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 notebook aplica una estrategia de acciones y opciones del S&P 500 seleccionada previamente a predicciones de un periodo de prueba independiente de 2021. Mantiene sin cambios la configuración seleccionada, incluido el asignador, las reglas de…
Este análisis explica cómo interpretar los coeficientes de información de un catálogo de modelos de predicción de futuros CME. Define el IC de cada fecha como la correlación de rangos entre los rendimientos previstos y realizados de distintos productos, y…
Este notebook ejecuta tres agentes de investigación idénticos en todos los demás aspectos ante una pregunta sobre recesión, ya sea reproduciendo una captura guardada o ejecutando modelos y búsquedas en paralelo en tiempo real. Registra la probabilidad, la…
Este notebook explica cómo un panel macroeconómico fechado según el periodo que mide puede filtrar información futura a un backtest de trading. Estima las fechas de publicación sumando la duración del periodo a la fecha indicada y aplicando después un…
Este notebook implementa DeePM, una política de cartera integral para un universo diversificado de ETF. El modelo combina características temporales, metadatos de activos, atención transversal y un prior de grafo macro que permite la atención dentro de las…
Este notebook convierte titulares financieros en señales por acción y las evalúa frente a rendimientos futuros. Genera embeddings de los titulares, mide la sorpresa informativa como la distancia semántica respecto a una referencia móvil de embeddings y…
El documento explica cómo crear variables para pares de divisas a partir de tres modelos de series temporales ajustados: un filtro de espacio de estados que estima un nivel de precios que cambia lentamente, un modelo de Markov oculto de dos estados para los…
Este cuaderno mide cómo afectan los costes de trading a estrategias ya seleccionadas en las etapas de señal, asignación y capas adicionales de riesgo. Fija una configuración seleccionada mediante validación por etiqueta antes de variar los costes, de modo…
Este cuaderno pregunta si los modelos secuenciales pueden mejorar los resúmenes diseñados manualmente del historial de primas de financiación perpetua. Compara NLinear, un modelo lineal sencillo que lee una ventana ordenada, con un LSTM de dos capas. Ambos…
Este documento explica por qué no se pueden evaluar stop-losses, trailing stops y salidas por tiempo en un caso práctico cuyo backtest mantiene las ponderaciones durante un mes y solo observa el rendimiento futuro mensual realizado. Estas reglas dependen de…
Este documento describe un proceso de evaluación de estrategias para backtests de microestructura NASDAQ-100 registrados. Lee ejecuciones existentes en lugar de entrenar modelos o repetir backtests, sigue la trazabilidad de las estrategias seleccionadas,…
Este documento describe cómo crear una matriz transversal de variables para acciones del S&P 500, combinando historiales ajustados de precios con superficies resumidas de volatilidad implícita en opciones. Organiza las variables por función, entrada, ventana…
Este cuaderno ejecuta o reproduce un panel de agentes de investigación idénticos que responden a una pregunta de pronóstico común; después analiza sus pronósticos, actividad de búsqueda y conversaciones. El seguimiento por agente conserva la atribución…
Este cuaderno define etiquetas de rendimiento total mensual para un estudio transversal de características de empresas US y comprueba cómo se alinean esos resultados con las filas del proveedor. El panel empareja las características del mes anterior con el…
Este cuaderno muestra cómo los costes de ejecución explícitos pueden erosionar los rendimientos brutos de una estrategia intradía hipotética. Toma como referencia el diferencial de cruce cotizado, ponderado por volumen, mediano entre los componentes del…
Este cuaderno explica cómo una red convolucional temporal (TCN) puede predecir rendimientos a partir de datos financieros ordenados. Las convoluciones causales garantizan que la salida de un momento dependa solo de las entradas actuales y anteriores. Las…
Este documento presenta un método basado en eventos para mantener un número limitado de posiciones intradía. Las predicciones se alinean con las barras de precios usando la puntuación disponible más reciente, con un límite de antigüedad opcional. Las señales…
Este caso práctico convierte predicciones almacenadas del modelo para acciones US en carteras largas y cortas con ponderaciones iguales. Prueba varios esquemas de entrada, cada uno seleccionando los nombres mejor clasificados para posiciones largas y los…
Este documento describe varias formas de convertir puntuaciones de predicción en señales de trading: umbrales fijos, percentiles móviles por activo y percentiles transversales. Los umbrales fijos usan un nivel de puntuación elegido; los móviles se adaptan a…
Este cuaderno revisa una estrategia de divisas seleccionada y su trazabilidad en el conjunto de reserva mediante artefactos de investigación registrados. Reproduce la elección a partir de un conjunto congelado de candidatos de validación, ordenando los…
Este documento describe utilidades para comparar estrategias de trading registradas y crear evaluaciones estructuradas de casos de estudio. Un método central de clasificación limita las series de retornos a sus marcas de tiempo compartidas exactas antes de…
Este cuaderno compara sklearn HistGradientBoosting, XGBoost, LightGBM y CatBoost en una tarea de predicción de retornos de ETF. Mide el coeficiente de información transversal, el tiempo de entrenamiento y la memoria del proceso en ejecuciones con CPU y,…
Este cuaderno convierte predicciones transversales sobre acciones en carteras long-short: las ordena en cada rebalanceo, compra las k primeras y vende en corto las k últimas con el mismo capital por posición. La igual ponderación ofrece una referencia que…
Este cuaderno presenta un flujo de selección de características para investigación con ETF, destinado a reducir muchos candidatos de transformaciones y ventanas retrospectivas a un conjunto menor para modelos posteriores. Calcula coeficientes de información…