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 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…
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…
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 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 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 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 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 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 repasa medidas de cuánto se dispersan las observaciones en torno a un valor central. Define el rango, la desviación absoluta media, la varianza y la desviación estándar, y señala que la desviación estándar se expresa en las mismas unidades que…
El documento presenta los modelos autorregresivos, que predicen una serie temporal a partir de sus propios valores rezagados, y explica que una estimación significativa requiere estacionariedad en covarianza: una media finita, una varianza y una covarianza…
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…
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 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…