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.
559 documentos
Este cuaderno compara el ensamble por bagging de Random Forest con XGBoost, LightGBM y CatBoost para predecir rentabilidades de acciones a partir de características anonimizadas de empresas. Usa divisiones temporales predefinidas de entrenamiento, validación…
Este cuaderno prueba reglas de riesgo por posición y de cartera en las principales combinaciones de asignación de ETF de una estrategia mensual. Mantiene fijas cada predicción registrada, la concentración y el asignador, y compara los resultados con reglas…
El cuaderno trata cada ventana de rentabilidades como una distribución empírica y agrupa las ventanas según la distancia de Wasserstein unidimensional. Para muestras del mismo tamaño, ordenarlas produce el emparejamiento óptimo de cuantiles; por tanto, la…
Este cuaderno explica un modelo didáctico selectivo de espacio de estados basado en Mamba y lo evalúa para predecir rentabilidades de ETF. A diferencia de un modelo de espacio de estados con parámetros fijos, deriva del dato actual el término de entrada al…
Este cuaderno presenta un sistema de preguntas y respuestas sobre un grafo Neo4j de participaciones institucionales 13F. Dirige cada pregunta a una de tres plantillas Cypher escritas manualmente, en vez de generar una consulta a partir de la pregunta, y usa…
Este cuaderno crea un flujo de recuperación sobre extractos de informes 10-K de empresas. Carga un conjunto estable de informes, divide el texto en ventanas de oraciones, crea embeddings locales e indexa los fragmentos en una base de datos vectorial. La…
Esta nota de configuración explica por qué una regresión logística de tres clases con penalización L1 usa SAGA con una tolerancia ajustada explícitamente. Compara SAGA con liblinear en un panel de predicción de microestructura del Nasdaq 100; en las…
Este cuaderno presenta las firmas de caminos como características de longitud fija que conservan el orden y la geometría conjunta de las observaciones de una ventana de series temporales. El primer nivel registra el cambio total de cada coordenada; el…
Este cuaderno explica cómo crear e inspeccionar un panel trimestral de fundamentales de empresas cotizadas de US a partir de datos SEC XBRL, conservando tanto el periodo al que se refiere cada dato como la fecha en que se hizo público. Para que un backtest…
Este cuaderno describe un análisis de doble aprendizaje automático con ventanas expansivas para estudiar si el momentum de 12 a -2 meses predice la rentabilidad de las empresas de US el mes siguiente, condicionada a Beta, IdioVol, LME y Variance. Los modelos…
Este notebook crea N-BEATS para pronosticar los precios de cierre de SPY. Los bloques totalmente conectados procesan una ventana retrospectiva completa y cada uno genera una reconstrucción retrospectiva, que se resta antes del siguiente bloque, y un…
Este tutorial explica cómo detectar y prevenir el sesgo de anticipación en datos de ETF y datos macroeconómicos. Muestra que las medias móviles centradas usan observaciones futuras, mientras que una correlación simple entre el nivel de una característica y…
El documento evalúa cómo cambian los costes de trading el rendimiento de validación de una asignación de acciones y opciones del S&P 500, seleccionada previamente. Varía los cargos unidireccionales como fracción del valor negociado y los compara con una…
Este notebook usa análisis de componentes principales basado en correlaciones sobre las rentabilidades de ETF sectoriales para describir factores de riesgo comunes y rotación sectorial. Estandarizar las rentabilidades da varianza unitaria a cada sector antes…
Este notebook repasa métodos para detectar cambios en una serie temporal financiera, con SPY como ejemplo. Contrasta la prueba de Zivot–Andrews, que estima una ruptura mientras prueba una hipótesis de raíz unitaria, con PELT y la segmentación binaria, que…
Este notebook evalúa un modelo de sentimiento financiero preentrenado con titulares de FinMarBa y explica por qué el resultado no es una prueba limpia de transferencia de sentimiento. FinBERT se entrenó con juicios humanos sobre el sentimiento del texto,…
Este notebook compara modelos secuenciales con rejilla semanal para predecir la misma rentabilidad futura de cinco sesiones que se usa con rejilla diaria. Muestrear los viernes hace que esa etiqueta sea aproximadamente un objetivo a un paso, lo que permite…
Este notebook crea un asistente de investigación con generación aumentada por recuperación a partir de extractos de informes 10-K de empresas US. Carga los informes, divide el texto en ventanas de oraciones, convierte los fragmentos en vectores con un modelo…
Este documento describe cómo seleccionar un conjunto fijo de acciones para backtests de validación y de holdout usando un coste de trading estimado de ida y vuelta. La aproximación combina los costes estimados por acción en relación con el precio medio por…
Este análisis exploratorio perfila un panel diario de fondos cotizados en bolsa de nueve grupos. Comprueba la cobertura de símbolos a lo largo del tiempo, compara el panel con el diccionario de clasificación, revisa los valores nulos y las observaciones con…
Este notebook muestra cómo entrenar una red generativa antagónica con privacidad diferencial sobre características diarias de ETF. Presenta la garantía y el presupuesto de privacidad, y luego usa Opacus para recortar el gradiente del discriminador de cada…
Este cuaderno aplica TabM, un ensamblaje neuronal con pesos compartidos, a objetivos de rendimientos de acciones creados a partir de características de opciones sobre acciones. Sus miembros usan una red troncal común de dos capas, con vectores de escalado de…
Esta nota de datos describe una colección diversificada de fondos cotizados usada en una estrategia de impulso y en una serie más amplia de ejemplos de investigación financiera. Proporciona observaciones diarias de apertura, máximo, mínimo, cierre y volumen…
Este cuaderno aplica TabM a una tabla plana de características de acciones US y lo sitúa entre los modelos lineales penalizados y los ensamblajes de árboles. Cada miembro del ensamblaje comparte una red neuronal troncal, pero tiene su propio vector de…