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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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103 documentos

Machine Learning for Trading

Este cuaderno evalúa predicciones de validación como carteras de acciones únicamente largas, con selección de las K principales y ponderación equitativa, y un calendario de decisiones determinado por la frecuencia de cada etiqueta. Comprueba el orden de los…

Renta variableOpcionesPruebas retrospectivasConstrucción de carteras
Machine Learning for Trading

Este caso de estudio compara modelos secuenciales en un panel de características de acciones y opciones del S&P 500. Combina un LSTM, que conserva un estado controlado a lo largo de una ventana retrospectiva, con una referencia N-Linear que elimina el nivel…

Renta variableOpcionesAprendizaje automáticoPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este estudio de caso compara modelos de boosting por gradiente que predicen los rendimientos al vencimiento de straddles cortos at-the-money. Varía la capacidad de los árboles y tres objetivos de ajuste: error cuadrático, error absoluto y pérdida de Huber.…

OpcionesVolatilidadAprendizaje automáticoPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno ajusta un transformer con parches para predecir una variable objetivo principal en un estudio de acciones y opciones del S&P 500. Divide la ventana histórica de entrada de cada acción en parches contiguos y trata cada parche como un token para…

Renta variableOpcionesAprendizaje automáticoPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Esta configuración describe un estudio semanal de venta de opciones straddle at-the-money sobre componentes del S&P 500. Las posiciones se abren el viernes y se mantienen hasta cerca del vencimiento, con coberturas diarias en acciones cuando cambian las…

OpcionesVolatilidadGestión del riesgoPruebas retrospectivas