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 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 presenta un modelo generativo inspirado en GT-GAN para series financieras muestreadas a intervalos irregulares, como barras de ticks, volumen o dólares. Su codificador, generador, discriminador y decodificador utilizan dinámicas de Neural ODE…
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 comprueba si los datos históricos de ETF permiten aplicar una estrategia de clasificación mensual antes de ajustar un modelo o hacer predicciones. Evalúa el universo negociable usando la liquidez del año anterior, cuenta los fondos aptos en las…
Este cuaderno compara los contratos sobre eventos liquidados en criptomonedas de Polymarket con la plataforma regulada Kalshi como fuentes de datos alternativos. Explica cómo las normas de acceso, los activos de liquidación, los límites de posición y las…
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…
Este cuaderno muestra comprobaciones de drift de características en indicadores de momentum y técnicos de ETF durante periodos tranquilos y de estrés, y en perpetuos de criptomonedas con datos del índice de prima en distintos regímenes de mercado. Compara el…
Este cuaderno evalúa TSMixer como modelo global de secuencias para un panel de ETF. El modelo comparte parámetros entre fondos y utiliza el historial y las covariables propias de cada uno; sus capas de mezcla aprenden relaciones temporales y dentro de cada…
Este cuaderno define objetivos de rentabilidad futura para una estrategia transversal de futuros que clasifica productos por estructura temporal, compra los de mayor carry y vende en corto los de menor carry. Distingue entre precios ajustados por rollover,…
Este cuaderno explica cómo interpretar los contratos sobre el tipo de los fondos federales de Kalshi y preparar sus precios para la investigación cuantitativa. El precio de un contrato binario representa una probabilidad implícita de que ocurra un evento,…
Este cuaderno describe el uso de TSMixer para predecir rendimientos de acciones a partir de ventanas ordenadas de las características de cada acción. Cada ejemplo contiene 60 sesiones consecutivas; se excluyen las ventanas que atraviesan huecos en el…
Este documento presenta un proceso por etapas para vincular nombres de empresas de documentos regulatorios, noticias y datos alternativos con valores. Distingue identificadores de entidades, como CIK y LEI, de identificadores de valores, como FIGI, CUSIP y…
Este documento explica un modelo factorial de autoencoder supervisado para predecir rendimientos de acciones en un contexto de investigación sobre análisis de opciones de renta variable. A diferencia de PCA, IPCA y un autoencoder condicional no supervisado,…
Este documento describe un backtest fijo fuera de muestra para una estrategia seleccionada de futuros CME. La configuración, las predicciones, el asignador, la frecuencia de rebalanceo, la concentración y los supuestos de costes de transacción se heredan de…
Este cuaderno estudia modelos lineales de predicción para una sección transversal de productos de futuros CME, con columnas de características agrupadas en familias relacionadas, como carry, momentum, volatilidad y medidas de riesgo móviles. Como las…
Este análisis educativo compara cuatro diseños de redes neuronales en una misma tarea: predecir el siguiente rendimiento diario a partir de una ventana reciente de rendimientos. Un conjunto combinado de ocho fondos cotizados ofrece distintas exposiciones de…
Este cuaderno audita el conjunto completo de predicciones canónicas de validación para un estudio de pares FX. Comprueba la identidad de los modelos, la disponibilidad de artefactos, la integridad, la cobertura de las etiquetas configuradas y si las…
Este cuaderno mide la eficacia del método Lee-Ready para inferir la dirección del agresor de una operación, usando mensajes de Nasdaq por orden y las etiquetas de agresor proporcionadas por el centro de negociación como referencia. Reconstruye el libro de…
Este cuaderno evalúa NLinear, un modelo secuencial sencillo que resta el último nivel observado de una ventana histórica y transforma la secuencia resultante en un pronóstico mediante una transformación lineal. Ajusta la población de modelos ETF con…
Este caso de estudio ajusta modelos lineales para predecir rendimientos y dirección en futuros perpetuos de criptomonedas. La matriz de características está dominada por variaciones de la prima del perpetuo, la diferencia entre el precio del contrato y el…
Este cuaderno presenta un autoencoder condicional para rendimientos de acciones en el que una red neuronal asigna características de las acciones a cargas factoriales no lineales, mientras otra red extrae factores latentes contemporáneos de rendimientos de…
Este cuaderno explica cómo reconstruir un libro de órdenes límite a partir de mensajes por orden de DataBento para un símbolo de NASDAQ y una jornada bursátil. Modela cada orden, las agrega por niveles de precio y mantiene separados los lados de compra y…
Este cuaderno compara el ajuste de hiperparámetros con un solo objetivo con una búsqueda multiobjetivo para modelos de predicción LightGBM. El modelo de referencia maximiza el coeficiente de información de validación (IC). La búsqueda NSGA-II maximiza IC…