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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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8 documentos

Machine Learning for Trading

Este cuaderno explica cuándo conviene expresar una estrategia con matrices precalculadas y cuándo resulta útil una simulación secuencial que actualiza posiciones, ejecuciones, efectivo, pérdidas y ganancias realizadas o patrimonio a lo largo del tiempo. Los…

Pruebas retrospectivasDimensionamiento de posicionesTrading de paresGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este cuaderno explica cuándo resulta más claro simular una estrategia de trading barra a barra con un estado cambiante que expresarla mediante señales o ponderaciones precalculadas. Contrasta los backtests basados en matrices, rápidos y prácticos para…

Pruebas retrospectivasDimensionamiento de posicionesTrading de paresGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este cuaderno reconstruye la configuración seleccionada de pares FX a partir de un conjunto congelado de candidatos de validación y luego evalúa las pruebas de validación y del periodo reservado. La selección usa el mayor Sharpe de validación que cumple los…

DivisasTrading de paresPruebas retrospectivasGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este cuaderno convierte clasificaciones de predicciones de pares de divisas en una referencia operable. En cada momento de decisión, forma grupos long y short de igual tamaño con los pares mejor y peor clasificados, y luego los evalúa con un motor de…

DivisasTrading de paresPruebas retrospectivasConstrucción de carteras
Machine Learning for Trading

Este cuaderno explica el filtrado de Kalman como método para extraer características de precios financieros. Un estado de tendencia lineal local sigue tanto un nivel de precio latente como su pendiente, mientras que un modelo de observación tiene en cuenta…

Renta variableIndicadores técnicosEstadísticaTrading de pares
Machine Learning for Trading

Este cuaderno desarrolla características que requieren varias series de activos. Compara las pruebas de cointegración de Engle-Granger y Johansen, explica por qué el movimiento conjunto no implica por sí solo un diferencial estacionario y estima ratios de…

MultiactivoTrading de paresReversión a la mediaEstadística