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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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76 documentos

Machine Learning for Trading

Este cuaderno demuestra mediante ejemplos construidos las salidas por posición y los controles a nivel de cartera. Las reglas estáticas incluyen stop loss, objetivos de beneficio y salidas por tiempo; las dinámicas, stops dinámicos que siguen máximos…

Gestión del riesgoDimensionamiento de posicionesPruebas retrospectivasEjecución
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 aplica controles de riesgo por posición a las principales combinaciones de asignación de ETF, manteniendo fijas cada predicción subyacente, la concentración y el método de asignación. Compara stops de pérdidas, stops dinámicos y salidas por…

Renta variableGestión del riesgoPruebas retrospectivasDimensionamiento de posiciones
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 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 documento explica cómo evaluar con datos de reserva una estrategia de renta variable US seleccionada previamente, manteniendo fija su configuración. Obtiene el conjunto correcto de predicciones de reserva a partir de la identidad de entrenamiento y el…

Renta variableMercados de EE. UU.Pruebas retrospectivasGestión del riesgo
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 presenta un flujo de investigación para usar modelos predictivos en trading, donde las previsiones estables fuera de muestra pueden ser más importantes que las estimaciones insesgadas de los coeficientes. Trata métodos de regresión regularizada…

Aprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivasDimensionamiento de posiciones
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 evalúa stop loss, trailing stop y salidas de duración fija en estrategias seleccionadas de renta variable de US. Un stop loss responde a las pérdidas desde la entrada; un trailing stop, a los descensos desde el máximo de la posición; y una…

Renta variableGestión del riesgoPruebas retrospectivasDimensionamiento de posiciones
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 compara reglas de ponderación de cartera para vender straddles sobre símbolos seleccionados del S&P 500. Mantiene constantes los símbolos elegidos y modifica la asignación, con la ponderación equitativa como referencia. Los métodos incluyen…

OpcionesConstrucción de carterasDimensionamiento de posicionesPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno ejecuta una estrategia fija basada en características de acciones durante un periodo reservado de prueba final, usando predicciones y un asignador de cartera seleccionados previamente. Mantiene sin cambios la configuración, el tamaño de las…

Renta variableInversión por factoresPruebas retrospectivasDimensionamiento de posiciones
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
Machine Learning for Trading

Este cuaderno transforma las predicciones por acción en carteras de validación. En cada fecha de rebalanceo, ordena las acciones por retorno previsto, compra el grupo superior, vende en corto el grupo inferior y asigna el mismo capital a cada posición.…

Renta variableAprendizaje automáticoPruebas retrospectivasConstrucción de carteras
Machine Learning for Trading

Este documento explica por qué no se pueden evaluar stop-losses, trailing stops y salidas por tiempo en un caso práctico cuyo backtest mantiene las ponderaciones durante un mes y solo observa el rendimiento futuro mensual realizado. Estas reglas dependen de…

Renta variableGestión del riesgoPruebas retrospectivasDimensionamiento de posiciones
Machine Learning for Trading

Este documento presenta un método basado en eventos para mantener un número limitado de posiciones intradía. Las predicciones se alinean con las barras de precios usando la puntuación disponible más reciente, con un límite de antigüedad opcional. Las señales…

Renta variableTrading de alta frecuenciaMicroestructura del mercadoEjecución
Machine Learning for Trading

Este documento describe varias formas de convertir puntuaciones de predicción en señales de trading: umbrales fijos, percentiles móviles por activo y percentiles transversales. Los umbrales fijos usan un nivel de puntuación elegido; los móviles se adaptan a…

Aprendizaje automáticoConstrucción de carterasDimensionamiento de posicionesPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Esta demostración de trading real describe un flujo de trabajo de rebalanceo diario para un universo fijo de acciones estadounidenses de gran capitalización US. Compara las posiciones mantenidas en el bróker con los objetivos del modelo, convierte las…

Renta variableEjecuciónGestión del riesgoDimensionamiento de posiciones
Machine Learning for Trading

Este código describe cómo se resuelven los ajustes del backtest a partir de la configuración de un caso de estudio y cómo la identidad de ejecución tiene en cuenta los cambios del universo negociado y la antigüedad de las predicciones. La lección central es…

Pruebas retrospectivasEjecuciónGestión del riesgoDimensionamiento de posiciones