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 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…
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…
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 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 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…
Esta clase explica cómo las pruebas de hipótesis utilizan datos muestrales para evaluar afirmaciones sobre valores poblacionales, con ejemplos centrados en si el rendimiento medio de una acción difiere de cero. Distingue entre hipótesis nulas y alternativas,…
El documento compara las medidas de tendencia central aritmética, aritmética ponderada, mediana, moda, geométrica y armónica. Explica cómo la media aritmética resume los valores mediante la suma, mientras que la mediana resiste la influencia de las…
El documento explica cómo la covarianza describe la variación conjunta de los rendimientos de los activos y cómo una matriz de covarianza reúne estas relaciones junto con la varianza de cada activo. La construcción de carteras utiliza esta matriz para…
El documento presenta un flujo de trabajo para revisar una cartera de trading mediante estadísticas de rendimiento y gráficos de diagnóstico. Describe medidas habituales como el ratio de Sharpe, el beta de mercado y el drawdown máximo, junto con…
El documento distingue entre el volumen de acciones y el volumen en dólares, y explica por qué los datos de barras pueden mostrar precios medios, ponderados por volumen o de la última operación. Describe patrones intradía habituales del volumen en la renta…
El documento explica cómo el beta de mercado y la exposición sectorial pueden hacer que las previsiones individuales de una cartera se muevan juntas, reduciendo el número de apuestas independientes y, a su vez, su potencial ajustado al riesgo. Lo plantea…