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.
122 documentos
Este capítulo presenta la gestión del riesgo como parte del diseño de estrategias y de las operaciones de trading real. Aborda la medición del riesgo de cola con el valor en riesgo y el valor en riesgo condicional, la profundidad y recuperación del drawdown,…
Este cuaderno construye características a partir de datos de NASDAQ-100 a nivel de minuto mediante tres procedimientos: una regresión autorregresiva heterogénea móvil para pronosticar la varianza a corto plazo, una transformada de Fourier para describir la…
Este cuaderno compara medidas de volatilidad, ajusta un modelo autorregresivo heterogéneo (HAR) y estima la rugosidad mediante exponentes de Hurst. Primero contrasta la varianza realizada intradía con estimadores diarios, separa las rentabilidades nocturnas…
El capítulo explica métodos clásicos para generar datos financieros sintéticos y abarca procesos de precios en tiempo continuo, volatilidad GARCH, remuestreo bootstrap y comparación de modelos. Describe cómo modelos como el movimiento browniano geométrico,…
Este cuaderno aplica aprendizaje automático doble para examinar si el diferencial entre la volatilidad implícita y la realizada se asocia con las rentabilidades posteriores de las acciones, tras ajustar por factores de confusión observados. Identifica la…
Este cuaderno examina datos de operaciones y cotizaciones de AlgoSeek a nivel de tick para AAPL durante la caída del mercado de marzo de 16, 2020. Filtra el horario regular de negociación, separa las operaciones registradas de las actualizaciones NBBO y…
Este cuaderno crea características de volatilidad condicional para un estudio de acciones y opciones del S&P 500 mediante un modelo GJR-GARCH. A diferencia de las reglas fijas basadas en precios pasados, las características ajustadas dependen de su periodo…
Este documento describe cómo reducir grandes cadenas de opciones del S&P 500 a conjuntos de datos diarios por símbolo para investigación. El resumen de la superficie selecciona las opciones más cercanas a deltas absolutos objetivo dentro de intervalos de…
Este módulo define una referencia de asignación mensual a ETF mediante una puntuación de momentum ajustada al riesgo: el rendimiento acumulado de los últimos periodos dividido por la volatilidad realizada anualizada. Selecciona los activos mejor clasificados…
Este cuaderno agrupa los rendimientos mensuales de nueve series de factores y mercados de renta variable, bonos, divisas y materias primas mediante modelos de mezclas gaussianas. Tras eliminar los meses con datos incompletos, estandariza las series para que…
Este cuaderno educativo repasa las variables derivadas de precios y volúmenes que se usan en la investigación cuantitativa. Incluye rendimientos simples y logarítmicos en distintos horizontes, momentum que omite una sesión, rendimientos nocturnos e intradía,…
Este caso de estudio evalúa straddles cortos at the money sobre componentes del S&P 500, abiertos semanalmente y mantenidos hasta el vencimiento con cobertura delta diaria. Su principal decisión metodológica es modelar rendimientos hasta el vencimiento: la…
Este cuaderno describe cómo adaptar Diffusion-TS para generar secuencias sintéticas de rendimientos de ETF. Su modelo de eliminación de ruido predice la secuencia limpia como una suma de tendencia polinómica, componente estacional de Fourier y residuo,…
Este cuaderno presenta un GAN Sig-Wasserstein no condicional para generar series temporales financieras. Sustituye un discriminador entrenado para distinguir datos reales de generados por una distancia basada en los valores esperados de las firmas de las…
Este cuaderno usa rendimientos diarios de ETF para explicar cómo los modelos GARCH capturan la agrupación de volatilidad y la convierten en una variable por sesión. Primero utiliza diagnósticos visuales y una prueba ARCH-LM para evaluar si los rendimientos…
Este estudio de caso crea características para investigar si la varianza implícita at-the-money supera la varianza realizada posterior en componentes del S&P 500, y si la diferencia varía entre valores. Combina cotizaciones de straddles con precios del…
Este cuaderno ajusta modelos de árboles con boosting de gradiente a características del mercado de opciones que codifican previsiones como la volatilidad implícita, el sesgo, la estructura temporal y la prima de riesgo de varianza. Compara la capacidad de…
Este cuaderno relaciona el tamaño de posición con el análisis de las excursiones adversas y favorables máximas. Presenta el dimensionamiento fraccional fijo, en el que las acciones se determinan según el presupuesto de riesgo de la cartera y la distancia…
Este cuaderno explica cómo crear variables a partir de datos que van más allá del historial de precios de un único activo. Calcula el rendimiento anualizado del rollover de futuros a partir de los precios contemporáneos de los contratos próximos y diferidos,…
Este cuaderno explica cómo los modelos ocultos de Markov infieren estados de mercado no observados a partir de los rendimientos y la volatilidad reciente. Primero establece reglas sencillas de comparación: un umbral de índice de volatilidad para el estrés y…
Este cuaderno utiliza aprendizaje automático doble para estimar si la puntuación z de la prima de futuros perpetuos está asociada con el rendimiento posterior de ocho horas, tras ajustar por seis controles previos al tratamiento. Compara los efectos en…
Este notebook crea etiquetas de rentabilidad futura para straddles cortos at-the-money sobre acciones del S&P 500. Como el straddle nominal a 30 días del panel diario representa un contrato distinto en cada sesión, una serie de precios desplazada mezclaría…
Este cuaderno explica Tail-GAN, un enfoque de redes generativas antagónicas para crear escenarios de rendimientos financieros cuyo objetivo es el valor en riesgo (VaR) y el déficit esperado (ES). Usa ordenación diferenciable para que los gradientes puedan…
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.…