX. Comprueba que el catálogo incluya la población de modelos configurada, conjuntos completos de predicciones, artefactos disponibles e identidades de modelos…

DivisasAprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este análisis evalúa si las señales de trading seleccionadas parecen fiables comparando la evidencia del coeficiente de información (IC) con los ratios de Sharpe obtenidos al convertir las predicciones en posiciones. Agrega resultados de familias de modelos…

Aprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivasConstrucción de carteras
Machine Learning for Trading

Este cuaderno estudia TabM, un diseño de red neuronal para datos tabulares, aplicado a características empresariales mensuales. Compara tres configuraciones predefinidas que aumentan la anchura de las capas ocultas y el número de miembros del ensemble,…

Renta variableAprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

El cuaderno presenta un flujo de investigación autónomo en el que un modelo de lenguaje utiliza herramientas de propósito general para inspeccionar archivos, ejecutar comandos, consultar un registro de backtests y examinar datos. En lugar de codificar de…

Aprendizaje automáticoPruebas retrospectivasEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno convierte el carry de futuros —la diferencia de precio entre vencimientos cercanos— en características basadas en modelos. Describe pronósticos ARIMA de un paso por producto, medidas móviles de Fourier de la intensidad de los ciclos…

FuturosCarryAprendizaje automáticoEstadística
Machine Learning for Trading

El documento describe un estudio de ablación para determinar si los embeddings de grafos aprendidos mejoran las predicciones de rendimientos bursátiles frente a las características tabulares habituales. Construye una red a partir de correlaciones históricas…

Renta variableAprendizaje automáticoPruebas retrospectivasEstadística
Machine Learning for Trading

Este análisis aplica el análisis de componentes principales basado en correlaciones a los rendimientos de fondos cotizados sectoriales. Estandarizar los rendimientos antes de la descomposición da varianza unitaria a cada sector, de modo que los componentes…

Renta variableInversión por factoresEstadísticaConstrucción de carteras
Machine Learning for Trading

Este cuaderno compara pandas y Polars en operaciones de flujos de datos financieros, como cálculos móviles, resúmenes OHLCV agrupados, estadísticas de ventana, filtrado, uniones, lecturas diferidas de archivos, uso de memoria y procesamiento de cadenas.…

EstadísticaEjecuciónPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno describe un flujo de trabajo TabM para modelos de pares de divisas. TabM aplica una pequeña red neuronal a cada fila de decisión, en lugar de tratar las observaciones como una secuencia. El cuaderno obtiene de la configuración la arquitectura y…

DivisasAprendizaje automáticoPruebas retrospectivasEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno desarrolla una matriz de características financieras para una hipótesis de momentum ETF entre activos: los activos con mejor rendimiento relativo podrían seguir superando a los demás durante el mes siguiente. Combina rentabilidades acumuladas…

MultiactivoImpulsoIndicadores técnicosEstadística
Machine Learning for Trading

Este documento presenta un inventario entre mercados de artefactos de características basadas en modelos procedentes de nueve estudios de caso. Lee los esquemas de archivos parquet sin cargar sus filas, excluye las columnas de identificadores, cuenta las…

MultiactivoAprendizaje automáticoEstadísticaRenta variable
Machine Learning for Trading

Este documento reformula una predicción de rentabilidad bursátil de cinco sesiones mediante el muestreo de datos diarios los viernes. La etiqueta sigue siendo una rentabilidad de cinco sesiones, pero en la frecuencia semanal abarca aproximadamente un paso…

Renta variableMercados de EE. UU.Aprendizaje automáticoEstadística
Machine Learning for Trading

Este documento describe cómo reajustar la configuración seleccionada en etapas de validación anteriores con todo el historial apto anterior a -2021 y generar después predicciones para el conjunto de prueba de 2021. Deriva el intervalo de entrenamiento de la…

Renta variableOpcionesAprendizaje automáticoPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

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…

OpcionesRenta variableAprendizaje automáticoEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno comprueba si los árboles con boosting de gradiente mejoran la clasificación transversal de pares de divisas frente a un modelo lineal penalizado. El universo de FX incluye pares que comparten divisas, por lo que las observaciones son…

DivisasAprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

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,…

Renta variableImpulsoIndicadores técnicosEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno compara tres formas de orquestar un flujo de previsión de cuatro fases: composición directa en Python, una versión de CrewAI con instrucciones basadas en roles y una versión de LangGraph que delega en las mismas clases especializadas que la…

Aprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno comprueba si los datos de divisas al contado de cuatro horas FX permiten una estrategia transversal diaria que ordene pares de divisas según su momentum y carry. Comprueba si los instrumentos declarados tienen precios en cada momento de…

DivisasImpulsoCarryEstadística