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.
1,113 documentos
Este cuaderno explica tres formas de convertir datos del NASDAQ-100 por minuto en características para modelos: una regresión HAR móvil para pronósticos de varianza y errores de pronóstico, una transformada de Fourier para patrones recientes de volumen y…
Este cuaderno añade una red convolucional temporal (TCN) a una comparación de modelos de secuencia para pronosticar primas de financiación de perpetuos de criptomonedas. El relleno causal garantiza que cada posición use solo observaciones actuales y…
Este cuaderno compara cuatro formas de recuperar pasajes de un corpus de texto de informes corporativos: BM25, embeddings densos, fusión recíproca de posiciones (RRF) y un reranker cross-encoder. RRF combina listas ordenadas en vez de puntuaciones brutas,…
Este documento presenta una arquitectura de pronóstico integral que combina un panel de investigación, un pronóstico agregado, un debate adversarial y un supervisor. El supervisor identifica desacuerdos, busca pruebas aclaratorias y propone una probabilidad…
Este estudio de caso evalúa señales transversales diarias en un amplio universo de acciones de US y presenta un extenso proceso de investigación, desde datos disponibles en cada momento y características diseñadas hasta la comparación de modelos, la…
Este módulo estima parámetros para mercados de criptomonedas simulados que se usan en entornos de aprendizaje por refuerzo. Carga datos horarios de mercados perpetuos para un símbolo seleccionado, calcula rendimientos logarítmicos entre cierres y ajusta un…
Este cuaderno organiza comparaciones entre estudios de modelos LightGBM, con modelos lineales y TabM como familias de referencia cuando están disponibles. Evalúa configuraciones según el tamaño de los árboles, las funciones de pérdida de regresión, los…
Este cuaderno compara LightGBM con un MLP, TabM y, cuando está disponible, TabPFN para predecir rendimientos futuros de ETF a partir de características tabulares. Los modelos se evalúan en los mismos bloques cronológicos walk-forward, usando como medidas…
El documento describe una comparación en fase de validación de reglas de stop fijas y dinámicas para estrategias de FX. Para cada etiqueta de rendimiento, selecciona una estrategia principal de una cohorte sellada de resultados de señales y asignaciones;…
Este cuaderno compara mínimos cuadrados ordinarios con Ridge, LASSO y Elastic Net para predecir rendimientos futuros a 21 días en fondos cotizados. Los modelos usan los mismos bloques walk-forward definidos, con un intervalo de purga que coincide con el…
El documento examina el desafío de descubrimiento causal de ADIA Lab como una inferencia supervisada dentro de una familia conocida de generación de datos sintéticos. La tarea asigna variables a ocho roles en torno a un tratamiento y un resultado, mediante…
Este módulo crea un ensamblado de pronósticos medios a partir de conjuntos de predicciones registrados, con especial atención a la reproducibilidad y a evitar el sesgo de selección. Resuelve las configuraciones de modelos válidas a partir del registro, en…
Este cuaderno explica un modelo de espacio de estados con tendencia lineal local para extraer características financieras de los niveles de precios. El estado oculto contiene un nivel de precio y su pendiente; las observaciones son cierres ruidosos. En cada…
Este cuaderno separa la variación continua de los precios de los saltos discretos en los rendimientos intradía de acciones. Estima la varianza realizada diaria a partir de los rendimientos logarítmicos al cuadrado y usa la variación bipotencia como…
Este cuaderno utiliza el análisis de componentes principales en un subconjunto líquido de acciones de US para extraer factores latentes y formar eigencarteras largas y cortas. Explica cómo los vectores estandarizados de PCA se convierten en ponderaciones en…
Este cuaderno expresa un flujo de pronóstico en cuatro fases mediante la orquestación con Python sencillo, CrewAI y LangGraph. Compara dónde se mantiene el estado, cómo se inspeccionan o recuperan los fallos, qué dependencias añade cada enfoque y cómo…
Este cuaderno examina la regularización de modelos lineales para un universo de pares de divisas cuyos rendimientos están vinculados porque cada par representa una cotización entre monedas compartidas por distintos pares. Distingue la colinealidad de…
Este cuaderno estudia si una prima extrema en futuros perpetuos afecta a los rendimientos posteriores de BTC o a la reversión de la prima. Define el tratamiento como un estado de prima alta y compara un resultado general del mercado, al que pueden afectar…
Este capítulo repasa cómo convertir procedimientos estadísticos ajustados en características para modelos de trading. Abarca diagnósticos y estacionariedad, rupturas estructurales, diferenciación fraccionaria, filtrado de Kalman, métodos espectrales y de…
Este cuaderno crea etiquetas de rendimientos futuros de acciones para una estrategia que usa datos de opciones cotizadas para ordenar acciones y luego mantenerlas. Genera una serie de precios ajustados por operaciones societarias e identifica las empresas…
Este cuaderno usa rendimientos históricos de acciones de US para construir una red de correlaciones y explorar la construcción de carteras. Selecciona un universo líquido con datos de la ventana de estimación, convierte las correlaciones por pares en…
Este cuaderno presenta el análisis de componentes principales como una referencia de factores latentes sin condicionamiento para pronosticar rendimientos de acciones en un estudio de análisis de opciones. PCA usa el panel histórico de rendimientos para…
Este cuaderno compara la búsqueda exhaustiva en cuadrícula con el muestreador TPE de Optuna para ajustar un modelo LightGBM de predicción de rendimientos. Primero asigna a ambos métodos el mismo presupuesto de pruebas y la misma cuadrícula discreta de…
Este cuaderno evalúa un factor de momentum transversal usando coeficientes de información, rendimientos por cuantiles, spreads entre extremos y diagnósticos de clasificación. Presenta Spearman IC como la correlación de rangos entre una señal y los…