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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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…
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 formas de asignar capital a posiciones de renta variable de US, manteniendo fijos el modelo, el checkpoint, las fechas de rebalanceo y las acciones seleccionadas. Examina ponderaciones basadas en la intensidad de la predicción, la…
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…
Esta guía de datos presenta precios y volúmenes de futuros perpetuos de Binance junto con un índice de prima de ocho horas. Los registros horarios OHLCV describen la actividad del mercado, mientras que la prima mide la diferencia entre los precios perpetuos…
Este cuaderno evalúa stop loss, trailing stop y salidas de duración fija en estrategias seleccionadas de renta variable de US. Un stop loss responde a las pérdidas desde la entrada; un trailing stop, a los descensos desde el máximo de la posición; y una…
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…
Esta guía organiza conjuntos de datos de renta variable US en datos de mercado, fundamentales de empresas, posicionamiento de inversores y características de empresas. Cataloga cargadores de barras diarias e intradía, opciones y registros de microestructura…
Este cuaderno convierte predicciones de validación de varias familias de modelos en carteras long-short con ponderación igual. Ordena las acciones según el rendimiento previsto, compra las principales y vende en corto las últimas, y prueba distintos niveles…
Este cuaderno compara modelos de comisiones para renta variable y futuros junto con varios modelos de slippage, y destaca que sus unidades y supuestos difieren. Las comisiones porcentuales se mantienen constantes como proporción del nominal, mientras que los…
Este documento describe el entrenamiento de un agente de optimización de políticas proximales para liquidar una orden fija durante un horizonte definido. Evalúa la política de ritmo aprendida frente a TWAP y un calendario de Almgren-Chriss usando las mismas…
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,…