Este tutorial presenta la estimación por máxima verosimilitud mediante distribuciones normales y exponenciales. Para una muestra normal, deriva estimaciones de la media y la desviación estándar y las compara con las estimaciones de una biblioteca. Para una…
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Este tutorial explica cómo un modelo puede ajustarse estrechamente a las observaciones históricas aprendiendo el ruido en vez del proceso subyacente. Identifica las muestras pequeñas y la complejidad excesiva del modelo como causas habituales, y utiliza el…
Este tutorial explica cómo la volatilidad condicional de un proceso ARCH o GARCH puede generar series de rendimientos con colas más pesadas que una distribución normal. Simula una serie GARCH(1,1), compara su comportamiento en las colas con muestras…
Este tutorial introductorio muestra cómo utilizar notebooks Jupyter para el análisis cuantitativo. Explica la diferencia entre celdas de código y de texto, la ejecución de las celdas y sus resultados, la importación de bibliotecas habituales de análisis y…
La clase describe cómo los costes de transacción afectan al rendimiento de una estrategia y cómo los equipos institucionales de trading evalúan la ejecución. Distingue las comisiones y tarifas explícitas de los costes indirectos, como el spread y el impacto…
El documento explica la regresión lineal múltiple como método para modelar un resultado mediante varios predictores. Los mínimos cuadrados ordinarios eligen los coeficientes minimizando los errores de predicción al cuadrado; cada coeficiente representa la…
Este tutorial presenta las matrices de NumPy y las operaciones de álgebra lineal utilizadas en finanzas cuantitativas. Explica las dimensiones, formas, indexación, segmentación y funciones elemento a elemento de las matrices, y después las aplica a…
Esta lección utiliza un modelo factorial para separar el riesgo de una cartera en riesgo de factores comunes y riesgo específico de cada activo. Construye rendimientos de los factores de mercado, tamaño y valor, estima la exposición de cada acción mediante…
Esta lección presenta el pairs trading como una forma de operar basándose en una relación económica hipotética entre dos valores. Distingue la cointegración de la correlación, ilustra ambos conceptos con series simuladas y describe cómo probar una pareja…
Esta lección introductoria explica conceptos básicos de Python que ayudan a entender el código de finanzas cuantitativas. Trata los comentarios, las variables y los tipos de datos habituales, la aritmética básica, las listas y tuplas, la indexación y el…
La clase explica cómo los residuos de una regresión —las diferencias entre los valores observados y los predichos— pueden revelar si los supuestos de un modelo lineal son plausibles. Un gráfico de residuos debería mostrar una nube sin estructura alrededor de…
La clase presenta un flujo de trabajo para evaluar si un factor de renta variable ordena las acciones según su rendimiento relativo futuro. El ejemplo de momentum mide el cambio de precio a lo largo de un período amplio, excluyendo el tramo más reciente, y…
La clase presenta el análisis de componentes principales como método para resumir una matriz grande mediante un conjunto menor de componentes ortogonales que capturan gran parte de su variación. Una imagen sintética ilustra la descomposición de la…
Esta clase presenta las estimaciones de parámetros como cantidades inciertas que pueden cambiar con nuevas observaciones o con el período de la muestra. Sugiere medir esa inestabilidad calculando una estadística en varios subconjuntos de datos y observando…
Esta clase explica cómo las violaciones de los supuestos de regresión afectan a las estimaciones de parámetros y a la inferencia estadística, y por qué el análisis de residuos resulta útil incluso en modelos complejos. Trata los residuos no normales y la…
Esta clase repasa distintas formas en que una regresión puede estar mal especificada y cómo esas decisiones afectan a las estimaciones y predicciones. Omitir una variable correlacionada con los predictores incluidos puede sesgar los coeficientes, mientras…
Esta clase explica por qué la media y la varianza por sí solas no describen una distribución de rendimientos. La asimetría refleja la falta de simetría y la dirección de una cola más larga; la curtosis describe el peso de las colas y el apuntamiento en…
Esta clase explica cómo la media muestral puede estimar la media poblacional y cómo un intervalo de confianza expresa su incertidumbre. Deriva el error estándar a partir de la variabilidad y el tamaño de la muestra, y después describe la construcción de…
Esta clase presenta la regresión lineal como una forma de estimar cómo cambia una variable de resultado según una o más variables explicativas. En el ejemplo de mercado, regresa los rendimientos diarios de una acción sobre los de otra e interpreta la…
Este tutorial presenta las Series y los DataFrames de pandas como estructuras para organizar, filtrar, transformar y analizar datos financieros. Las Series contienen datos unidimensionales etiquetados, mientras que los DataFrames organizan varias columnas…
Esta clase explica cómo las variables aleatorias representan resultados inciertos y cómo las distribuciones de probabilidad describen su comportamiento. Distingue los resultados discretos, resumidos por una función de masa de probabilidad, de los valores…
Esta clase examina por qué los coeficientes de regresión pueden cambiar considerablemente entre muestras y limitar la fiabilidad del modelo con datos nuevos. Utiliza ejemplos de regresión lineal simple para mostrar cómo una muestra pequeña y las…
Esta clase presenta los modelos de factores como regresiones que explican los rendimientos de un activo mediante otras series de rendimientos. Estima el beta de un activo respecto a una referencia a partir de rendimientos históricos y después utiliza una…
Esta clase explica el apalancamiento como el uso de préstamos para aumentar el capital invertido en una estrategia de trading. Define el ratio de apalancamiento y utiliza ejemplos de un solo periodo para mostrar cómo los fondos prestados pueden amplificar…