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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.

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54 documentos

Machine Learning for Trading

Este cuaderno aplica TabM, un enfoque de redes neuronales tabulares, a filas de predicción de pares de divisas sin tratar los datos como una secuencia. Usa una infraestructura de ejecución compartida para ajustar el preprocesamiento dentro de cada pliegue de…

DivisasAprendizaje automáticoPruebas retrospectivasEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno crea un panel diario de variables para una estrategia de clasificación long-short en veinte pares de FX. Agrupa barras spot de cuatro horas en sesiones que terminan con el rollover de las 5 PM de Nueva York y, después, construye variables de…

DivisasMercados al contadoReversión a la mediaImpulso
Machine Learning for Trading

Este cuaderno explica cómo el aprendizaje automático doble (DML) estima si el momentum de FX afecta a los rendimientos futuros tras ajustar por los factores de confusión configurados. Distingue esta pregunta sobre intervención de la predicción: los modelos…

DivisasImpulsoAprendizaje automáticoEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno estudia cómo afecta el tamaño de las posiciones a los backtests de FX una vez que el modelo ha seleccionado los pares de divisas que se van a negociar. Mantiene las predicciones, la asignación de señales, los costes y la configuración de…

DivisasDimensionamiento de posicionesConstrucción de carterasPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno audita las predicciones de validación registradas para un estudio de pares de FX. Comprueba que el catálogo incluya la población de modelos configurada, conjuntos completos de predicciones, artefactos disponibles e identidades de modelos…

DivisasAprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno describe un flujo de trabajo TabM para modelos de pares de divisas. TabM aplica una pequeña red neuronal a cada fila de decisión, en lugar de tratar las observaciones como una secuencia. El cuaderno obtiene de la configuración la arquitectura y…

DivisasAprendizaje automáticoPruebas retrospectivasEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno comprueba si los árboles con boosting de gradiente mejoran la clasificación transversal de pares de divisas frente a un modelo lineal penalizado. El universo de FX incluye pares que comparten divisas, por lo que las observaciones son…

DivisasAprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno comprueba si los datos de divisas al contado de cuatro horas FX permiten una estrategia transversal diaria que ordene pares de divisas según su momentum y carry. Comprueba si los instrumentos declarados tienen precios en cada momento de…

DivisasImpulsoCarryEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno describe un análisis de aprendizaje automático doble del efecto asociado a un tratamiento de momentum en FX, tras ajustar por los factores de confusión configurados. Los modelos auxiliares flexibles estiman el resultado y el tratamiento a…

DivisasImpulsoAprendizaje automáticoEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno configura una ejecución de previsión NLinear para pares de FX. El modelo utiliza una ventana retrospectiva fija y consecutiva y resta el último nivel observado, orientando el ajuste hacia los cambios durante esa ventana. Determina la ventana…

DivisasAprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno audita el conjunto completo de predicciones canónicas de validación para un estudio de pares FX. Comprueba la identidad de los modelos, la disponibilidad de artefactos, la integridad, la cobertura de las etiquetas configuradas y si las…

DivisasAprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno presenta comparaciones de precisión y tiempo de ejecución entre VectorBT Pro y VectorBT OSS, frente a ML4T, en estudios de caso de estrategias compatibles. Para ambas ediciones abarca la asignación de ETF, divisas cotizadas en USD y un panel de…

Pruebas retrospectivasEjecuciónFuturosDivisas
Machine Learning for Trading

Este estudio de caso evalúa señales diarias de momentum y carry en un universo pequeño y correlacionado de pares de divisas al contado de G10. El flujo abarca comprobaciones de viabilidad y etiquetas de retornos futuros, características diseñadas y basadas…

DivisasImpulsoCarryPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

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…

DivisasPruebas retrospectivasEstadísticaGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

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…

DivisasMercados al contadoImpulsoReversión a la media
Machine Learning for Trading

Este cuaderno ejecuta la especificación de la estrategia de FX ya seleccionada con predicciones de prueba registradas. Conserva la señal, la asignación, los controles de riesgo, la regla de rebalanceo, los costes y la configuración de la cuenta; el conjunto…

DivisasPruebas retrospectivasGestión del riesgoConstrucción de carteras
Machine Learning for Trading

Esta auditoría compara Backtrader y Zipline con ML4T en casos reales de estrategia, usando solo combinaciones de activos y contratos que cada motor y el paquete de datos congelado pueden representar de forma nativa. Incluye asignación de ETF y un panel de…

Pruebas retrospectivasEjecuciónFuturosDivisas
Machine Learning for Trading

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…

DivisasImpulsoCarryEstadística
Machine Learning for Trading

Esta configuración describe una estrategia diaria long-short con 20 pares de FX. Fija la hora de decisión al cierre de Nueva York, la ejecución en la siguiente barra, el tamaño equiponderado y señales de clasificación basadas en momentum o carry. También…

DivisasImpulsoCarryReversión a la media
Machine Learning for Trading

Este documento describe un flujo compartido para entrenar redes convolucionales temporales con datos diarios de pares FX. El modelo consume una secuencia de longitud fija, y si falta un día esperado, cualquier ventana que cruce ese hueco queda excluida. El…

DivisasAprendizaje automáticoPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este estudio de caso compara reglas fijas y móviles de stop declaradas para posiciones FX. Primero selecciona una estrategia matriz por etiqueta de una cohorte de validación sellada y después solo cambia la regla de riesgo de la posición. Como los stops…

DivisasGestión del riesgoPruebas retrospectivasDimensionamiento de posiciones