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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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4 documentos

Machine Learning for Trading

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…

Aprendizaje automáticoEstadísticaVolatilidadSeguimiento de tendencias
Machine Learning for Trading

Este cuaderno analiza cómo se comportó una estrategia de referencia de momentum con posiciones largas únicamente en ETF en distintas condiciones de mercado entre 2010 y 2024. Etiqueta cada rendimiento diario con medidas de volatilidad y tendencia conocidas…

Renta variableImpulsoSeguimiento de tendenciasVolatilidad
Machine Learning for Trading

El documento convierte una hipótesis de momentum entre activos en una prueba exploratoria mensual con un universo de 100-ETF. Construye precios ajustados de fin de mes, mide el momentum de 12 a -1 meses, clasifica los ETF válidos en cinco grupos con…

MultiactivoImpulsoSeguimiento de tendenciasEstadística
Machine Learning for Trading

Este módulo de ingeniería de características prepara datos diarios de precios para modelos sistemáticos de cartera macro. Crea rendimientos por horizonte escalados por la volatilidad estimada, varias señales MACD en múltiples escalas y puntuaciones z móviles…

MultiactivoImpulsoSeguimiento de tendenciasVolatilidad