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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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711 documentos

Machine Learning for Trading

Esta evaluación sigue una estrategia de renta variable US desde un conjunto congelado de backtests de validación hasta su evaluación de holdout. Aplica una regla determinista: elige el candidato con el mayor Sharpe de validación y desempata por hash del…

Renta variablePruebas retrospectivasEstadísticaGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este cuaderno explica cómo seleccionar una estrategia de un conjunto fijo de backtests de renta variable US y evaluarla en un periodo de holdout independiente. Comprueba que los candidatos compartan las identidades de datos y protocolo requeridas; luego los…

Renta variablePruebas retrospectivasGestión del riesgoEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno compara tres modelos lineales de series temporales, un codificador Transformer y pronósticos sin parámetros para las rentabilidades diarias de SPY. Los modelos lineales convierten una ventana histórica en un pronóstico de varios días, con…

Renta variableAprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno presenta un debate de varias rondas entre posturas alcistas y bajistas sobre un pronóstico. Cada lado defiende una probabilidad mayor o menor para un evento, ve en rondas posteriores el argumento previo del otro y presenta una probabilidad con…

Aprendizaje automáticoEstadísticaSentimiento del mercadoGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este cuaderno examina si los árboles con boosting de gradiente pueden encontrar relaciones no lineales en variables de microestructura de NASDAQ-100 que un modelo lineal podría pasar por alto. Se centra en la posibilidad de que el desequilibrio del flujo de…

Renta variableAprendizaje automáticoMicroestructura del mercadoEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno explica un agente de investigación de tipo operador para iterar sobre casos de estudio cuantitativos. En lugar de limitar el modelo a acciones de predicción predefinidas, le proporciona herramientas generales para trabajar con archivos,…

Aprendizaje automáticoPruebas retrospectivasEstadísticaGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este análisis de viabilidad comprueba si se puede investigar una estrategia diaria de clasificación de renta variable long-short con el panel de acciones de US disponible. Examina la construcción del universo con datos disponibles en cada fecha mediante…

Renta variableMercados de EE. UU.Pruebas retrospectivasEjecución
Machine Learning for Trading

Este cuaderno agrega resultados existentes de modelos con validación walk-forward en distintos casos financieros para comparar LSTM, NLinear, TSMixer, TCN y PatchTST con modelos de referencia lineales, de boosting de gradiente y redes neuronales tabulares.…

Aprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno examina si los factores de inversión publicados ofrecen primas de rentabilidad creíbles y se diversifican entre sí. Utiliza series de larga trayectoria y de distintos activos de AQR, junto con factores de renta variable de Fama-French, y aplica…

Inversión por factoresEstadísticaConstrucción de carterasGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este cuaderno trata el valor total bloqueado como datos alternativos y evalúa la hipótesis de que las condiciones del capital en DeFi pueden ayudar a predecir los rendimientos de ether. Define TVL como el valor en dólares de los criptoactivos depositados en…

CriptoactivosDatos en cadenaDeFiEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno examina por qué el coeficiente de información de un modelo no determina el ratio de Sharpe de una estrategia basada en sus predicciones. En varios casos de estudio, compara la clasificación de señales con los resultados de backtests y analiza…

Pruebas retrospectivasAprendizaje automáticoEstadísticaGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este cuaderno implementa una adaptación educativa diaria de un modelo adversarial de factor de descuento estocástico. Una red de ponderación de cartera construye un factor a partir de los rendimientos excedentes del día siguiente, usando características y el…

Renta variableAprendizaje automáticoEstadísticaInversión por factores
Machine Learning for Trading

Este cuaderno reúne resultados walk-forward ya obtenidos para comparar LSTM, NLinear, TSMixer, TCN y PatchTST en distintos casos de estudio, junto con modelos lineales, modelos de boosting de gradiente y referencias TabM. Informa de coeficientes de…

Aprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno exploratorio analiza datos horarios de futuros de CME en distintos productos y clases de activos, con el E-mini S&P 500 como ejemplo. Explica la jerarquía desde el producto hasta el contrato con vencimiento y la serie continua, resume las…

FuturosEstadísticaPruebas retrospectivasMicroestructura del mercado
Machine Learning for Trading

Este documento describe una interfaz de usuario para examinar resultados de backtests almacenados en un registro. Permite resumir el número de ejecuciones, inspeccionar especificaciones y ejecuciones individuales, ordenar resultados, comparar métodos de…

Pruebas retrospectivasEstadísticaConstrucción de carterasAprendizaje automático
Machine Learning for Trading

Este cuaderno analiza eventos financieros con marcas de tiempo en un grafo de conocimiento y distingue cuándo ocurrió un evento, cuándo se hizo público y cuándo la canalización de extracción creó la arista. Calcula los retrasos entre divulgación y…

Aprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivasBasado en eventos
Machine Learning for Trading

Esta reseña de un capítulo describe un proceso basado en hipótesis para definir estrategias de trading antes del backtest. Relaciona los supuestos documentados sobre los datos y la configuración inmutable con el análisis exploratorio, los estudios de eventos…

ImpulsoReversión a la mediaEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno entrena un autoencoder básico con rendimientos horarios de una cesta de mercados perpetuos de criptomonedas. Los rendimientos se estandarizan con el periodo de entrenamiento y una red neuronal comprime la entrada multiactivo en una…

CriptoactivosAprendizaje automáticoEstadísticaVolatilidad
Machine Learning for Trading

El documento describe un flujo de análisis compartido para comparar configuraciones de modelos entre estudios de caso. Primero selecciona una configuración por estudio y, a partir de esa selección, deriva resúmenes por pliegue y entre estudios para que los…

Aprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este análisis reconstruye los ciclos de vida de las órdenes limitadas de NASDAQ a partir de mensajes ITCH, y sigue cada orden desde su envío hasta el primer evento relacionado con una cancelación o una ejecución. Distingue altas, eliminaciones, cancelaciones…

Microestructura del mercadoEjecuciónRenta variableEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno define etiquetas de retornos de precios futuros para un panel fijo de contratos perpetuos de cripto y explica cómo su construcción afecta a todos los modelos y backtests posteriores. Desplaza las marcas temporales de apertura de las barras…

CriptoactivosFuturos perpetuosPruebas retrospectivasEstadística