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.
932 documentos
Este cuaderno presenta un panel publicado para investigar con aprendizaje automático la renta variable de US. Contiene observaciones mensuales con 46 características de empresas y rendimientos excedentes del mes siguiente, a lo largo de varias décadas. Las…
Este capítulo explica cómo construir y usar grafos de conocimiento financiero cuando las preguntas dependen de relaciones como la propiedad, las cadenas de suministro o el contagio. Aborda la identidad de las entidades, los esquemas de relaciones tipadas, la…
Este cuaderno compara dos diseños Transformer para predecir rendimientos de 21 a ETF días usando ocho características de momentum retrospectivo. PatchTST agrupa días consecutivos en parches, lo que reduce el número de tokens de atención e incorpora patrones…
Este documento explica la diferenciación fraccionaria como método para hacer más estacionaria una serie de precios y conservar parte de la información sobre su nivel. Deriva los pesos de retardo de la expansión binomial de una diferencia fraccionaria y…
Este cuaderno compara el error cuadrático, el error absoluto y la pérdida de Huber en modelos de boosting de gradiente que predicen rendimientos de straddles cortos at the money. El objetivo tiene una ganancia limitada y pérdidas potencialmente graves, por…
Este cuaderno explica un modelo de factor estocástico de descuento (SDF) para valorar la sección transversal de los rendimientos de empresas de US. Aprende ponderaciones que hacen que los rendimientos descontados de los activos satisfagan las condiciones de…
Esta implementación describe un modelo neuronal de factor estocástico de descuento y una red adversarial de momentos para probar relaciones de valoración de activos. La red SDF transforma características de los activos, combinadas opcionalmente con una…
Este adaptador de modelo aplica PatchTST, una arquitectura Transformer para la predicción de series temporales a largo plazo, a la regresión escalar. Acepta secuencias ordenadas por tiempo y característica, las reorganiza para el modelo base y reduce las…
Este cuaderno compara el ensamble por bagging de Random Forest con XGBoost, LightGBM y CatBoost para predecir rentabilidades de acciones a partir de características anonimizadas de empresas. Usa divisiones temporales predefinidas de entrenamiento, validación…
Este cuaderno plantea la ejecución de una orden principal como un problema de control de horizonte finito. Un agente de Q-learning tabular elige un multiplicador para una tasa de negociación basada en VWAP, usando el tiempo restante, el inventario pendiente…
El cuaderno trata cada ventana de rentabilidades como una distribución empírica y agrupa las ventanas según la distancia de Wasserstein unidimensional. Para muestras del mismo tamaño, ordenarlas produce el emparejamiento óptimo de cuantiles; por tanto, la…
Este resumen de capítulo recorre los pasos de investigación entre los datos de mercado validados y la evaluación del modelo. Abarca el preprocesamiento adaptado a las divisiones, las decisiones de codificación y tratamiento de datos ausentes, y la…
Este documento describe un flujo compartido para entrenar redes convolucionales temporales con datos diarios de pares FX. El modelo consume una secuencia de longitud fija, y si falta un día esperado, cualquier ventana que cruce ese hueco queda excluida. El…
Este cuaderno explica un modelo didáctico selectivo de espacio de estados basado en Mamba y lo evalúa para predecir rentabilidades de ETF. A diferencia de un modelo de espacio de estados con parámetros fijos, deriva del dato actual el término de entrada al…
Esta utilidad construye una matriz booleana de adyacencia entre activos a partir de etiquetas de grupos de activos y enlaces opcionales entre grupos. Los activos asignados al mismo grupo macro se conectan entre sí, y cada enlace entre grupos conecta a todos…
Este cuaderno crea un flujo de recuperación sobre extractos de informes 10-K de empresas. Carga un conjunto estable de informes, divide el texto en ventanas de oraciones, crea embeddings locales e indexa los fragmentos en una base de datos vectorial. La…
Esta nota de configuración explica por qué una regresión logística de tres clases con penalización L1 usa SAGA con una tolerancia ajustada explícitamente. Compara SAGA con liblinear en un panel de predicción de microestructura del Nasdaq 100; en las…
Este cuaderno presenta las firmas de caminos como características de longitud fija que conservan el orden y la geometría conjunta de las observaciones de una ventana de series temporales. El primer nivel registra el cambio total de cada coordenada; el…
Este cuaderno describe un análisis de doble aprendizaje automático con ventanas expansivas para estudiar si el momentum de 12 a -2 meses predice la rentabilidad de las empresas de US el mes siguiente, condicionada a Beta, IdioVol, LME y Variance. Los modelos…
Este notebook crea N-BEATS para pronosticar los precios de cierre de SPY. Los bloques totalmente conectados procesan una ventana retrospectiva completa y cada uno genera una reconstrucción retrospectiva, que se resta antes del siguiente bloque, y un…
Este notebook presenta un registro de estado estructurado para agentes de investigación que conserva la pregunta de una ejecución, su fecha límite, la evidencia, las preguntas sin resolver, el historial de herramientas, los resultados de los controles de…
El notebook entrena un autoencoder básico con rentabilidades horarias estandarizadas de un grupo de mercados de perpetuos cripto. Su codificador comprime el vector de rentabilidad entre activos en una representación latente bidimensional, y su decodificador…
El notebook compara Monte Carlo dropout y los ensambles profundos como métodos para estimar la incertidumbre de los pronósticos diarios de rentabilidad de ETF. Dropout permanece activo durante predicciones repetidas, mientras que los miembros del ensamble se…
Este notebook repasa métodos para detectar cambios en una serie temporal financiera, con SPY como ejemplo. Contrasta la prueba de Zivot–Andrews, que estima una ruptura mientras prueba una hipótesis de raíz unitaria, con PELT y la segmentación binaria, que…