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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Este módulo presenta comprobaciones posteriores al entrenamiento de generadores de series temporales, basadas en el enfoque de evaluación de TimeGAN. Mide la utilidad entrenando un predictor recurrente con secuencias sintéticas y probándolo con datos reales.…
Este cuaderno usa Optuna para ajustar XGBoost, LightGBM y CatBoost en un conjunto de datos de características de empresas dividido temporalmente. La búsqueda de cada biblioteca trata la función de pérdida —error cuadrático medio o error absoluto medio— como…
Este benchmark compara pandas y Polars en operaciones habituales de las canalizaciones de datos financieros, como características móviles, cálculos por grupos, transformaciones de ventanas, filtrado, uniones, lecturas diferidas, uso de memoria y manipulación…
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…
Este documento explica cómo convertir los informes semanales Commitment of Traders en características de posicionamiento para futuros. Describe las categorías de los informes para futuros financieros y materias primas físicas, cómo reflejan las posiciones…
Este documento explica cómo los modelos de Markov ocultos infieren regímenes de mercado no observados a partir de rendimientos y volatilidad reciente. Primero establece dos referencias transparentes: un umbral del índice de volatilidad para el estrés y el…
Este cuaderno implementa un pronóstico univariante de precios de cierre diarios de SPY usando PyTorch puro, sktime y Darts. Compara la experiencia práctica de cada interfaz, incluido el esfuerzo de implementación, las restricciones de instalación y el tiempo…
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…
Este análisis compara modelos predictivos, de factores latentes y causales para una estrategia transversal de acciones del S&P 500, usando rendimientos futuros semanales. El conjunto de variables combina medidas de momentum y volatilidad de la renta variable…
Este cuaderno describe la reconstrucción de un libro de órdenes limitadas NASDAQ para un solo símbolo y un solo día a partir de datos ITCH de mensajes por orden. Procesa mensajes de alta, ejecución, cancelación, eliminación y sustitución, y mantiene cada…
Este cuaderno analiza un corpus de informes anuales antes de indexarlo para la investigación financiera. Destaca cuatro problemas de datos que no revelan los recuentos de filas ni las comprobaciones de valores nulos: la diferencia entre el cierre del…
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…
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…
Este cuaderno explora ARIMA como generador de variables para modelos que pueden usar sus resultados junto con otros predictores. Explica cómo los gráficos ACF y PACF pueden sugerir órdenes del modelo, cómo los criterios de información pueden comparar órdenes…
Esta referencia describe conjuntos académicos de datos de rendimientos de factores de la biblioteca Fama-French y AQR para analizar estrategias y modelar factores. La oferta de Fama-French incluye series de mercado, tamaño, valor, rentabilidad, inversión y…
Este registro de un agente de investigación analiza si la Reserva Federal elevará el límite superior de su tipo objetivo durante 2026. Incluye un precio de mercado, búsquedas y estimaciones de probabilidad del agente. La primera justificación se inclina por…
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…
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…
Este cuaderno entrena Skip-gram Word2Vec con frases etiquetadas de noticias financieras y explica cómo sus vectores representan palabras que aparecen en contextos similares. Describe la función del tamaño de vector, la ventana de contexto, la frecuencia…
Este cuaderno evalúa características de ETF una a una, calculando un coeficiente de información de rango entre los valores de cada característica y las rentabilidades mensuales posteriores para cada fecha. Analiza características financieras y derivadas de…
Este cuaderno evalúa características candidatas para ordenar acciones de US según sus rentabilidades posteriores. Calcula coeficientes de información transversales diarios, resume su promedio con estimaciones de incertidumbre que tienen en cuenta la…
Este cuaderno muestra cómo alinear las observaciones macroeconómicas con las fechas en que quienes hacen trading podrían haberlas conocido. Distingue el periodo que mide un valor de su fecha de publicación, estima las fechas de publicación según la duración…
Este cuaderno explica PCA como modelo de factores latentes de referencia para predecir rentabilidades de ETF. Descompone un panel de entrenamiento de rentabilidades futuras en direcciones principales y estima la exposición de cada fondo y las primas de los…
Este cuaderno muestra cómo ajustar tres puntos de control de transformers para clasificar el sentimiento de frases financieras en tres clases, y cómo evaluarlos con precisión, F1 macro y matrices de confusión. Usa una división estratificada en conjuntos de…