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 documento describe un proceso de evaluación de estrategias para backtests de microestructura NASDAQ-100 registrados. Lee ejecuciones existentes en lugar de entrenar modelos o repetir backtests, sigue la trazabilidad de las estrategias seleccionadas,…
Este documento presenta un método por etapas para vincular nombres de empresas procedentes de datos alternativos, informes, noticias y fuentes de precios con valores. Primero combina los identificadores disponibles siguiendo un orden de confianza deliberado,…
Este documento describe cómo crear una matriz transversal de variables para acciones del S&P 500, combinando historiales ajustados de precios con superficies resumidas de volatilidad implícita en opciones. Organiza las variables por función, entrada, ventana…
Este cuaderno ejecuta o reproduce un panel de agentes de investigación idénticos que responden a una pregunta de pronóstico común; después analiza sus pronósticos, actividad de búsqueda y conversaciones. El seguimiento por agente conserva la atribución…
Este cuaderno define etiquetas de rendimiento total mensual para un estudio transversal de características de empresas US y comprueba cómo se alinean esos resultados con las filas del proveedor. El panel empareja las características del mes anterior con el…
Este cuaderno explica cómo una red convolucional temporal (TCN) puede predecir rendimientos a partir de datos financieros ordenados. Las convoluciones causales garantizan que la salida de un momento dependa solo de las entradas actuales y anteriores. Las…
Este documento describe varias formas de convertir puntuaciones de predicción en señales de trading: umbrales fijos, percentiles móviles por activo y percentiles transversales. Los umbrales fijos usan un nivel de puntuación elegido; los móviles se adaptan a…
Este cuaderno revisa una estrategia de divisas seleccionada y su trazabilidad en el conjunto de reserva mediante artefactos de investigación registrados. Reproduce la elección a partir de un conjunto congelado de candidatos de validación, ordenando los…
Este cuaderno construye regímenes de mercado descriptivos a partir de datos económicos mensuales de la Reserva Federal: desempleo, tipo de los fondos federales, curva de rendimientos del Tesoro e inflación. Explica cómo alinear series con distintas…
Este documento describe utilidades para comparar estrategias de trading registradas y crear evaluaciones estructuradas de casos de estudio. Un método central de clasificación limita las series de retornos a sus marcas de tiempo compartidas exactas antes de…
Este capítulo repasa métodos para recuperar estructuras comunes de paneles de retornos y características, desde PCA y carteras de autovectores hasta IPCA, PCA de prima de riesgo, autocodificadores condicionales, estimación de factores de descuento…
Este cuaderno compara sklearn HistGradientBoosting, XGBoost, LightGBM y CatBoost en una tarea de predicción de retornos de ETF. Mide el coeficiente de información transversal, el tiempo de entrenamiento y la memoria del proceso en ejecuciones con CPU y,…
Este cuaderno presenta un flujo de selección de características para investigación con ETF, destinado a reducir muchos candidatos de transformaciones y ventanas retrospectivas a un conjunto menor para modelos posteriores. Calcula coeficientes de información…
Este cuaderno evalúa predicciones de modelos como estrategias de trading de NASDAQ-100 mediante un motor de backtest compartido. Primero ejecuta una comprobación del sistema con señales aleatorias: si persisten los beneficios tras costes, podría haber…
El documento presenta formas de comparar los retornos de una estrategia con dos referencias externas: los retornos totales diarios de SPY y los retornos de mercado de Fama-French, obtenidos al sumar la prima de riesgo de mercado y la tasa libre de riesgo.…
El documento describe el ajuste de un modelo lineal de secuencias sencillo con características de un minuto del NASDAQ-100 para pronosticar retornos futuros en varios horizontes. Cada entrada contiene la hora anterior de una acción, expresada como cambios…
El documento describe cómo cargar datos de mercado de ETF con filtros opcionales por símbolo y fecha, además de un límite determinista para los símbolos devueltos. El punto analítico principal es hacer coincidir la serie de precios con la cantidad medida:…
Este cuaderno crea características de volatilidad condicional basadas en modelos para acciones del S&P 500 con un modelo GJR-GARCH(1,1); después compara un diferencial de volatilidad implícita en opciones frente a la volatilidad realizada con otro frente a…
Este estudio de futuros de CME varía la capacidad de los árboles de boosting de gradiente y la función de pérdida, mientras registra predicciones en varios puntos de control del entrenamiento. El número de hojas controla el grado de detalle con que un modelo…
Este cuaderno estudia cómo las decisiones de regularización Ridge afectan al coeficiente de información en un panel de ETF y cómo la búsqueda de hiperparámetros puede inflar el rendimiento declarado. Primero evalúa una amplia cuadrícula de valores alfa en…
Este cuaderno explica cómo construir retornos spot futuros de uno, cinco y 21 sesiones para un universo fijo de pares de FX. Primero asigna barras de cuatro horas a sesiones de trading con un calendario de cambio de día de Nueva York y luego calcula los…
Este cuaderno explica el análisis de componentes principales instrumentado (IPCA), que modela las exposiciones factoriales de cada ETF como una función lineal compartida de las características observadas de ese fondo. Los mínimos cuadrados alternos estiman…
Este cuaderno ajusta un modelo de factores latentes PCA a un panel de rendimientos de acciones, sin usar características de la superficie de opciones, características de los activos ni información del objetivo. PCA extrae las principales direcciones del…
Este cuaderno presenta Tail-GAN, un enfoque adversarial generativo diseñado para reproducir el riesgo de cola de escenarios financieros, en especial el valor en riesgo (VaR) y la pérdida esperada (ES). Usa ordenación diferenciable para que las medidas de…