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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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105 documentos

Machine Learning for Trading

Este documento describe un universo diario de candidatos ETF que abarca acciones, renta fija, materias primas y divisas. Expone un flujo de trabajo para descargar datos de mercado, cargarlos para analizarlos, inspeccionar la cobertura por símbolo y…

MultiactivoRenta variableRenta fijaMaterias primas
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 evalúa si un LSTM puede aprovechar el orden de los historiales de características de ETF para mejorar los modelos lineales con características planas y de boosting de gradiente. Contrasta la población de secuencias declarada con los datos…

Aprendizaje automáticoImpulsoEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este estudio de caso compara modelos predictivos para la rotación mensual entre activos mediante ETF de renta variable, renta fija, materias primas, divisas e inmobiliario. La idea central es que el coeficiente de información (IC) y el rendimiento del…

MultiactivoPruebas retrospectivasConstrucción de carterasImpulso
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 presenta diagnósticos ligeros de falsificación para el triaje de características y distingue explícitamente la coherencia con un mecanismo de la identificación causal. Primero analiza características de ETF en distintos horizontes de…

Aprendizaje automáticoEstadísticaImpulsoVolatilidad
Machine Learning for Trading

Este cuaderno estima el efecto ajustado de una medida continua de momentum de ETF sobre las rentabilidades futuras mediante aprendizaje automático doble. Compara una regresión sin ajustar con estimaciones de DML que controlan la volatilidad reciente y de más…

Renta variableImpulsoAprendizaje automáticoEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno desarrolla una matriz de características financieras para una hipótesis de momentum ETF entre activos: los activos con mejor rendimiento relativo podrían seguir superando a los demás durante el mes siguiente. Combina rentabilidades acumuladas…

MultiactivoImpulsoIndicadores técnicosEstadística
Machine Learning for Trading

Este documento explica cómo crear e inspeccionar una matriz de características para una hipótesis transversal de momentum y rotación ETF. Define el periodo retrospectivo y el retraso informativo de cada característica y, después, construye rentabilidades…

Renta variableMultiactivoImpulsoIndicadores técnicos
Machine Learning for Trading

Este documento reformula una predicción de rentabilidad bursátil de cinco sesiones mediante el muestreo de datos diarios los viernes. La etiqueta sigue siendo una rentabilidad de cinco sesiones, pero en la frecuencia semanal abarca aproximadamente un paso…

Renta variableMercados de EE. UU.Aprendizaje automáticoEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno construye características derivadas de precios para un amplio panel de acciones de US, como momentum, medias móviles y medidas de volatilidad. Está diseñado para ordenar unas acciones frente a otras mediante un filtro de negociabilidad,…

Renta variableImpulsoIndicadores técnicosEstadística
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 comprueba si un modelo LSTM puede extraer estructuras temporales de historiales de variables de ETF que quizá pasen por alto los modelos de variables planas. Antes del ajuste, determina la población de secuencias declarada en función de las…

Renta variableImpulsoAprendizaje automáticoEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno crea variables basadas en reglas para una sección transversal de futuros de CME, centradas en el carry derivado del diferencial entre contratos de entrega próximos. También construye variables de momentum, volatilidad, forma de la curva y…

FuturosMaterias primasCarryImpulso
Machine Learning for Trading

Este cuaderno define rendimientos futuros de cierre a cierre para dos horizontes de negociación en una sección transversal de ETF. Cada horizonte se mide desde un cierre ajustado hasta el cierre de un número fijo de sesiones después. Explica por qué las…

Renta variableImpulsoEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este caso práctico crea variables a nivel de minuto a partir de cotizaciones y operaciones de NASDAQ-100 para examinar si las compras o ventas agresivas recientes predicen cambios de precio a corto plazo. El desequilibrio del flujo de órdenes es la señal…

Renta variableMicroestructura del mercadoImpulsoIndicadores técnicos
Machine Learning for Trading

Este cuaderno aplica aprendizaje automático doble (DML) para estimar el efecto del momentum que excluye el periodo más reciente sobre los rendimientos futuros de ETF, una pregunta causal distinta de predecir rendimientos. Modela el resultado y el tratamiento…

Renta variableImpulsoAprendizaje automáticoEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno presenta un flujo operativo para conectar una estrategia compartida de backtest y en vivo a una sesión de paper trading de Interactive Brokers. Comprueba la identidad y el estado de la cuenta, solicita barras históricas para inicializar…

Renta variableImpulsoEjecuciónGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Esta reseña de un capítulo describe un proceso basado en hipótesis para definir estrategias de trading antes del backtest. Relaciona los supuestos documentados sobre los datos y la configuración inmutable con el análisis exploratorio, los estudios de eventos…

ImpulsoReversión a la mediaEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno explica cómo afectan las especificaciones de los contratos de futuros al cálculo del backtest. Muestra cómo el multiplicador del contrato convierte los movimientos de precios en pérdidas y ganancias en dólares, cómo el precio multiplicado por…

FuturosMaterias primasImpulsoDimensionamiento de posiciones