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 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…
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 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 el Modelo de Valoración de Activos de Capital relaciona los rendimientos esperados de los activos con una tasa libre de riesgo y la exposición al riesgo general del mercado. Distingue el riesgo diversificable y específico de una…
Esta clase presenta el valor en riesgo (VaR) de una cartera como un umbral de pérdidas asociado a un nivel de cobertura elegido y después demuestra el VaR histórico calculando un percentil bajo de los rendimientos ponderados de la cartera durante una ventana…
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 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…
El documento explica una estrategia de acciones long-short transversal: clasificar acciones con un modelo, comprar las mejor clasificadas y vender en corto las peor clasificadas con una exposición equilibrada en dólares. Presenta la señal de clasificación…
Esta clase utiliza modelos de factores para explicar los rendimientos de una cartera y cuantificar la exposición a fuentes sistemáticas de riesgo. Describe cómo regresar los rendimientos activos, medidos respecto a un índice de referencia, sobre los…
Esta clase explica cómo la selección del universo determina qué valores puede elegir un algoritmo de trading y cómo puede influir tanto en el comportamiento de la estrategia como en el riesgo. Presenta un filtro diario de acciones ordinarias clasificadas por…
El documento presenta modelos lineales de factores que explican las rentabilidades de un activo mediante exposiciones a flujos de rentabilidad de factores fundamentales. Describe dos formas de hacer comparables las características de las empresas: construir…
El documento explica cómo repartir la exposición entre apuestas independientes o poco correlacionadas puede reducir la volatilidad de la cartera, mientras que añadir activos muy correlacionados puede dejar el riesgo casi igual. Ilustra el principio primero…
El documento define la correlación como la covarianza escalada por las desviaciones estándar de dos series, lo que produce una medida entre -1 y 1 más fácil de comparar entre conjuntos de datos. Explica las matrices de covarianza y correlación con ejemplos…