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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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157 documentos

Machine Learning for Trading

Este cuaderno explica una familia de modelos de ETF que representa los rendimientos mediante direcciones latentes compartidas y estima cómo las características de los fondos se relacionan con las exposiciones. Distingue cinco enfoques: componentes…

Renta variableAprendizaje automáticoEstadísticaInversión por factores
Machine Learning for Trading

Este cuaderno usa un panel sintético de activos para mostrar PCA instrumentado, donde las cargas factoriales dependen linealmente de características observadas antes de los rendimientos. Los mínimos cuadrados alternos estiman el mapeo de características a…

Aprendizaje automáticoEstadísticaInversión por factoresConstrucción de carteras
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 comprueba si la asignación de cartera estándar puede mejorar una estrategia de trading del NASDAQ-100 en cada barra, que ya soporta costes de transacción. Selecciona predicciones según su rendimiento de validación en el universo declarado…

Renta variableDimensionamiento de posicionesConstrucción de carterasEjecución
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 consulta registros de backtests en nueve estudios de caso y prepara tablas comparables para análisis posteriores. Organiza los resultados por clase de activo y frecuencia de los datos, y registra el rendimiento en las etapas de señal,…

Pruebas retrospectivasEstadísticaConstrucción de carterasGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este cuaderno presenta un puente de despliegue entre un flujo de aprendizaje automático sin conexión y el motor de trading LEAN de QuantConnect. Selecciona de forma reproducible una ejecución del modelo desde un registro, exporta sus predicciones del periodo…

Aprendizaje automáticoConstrucción de carterasEjecuciónPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este capítulo presenta la construcción de carteras como el proceso de convertir previsiones de retorno, estimaciones de riesgo y restricciones en ponderaciones, apalancamiento y decisiones de reajuste. Propone un flujo de investigación para documentar las…

Construcción de carterasGestión del riesgoDimensionamiento de posicionesPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno explica cómo evaluar las salidas a nivel de posición y combinarlas con controles para toda la cartera. Compara las salidas fijas por stop-loss, toma de beneficios y tiempo con los stops dinámicos y progresivamente más estrictos; una salida…

Gestión del riesgoDimensionamiento de posicionesPruebas retrospectivasConstrucción de carteras
Machine Learning for Trading

Este cuaderno sintetiza resultados de nueve estudios de casos de mercado en un proceso acumulativo de filtrado de estrategias. Comprueba, por orden, si un modelo tiene un coeficiente de información positivo, si su configuración seleccionada presenta un…

Pruebas retrospectivasEstadísticaGestión del riesgoEjecución
Machine Learning for Trading

Este cuaderno crea un asignador de carteras que coloca una red de selección de variables al estilo Temporal Fusion Transformer antes de un codificador LSTM. La red de selección genera una representación vectorial de cada característica de entrada por…

Renta variableAprendizaje automáticoConstrucción de carterasGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este análisis evalúa si las señales de trading seleccionadas parecen fiables comparando la evidencia del coeficiente de información (IC) con los ratios de Sharpe obtenidos al convertir las predicciones en posiciones. Agrega resultados de familias de modelos…

Aprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivasConstrucción de carteras
Machine Learning for Trading

Este análisis aplica el análisis de componentes principales basado en correlaciones a los rendimientos de fondos cotizados sectoriales. Estandarizar los rendimientos antes de la descomposición da varianza unitaria a cada sector, de modo que los componentes…

Renta variableInversión por factoresEstadísticaConstrucción de carteras
Machine Learning for Trading

Este cuaderno aplica el análisis de componentes principales a los cambios en los rendimientos del Tesoro a distintos vencimientos. Estandarizar los cambios da la misma influencia a cada vencimiento, y los componentes resultantes se interpretan como…

Renta fijaEstadísticaGestión del riesgoConstrucción de carteras
Machine Learning for Trading

Este tutorial deriva la fracción de Kelly para una apuesta binaria maximizando el crecimiento logarítmico esperado de la riqueza y luego extiende la idea a rendimientos continuos y a una cartera multiactivo. Utiliza derivación simbólica y simulaciones con…

Dimensionamiento de posicionesConstrucción de carterasGestión del riesgoEstadística
Machine Learning for Trading

Este capítulo trata los costes de transacción como una limitación durante toda la investigación y puesta en producción de estrategias, desde la evaluación de factores y el backtesting hasta la construcción de carteras, la supervisión del riesgo y el…

EjecuciónMicroestructura del mercadoPruebas retrospectivasGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este cuaderno explica cómo descomponer las rentabilidades y el riesgo de ETF mediante CAPM y regresiones de factores Fama–French. Estima exposiciones de toda la muestra con errores estándar robustos a heterocedasticidad y autocorrelación, sigue la evolución…

Renta variableInversión por factoresGestión del riesgoEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno adapta Word2Vec skip-gram a las posiciones institucionales: trata cada cartera 13F como una frase, cada identificador de acción como un token y el rango del tamaño de la posición como orden de los tokens. Las posiciones cercanas forman el…

Renta variableAprendizaje automáticoConstrucción de carterasEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno convierte predicciones de validación de varias familias de modelos en carteras long-short con ponderación igual. Ordena las acciones según el rendimiento previsto, compra las principales y vende en corto las últimas, y prueba distintos niveles…

Renta variableMercados de EE. UU.Pruebas retrospectivasConstrucción de carteras
Machine Learning for Trading

Este capítulo sintetiza nueve casos de estudio que llevan señales de aprendizaje automático por la construcción de carteras, los costes de trading, las capas de riesgo y la evaluación de holdout congelado. Analiza la evolución de cada caso de estudio en vez…

Aprendizaje automáticoRenta variablePruebas retrospectivasConstrucción de carteras
Machine Learning for Trading

Este cuaderno compara métodos para determinar el tamaño de las posiciones en un panel de acciones US, manteniendo fijos el modelo, el checkpoint, las fechas de reajuste y las acciones seleccionadas. Los métodos basados en predicciones ajustan el capital…

Renta variableMercados de EE. UU.Construcción de carterasDimensionamiento de posiciones
Machine Learning for Trading

Este cuaderno examina si los factores de inversión publicados ofrecen primas de rentabilidad creíbles y se diversifican entre sí. Utiliza series de larga trayectoria y de distintos activos de AQR, junto con factores de renta variable de Fama-French, y aplica…

Inversión por factoresEstadísticaConstrucción de carterasGestión del riesgo