Saltar al contenido

Biblioteca de conocimiento

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.

Buscar en la biblioteca

20 documentos

Machine Learning for Trading

El documento explica cómo un factor de descuento estocástico (SDF) estima un núcleo de valoración que debería valorar todos los activos, en lugar de estimar factores de rentabilidad comunes. Describe el entrenamiento adversarial: una red propone el factor de…

OpcionesValoración de derivadosAprendizaje automáticoInversión por factores
Machine Learning for Trading

Este cuaderno compara coberturas aprendidas y analíticas para una call europea corta cuando el reajuste es discreto y el trading conlleva costes proporcionales. Define el PnL terminal autofinanciado a partir de las ganancias de cobertura, los costes de…

OpcionesValoración de derivadosVolatilidadGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este documento describe un libro contable para aplicar flujos de efectivo de financiación a posiciones en futuros perpetuos durante un backtest. En cada momento de financiación, usa la cantidad con signo de la posición, el precio de referencia actual,…

Futuros perpetuosPruebas retrospectivasValoración de derivadosGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este análisis presenta la estructura de una cadena de opciones y examina una muestra de 2020 de opciones del S&P 500 sobre ocho activos subyacentes. Explica el grado de moneyness, el valor intrínseco y temporal, las griegas, la volatilidad implícita y la…

OpcionesVolatilidadValoración de derivadosMicroestructura del mercado
Machine Learning for Trading

Este documento describe un método de dos pasadas para extraer observaciones de origen utilizadas en un estudio de straddles de opciones del S&P 500. Primero, identifica contratos call y put que cumplen un filtro de candidatos cerca del precio de ejercicio,…

OpcionesVolatilidadValoración de derivadosEstadística
Machine Learning for Trading

Este documento explica por qué una serie diaria de opciones con vencimiento constante no representa los rendimientos de una posición realmente mantenida. Selecciona patas de compra y venta con el mismo precio de ejercicio y vencimiento que superan filtros de…

OpcionesVolatilidadPruebas retrospectivasValoración de derivados
Machine Learning for Trading

Este cuaderno demuestra la cobertura profunda de una opción de compra europea vendida. Simula trayectorias de movimiento browniano geométrico, utiliza la cobertura delta de Black–Scholes como referencia y entrena una red neuronal semirrecurrente para elegir…

OpcionesValoración de derivadosAprendizaje automáticoGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este cuaderno crea cuatro características basadas en modelos para la investigación de opciones del S&P 500: pronósticos de volatilidad para el día siguiente de GJR-GARCH y de volatilidad estocástica, además de las diferencias entre cada pronóstico y la…

OpcionesVolatilidadValoración de derivadosPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno desarrolla la valoración Black-Scholes de opciones call y put europeas, comprueba la paridad put-call y calcula la volatilidad implícita mediante búsqueda de raíces de Brent. También define Delta, Gamma, Vega, Theta y Rho, y utiliza gráficos…

OpcionesValoración de derivadosVolatilidadGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este capítulo presenta el aprendizaje por refuerzo como una herramienta de control secuencial y lo distingue de la predicción supervisada. Se centra en tareas donde las acciones afectan a resultados posteriores y las recompensas son relativamente concretas:…

Aprendizaje automáticoEjecuciónCreación de mercadoOpciones
Machine Learning for Trading

Este documento describe un proceso para descargar registros oficiales de financiación de futuros perpetuos Binance USD-M, normalizarlos y guardarlos en caché en un archivo columnar. Los archivos mensuales se descargan en paralelo para los símbolos y el…

CriptoactivosFuturos perpetuosValoración de derivadosPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno crea etiquetas de retornos futuros para straddles cortos at-the-money sobre acciones del S&P 500. Como el panel diario de straddles a 30 días cambia a un strike o vencimiento distinto en cada sesión, desplazar una serie de precios compararía…

OpcionesValoración de derivadosVolatilidadPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

El documento deriva los precios de opciones europeas de compra y venta con Black-Scholes, comprueba su relación mediante la paridad put-call y calcula la volatilidad implícita resolviendo numéricamente la volatilidad que coincide con un precio observado de…

OpcionesValoración de derivadosVolatilidadGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este cuaderno muestra la cobertura profunda de una opción de compra europea corta. Simula trayectorias del precio del subyacente mediante movimiento browniano geométrico, calcula la delta de Black-Scholes como referencia y entrena una red neuronal…

OpcionesAprendizaje automáticoGestión del riesgoValoración de derivados
Machine Learning for Trading

Este cuaderno explica por qué un control genérico de riesgo basado en pesos objetivo no puede gestionar la estrategia descrita de short straddles del S&P 500. El motor de opciones asigna fracciones fijas de capital a grupos semanales y normaliza los pesos…

OpcionesGestión del riesgoPruebas retrospectivasValoración de derivados
Machine Learning for Trading

Este análisis exploratorio presenta los contratos de opciones y la estructura de las cadenas, y luego perfila una muestra de 2020 de opciones del S&P 500 sobre ocho activos subyacentes. Explica el grado de moneyness, el valor intrínseco y temporal, la…

OpcionesRenta variableVolatilidadValoración de derivados
Machine Learning for Trading

Este documento describe cómo reducir grandes cadenas de opciones del S&P 500 a conjuntos de datos diarios por símbolo para investigación. El resumen de la superficie selecciona las opciones más cercanas a deltas absolutos objetivo dentro de intervalos de…

OpcionesVolatilidadValoración de derivados