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Biblioteca de conocimiento

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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842 documentos

Machine Learning for Trading

Este capítulo plantea el backtest como un intento de refutar una estrategia mediante supuestos explícitos sobre el momento de las señales, la ejecución, el rebalanceo, el tamaño de las posiciones, los costes, las restricciones y las referencias. Compara las…

Pruebas retrospectivasEjecuciónGestión del riesgoEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno consulta registros de varios estudios de caso de trading y genera tablas entre conjuntos de datos para comparar señales, asignación, costes y riesgo. Informa de diagnósticos del grupo de configuraciones ordenadas por validación, como la…

Pruebas retrospectivasEstadísticaMultiactivoGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este cuaderno muestra cómo ajustar reglas StopLoss, TakeProfit y TrailingStop para una cartera de momentum, manteniendo una separación cronológica entre calibración y evaluación. Prueba los anchos de cada regla por separado y sus combinaciones usando datos…

Renta variableGestión del riesgoPruebas retrospectivasImpulso
Machine Learning for Trading

Este documento muestra cómo conectar una estrategia de momentum ETF de cinco días con Alpaca mediante una interfaz de estrategia compartida. La estrategia sigue el momentum de SPY, QQQ e IWM y genera señales cuando cruza un umbral. Los adaptadores…

Renta variableImpulsoEjecuciónGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este cuaderno reúne estimaciones registradas de aprendizaje automático doble de varios estudios de trading y compara su incertidumbre y diagnósticos. Carga las filas actuales de los registros de cada estudio, comprueba la integridad de los registros y la…

EstadísticaAprendizaje automáticoGestión del riesgoPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este tutorial crea un simulador mensual de rotación de ETF usando una clasificación de momentum ajustado al riesgo retrospectivo y un filtro de régimen basado en la curva de tipos del Tesoro. Al cierre de cada mes, la regla clasifica diez fondos según su…

Pruebas retrospectivasImpulsoConstrucción de carterasEjecución
Machine Learning for Trading

Este cuaderno muestra un ciclo operativo para una estrategia de predicción ETF: actualizar los datos de mercado, recalcular características financieras, reentrenar un modelo Ridge, guardar artefactos de despliegue, generar predicciones transversales…

Renta variableAprendizaje automáticoEjecuciónPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno desarrolla un marco para traducir la actividad del mercado en costes de trading modelados y capacidad de estrategias. Presenta el modelo de impacto de raíz cuadrada, identifica la volatilidad y el volumen diario medio como datos clave, y…

Microestructura del mercadoEjecuciónGestión del riesgoDimensionamiento de posiciones
Machine Learning for Trading

El cuaderno explica el valor en riesgo como un cuantil de pérdidas y el valor en riesgo condicional, o pérdida esperada de cola, como la pérdida media más allá de ese umbral. Estima el riesgo de cola a un día de un ETF de renta variable amplio mediante…

Renta variableVolatilidadGestión del riesgoEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno explica la paridad de riesgo jerárquica como alternativa a la asignación media-varianza cuando las estimaciones de covarianza son ruidosas. HRP agrupa los activos usando distancias de correlación, los ordena según la jerarquía, divide…

Construcción de carterasGestión del riesgoPruebas retrospectivasRenta variable
Machine Learning for Trading

El documento explica cómo identificar regímenes de mercado dividiendo las rentabilidades en ventanas solapadas y tratando cada ventana como una distribución empírica. Mide la distancia entre ventanas mediante cuantiles ordenados y emparejados, de modo que…

EstadísticaAprendizaje automáticoGestión del riesgoPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno evalúa una estrategia semanal de straddles de opciones del S&P 500 usando backtests registrados y un proceso de selección fijo. Resuelve la configuración seleccionada a partir del registro tras aplicar una restricción de universo líquido, y…

OpcionesRenta variablePruebas retrospectivasGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este documento explica cómo generar predicciones para un periodo reservado de microestructura del NASDAQ-100 usando una configuración seleccionada con datos de validación. Reajusta el modelo elegido usando solo el historial que termina antes del holdout, con…

Pruebas retrospectivasGestión del riesgoMicroestructura del mercado
Machine Learning for Trading

Este estudio de caso ajusta modelos lineales regularizados a la rentabilidad de straddles cortos at-the-money mantenidos hasta el vencimiento. Como los ingresos por primas limitan la ganancia mientras que las pérdidas pueden crecer sin límite, unas pocas…

OpcionesVolatilidadAprendizaje automáticoGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este cuaderno usa datos reales de ETF para evaluar si una señal de momentum sigue siendo útil ante cambios razonables en el periodo retrospectivo, el régimen de mercado y la implementación. Calcula coeficientes de información transversales entre el momentum…

FuturosImpulsoPruebas retrospectivasEstadística
Machine Learning for Trading

Este módulo describe comprobaciones para determinar si los datos de entrada para las predicciones y los backtests cubren las sesiones y particiones especificadas por un estudio. Las comprobaciones relativas comparan entre sí los modelos candidatos, así que…

Pruebas retrospectivasGestión del riesgoEstadísticaMicroestructura del mercado
Machine Learning for Trading

Este análisis de viabilidad comprueba si es posible evaluar con el panel disponible una estrategia mensual long-short basada en características de empresas US. Verifica que las medidas estén codificadas como rangos, describe durante cuánto tiempo se puede…

Renta variableInversión por factoresPruebas retrospectivasGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este cuaderno distingue entre predecir rendimientos y afirmar que el momentum los causa. Considera como tratamiento el rendimiento de una acción durante el año anterior, excluido el último mes, y como resultado el rendimiento futuro. Especifica la…

Renta variableImpulsoAprendizaje automáticoEstadística
Machine Learning for Trading

Esta utilidad describe un flujo de diagnóstico para los artefactos de datos producidos por procesos de investigación cuantitativa. Perfila las columnas numéricas para detectar valores nulos, no finitos y cero, valores distintos, cuantiles y comportamiento de…

EstadísticaGestión del riesgoPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

El cuaderno construye intervalos de predicción en torno a pronósticos de gradient boosting mediante predicción conformal dividida. Ajusta un modelo en un segmento de entrenamiento anterior, mide los residuos absolutos en un segmento de calibración posterior…

Aprendizaje automáticoEstadísticaGestión del riesgoDimensionamiento de posiciones
Machine Learning for Trading

Este cuaderno compara cuatro asignaciones de referencia de ETF mediante períodos históricos de crisis, perturbaciones simultáneas de activos definidas manualmente, simulaciones de Monte Carlo con distribución t de Student y estadísticas de regímenes de…

MultiactivoGestión del riesgoConstrucción de carterasVolatilidad