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 módulo de código fuente crea tablas de catálogo a partir de registros de experimentos con predicciones de modelos y backtests. Define campos reservados para procedencia, identidad, estado de finalización, disponibilidad de artefactos y métricas. El…
Este proyecto final explica cómo evaluar previsiones probabilísticas con la puntuación de Brier, la puntuación logarítmica, el error de calibración esperado y la nitidez, y cómo los diagramas de fiabilidad revelan en qué casos las previsiones sobrestiman o…
Este cuaderno evalúa configuraciones de secuencia LSTM y NLinear en productos de futuros de CME. Los modelos de secuencia consumen ventanas ordenadas de observaciones para comprobar si la trayectoria reciente contiene información adicional a la de las…
Este cuaderno aplica SHAP a nivel de token a un modelo FinBERT fijado que clasifica textos financieros como negativos, neutros o positivos. Envuelve la inferencia del modelo para preservar el orden de las etiquetas del checkpoint y después explica las…
Este cuaderno adapta TSMixer para predecir retornos futuros de ETF a partir de características históricas de momentum. Su arquitectura alterna una transformación lineal compartida a lo largo del eje temporal con un MLP de características aplicado por…
Este registro documenta un flujo multiagente que estima si Estados Unidos entrará en recesión antes de que termine 2026. Los agentes buscan indicadores y previsiones económicas, calculan probabilidades individuales, comparan sus razonamientos mediante debate…
Este cuaderno explica por qué hay que ajustar el ratio de Sharpe observado de una estrategia cuando se seleccionó entre muchos ensayos. Presenta el Deflated Sharpe Ratio (DSR), que compara el resultado seleccionado con un valor de referencia que aumenta…
Este cuaderno explica cómo ajustar un transformador para el reconocimiento de entidades con nombre en textos financieros, que identifica fragmentos como organizaciones, personas, importes, fechas y porcentajes. Se centra en las etiquetas de límites BIO y en…
Este notebook muestra un flujo de trabajo de calidad de datos para datos diarios de renta variable US OHLCV. Las comprobaciones estructurales abarcan valores nulos, duplicados, orden cronológico, coherencia de precios, valores negativos, precios obsoletos y…
Este notebook presenta un flujo de trabajo para reducir un gran conjunto de características de ETF a candidatas para modelos posteriores. Ordena las características mediante coeficientes de información de Spearman transversales frente a rendimientos futuros,…
Este notebook explica cómo un factor de descuento estocástico (SDF) determina precios coherentes para una sección transversal de señales de opciones sobre acciones. A diferencia de los modelos de factores, que estiman exposiciones y rendimientos de factores,…
Este documento presenta los factores latentes como patrones comunes de rendimiento entre acciones; la carga de cada acción describe su exposición a un patrón. Contrasta el análisis de componentes principales, que extrae factores y cargas de acciones…
Este documento explica cómo construir etiquetas de rendimiento futuro y dirección para investigación intradía de NASDAQ-100. Define el rendimiento mediante una convención de ejecución explícita: observar el cierre de una barra, entrar en la siguiente y medir…
Este capítulo describe la gobernanza de los sistemas de trading con aprendizaje automático después de su despliegue. Distingue los fallos técnicos, en los que entradas idénticas producen resultados distintos, del deterioro estadístico, en el que los…
Este índice presenta factores latentes como patrones comunes extraídos de la forma en que se mueven conjuntamente los rendimientos de las acciones; la carga de cada acción indica su exposición a un patrón. Contrasta el análisis de componentes principales,…
Este análisis explica cómo interpretar los coeficientes de información de un catálogo de modelos de predicción de futuros CME. Define el IC de cada fecha como la correlación de rangos entre los rendimientos previstos y realizados de distintos productos, y…
Este notebook ejecuta tres agentes de investigación idénticos en todos los demás aspectos ante una pregunta sobre recesión, ya sea reproduciendo una captura guardada o ejecutando modelos y búsquedas en paralelo en tiempo real. Registra la probabilidad, la…
Este notebook explica cómo un panel macroeconómico fechado según el periodo que mide puede filtrar información futura a un backtest de trading. Estima las fechas de publicación sumando la duración del periodo a la fecha indicada y aplicando después un…
Este notebook utiliza TreeSHAP para explicar las predicciones de rendimiento de LightGBM, con importancia global de características, explicaciones de predicciones individuales, gráficos de dependencia y valores de interacción por pares. Compara las…
El notebook muestra un proceso para extraer relaciones entre proveedores, clientes y competidores de los informes anuales de empresas y almacenarlas como un grafo de conocimiento. Un modelo de lenguaje local genera ternas candidatas de sujeto, relación y…
El documento explica cómo crear variables para pares de divisas a partir de tres modelos de series temporales ajustados: un filtro de espacio de estados que estima un nivel de precios que cambia lentamente, un modelo de Markov oculto de dos estados para los…
El documento presenta una máquina de estados común para detener el trading automatizado, con estados cerrado, abierto y semiabierto. Aplica ese ciclo a cuatro condiciones: drawdown de cartera, pérdida diaria, sesiones consecutivas con pérdidas y latencia del…
Este cuaderno pregunta si los modelos secuenciales pueden mejorar los resúmenes diseñados manualmente del historial de primas de financiación perpetua. Compara NLinear, un modelo lineal sencillo que lee una ventana ordenada, con un LSTM de dos capas. Ambos…
Este documento explica por qué no se pueden evaluar stop-losses, trailing stops y salidas por tiempo en un caso práctico cuyo backtest mantiene las ponderaciones durante un mes y solo observa el rendimiento futuro mensual realizado. Estas reglas dependen de…