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.
711 documentos
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 aplica el análisis de componentes principales a los cambios en los rendimientos del Tesoro a distintos vencimientos. Estandarizar los cambios da la misma influencia a cada vencimiento, y los componentes resultantes se interpretan como…
Este cuaderno describe un análisis de aprendizaje automático doble del efecto asociado a un tratamiento de momentum en FX, tras ajustar por los factores de confusión configurados. Los modelos auxiliares flexibles estiman el resultado y el tratamiento a…
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 configura una ejecución de previsión NLinear para pares de FX. El modelo utiliza una ventana retrospectiva fija y consecutiva y resta el último nivel observado, orientando el ajuste hacia los cambios durante esa ventana. Determina la ventana…
Este código define salvaguardas para la validación cruzada reproducible, el seguimiento de elegibilidad y las variables temporales específicas de cada pliegue. Normaliza los límites de los pliegues, compara los pliegues solicitados con los límites utilizados…
Este cuaderno presenta diagnósticos solo de validación para una etiqueta de rendimiento de opciones del S&P 500 con cobertura delta a 10 sesiones. Organiza los predictores financieros en grupos dependientes e independientes de la volatilidad implícita y…
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 tutorial deriva la fracción de Kelly para una apuesta binaria maximizando el crecimiento logarítmico esperado de la riqueza y luego extiende la idea a rendimientos continuos y a una cartera multiactivo. Utiliza derivación simbólica y simulaciones con…
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 capítulo presenta un flujo de investigación para usar modelos predictivos en trading, donde las previsiones estables fuera de muestra pueden ser más importantes que las estimaciones insesgadas de los coeficientes. Trata métodos de regresión regularizada…
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 capítulo presenta la investigación de estrategias como el diseño y la evaluación de un proceso de decisión ejecutable, desde la idea económica inicial hasta el tamaño de las posiciones, las restricciones, los costes y las pruebas en condiciones…
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 crea características basadas en modelos para investigar opciones del S&P 500 a partir de las rentabilidades del subyacente. Ajusta GJR-GARCH, que da más peso a los shocks de rentabilidad negativos, y un modelo de volatilidad estocástica cuya…
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…