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 y ejecuta un análisis de aprendizaje automático doble sobre el efecto de la prima de riesgo de varianza en los rendimientos hasta vencimiento de opciones del S&P 500. Antes de la ejecución, muestra el estimando, la cronología observada,…
Este experimento combina predicciones de validación de un modelo de árboles con boosting, una red neuronal tabular y un modelo de factores latentes para clasificar ETF mensualmente. Primero estandariza las predicciones transversalmente con puntuaciones z y…
Este cuaderno evalúa controles por posición para una asignación de acciones y opciones del S&P 500; compara stop loss fijos, stops dinámicos y salidas por tiempo con la referencia propia de cada estrategia sin overlay. Selecciona una trayectoria de…
Este tutorial construye una serie continua de futuros a partir de contratos individuales de ES. Identifica el contrato de vencimiento más próximo según el volumen de negociación, con una regla que impide volver a un contrato anterior, y compara los cambios…
Esta nota de configuración explica la elección del solver saga y una tolerancia de convergencia más estricta para la regresión logística L1 con etiquetas de tres clases. Compara saga con liblinear y cita mediciones de tiempo de ejecución en un panel de…
Este módulo compartido de ingeniería de características define reglas de construcción y auditorías para predictores financieros usados en varios casos prácticos. Registra cada familia de características con su hipótesis, entradas, ventana retrospectiva…
Este notebook explica por qué un ratio de Sharpe comunicado es una estimación incierta, no una medida definitiva de la calidad de una estrategia. Desarrolla intervalos de confianza y el ratio de Sharpe probabilístico, que estima la probabilidad de que el…
Este análisis compara señales aprendidas para rendimientos bursátiles transversales mensuales US usando características contables y de mercado, con el rendimiento del mes siguiente como objetivo. Revisa modelos lineales, árboles potenciados, métodos…
Este capítulo presenta flujos de trabajo con agentes para tareas de investigación financiera en las que el principal reto es reunir, filtrar y sintetizar evidencia desigual. Los contrasta con modelos convencionales que funcionan bien con entradas…
Este notebook define y valida etiquetas de rendimiento mensual para un estudio transversal de características de empresas US. Comprueba cómo el proveedor de datos empareja las características de cada fila con el resultado de rendimiento y destaca que el…
Este notebook explica cómo evaluar modelos financieros sin permitir que se filtren al entrenamiento o a la selección del modelo datos que no estaban disponibles en la fecha de decisión. Distingue entre conjuntos de entrenamiento, validación y reserva final,…
Este notebook estudia cómo afecta la regularización Ridge al rendimiento del coeficiente de información (IC) y cómo la búsqueda de hiperparámetros puede sesgar los resultados de validación comunicados. Primero evalúa una amplia cuadrícula de valores alfa con…
Este notebook examina cómo combinar varias previsiones de probabilidad. Presenta el promedio simple como referencia y explica la extremización de Neyman, que aleja más la media del panel de la tasa base según el número de pronosticadores y una correlación…
Este resumen explica una familia de modelos para predecir rendimientos a partir de características de las empresas. En lugar de tratar cada característica como un predictor directo de rendimientos, los modelos suponen que estos están impulsados por un…
Este documento presenta un modelo didáctico selectivo de espacio de estados al estilo Mamba para predecir rendimientos de ETF a partir de secuencias de características de momentum. A diferencia de la atención y la mezcla temporal densa, un modelo de espacio…
Este documento describe un autoencoder condicional que modela las exposiciones de las empresas a factores de rentabilidad latentes como una función no lineal de sus características. Al igual que IPCA, estima una estructura factorial en la que las…
Este documento explica una red neuronal TabM para clasificar ETF a partir de características tabulares. Su base compartida de dos capas alimenta varios miembros, cada uno con un vector de escalado aprendido y una capa de salida; promediar sus predicciones…
Este resumen de capítulo explica cómo los árboles con boosting de gradiente se basan en árboles de decisión y bosques aleatorios para hacer predicciones financieras con datos tabulares. El boosting añade modelos de forma secuencial para corregir errores…
Este cuaderno evalúa controles de seguridad para un sistema de preguntas y respuestas sobre documentos financieros mediante seis casos redactados manualmente. Los casos representan inyección indirecta de instrucciones, datos inventados en material no…
Este cuaderno presenta un panel publicado para investigar con aprendizaje automático la renta variable de US. Contiene observaciones mensuales con 46 características de empresas y rendimientos excedentes del mes siguiente, a lo largo de varias décadas. Las…
Este cuaderno compara dos diseños Transformer para predecir rendimientos de 21 a ETF días usando ocho características de momentum retrospectivo. PatchTST agrupa días consecutivos en parches, lo que reduce el número de tokens de atención e incorpora patrones…
Este cuaderno analiza una cartera de ETF de renta variable con regresiones de CAPM y factores de Fama-French, y amplía después el análisis a exposiciones móviles, atribución de rendimientos y dependencia residual. Usa rendimientos diarios y datos factoriales…
Este documento explica la diferenciación fraccionaria como método para hacer más estacionaria una serie de precios y conservar parte de la información sobre su nivel. Deriva los pesos de retardo de la expansión binomial de una diferencia fraccionaria y…
Este cuaderno evalúa si los datos de contado FX de cuatro horas pueden respaldar una estrategia transversal diaria que clasifique pares de divisas mediante momentum y carry, compre los más fuertes y venda los más débiles. No ajusta ningún modelo ni realiza…