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 estudio evalúa cómo varía la eficiencia informativa en más de cuatrocientas criptomonedas. Calcula la entropía de permutación y la complejidad estadística a partir de los rendimientos logarítmicos en ventanas móviles y luego compara esas medidas con los…
MacroHFT es un enfoque de aprendizaje por refuerzo para operar con criptomonedas en intervalos de minutos. Aborda dos desafíos señalados en los métodos existentes: los agentes pueden sobreajustarse y no adaptar sus políticas al contexto financiero, mientras…
El artículo propone representar los derechos sobre contratos perpetuos de criptomonedas mediante tokens no fungibles que puedan servir como garantía en las finanzas descentralizadas componibles. Contrasta los tokens fungibles, que suelen representar el valor…
Este estudio modeliza la volatilidad realizada de Bitcoin con un circuito cuántico parametrizado y examina si la serie generada refleja características estadísticas observadas en los datos de mercado. A partir de precios de Bitcoin de cinco minutos, los…
Este estudio evalúa una estrategia dinámica de trading de pares de criptomonedas que selecciona activos y adapta su ventana de análisis mediante pruebas de cointegración y una estimación de la velocidad de reversión a la media. Aplica las pruebas de…
Este estudio examina si el trading de Bitcoin desarrolló características estadísticas asociadas con mercados financieros más maduros. Analiza cambios de precio de un minuto desde 2012 en varios subperiodos y se centra en las distribuciones de rentabilidad,…
Este artículo estudia las distribuciones de rendimientos bajo el supuesto de que son independientes una vez especificada su varianza variable en el tiempo. Como la volatilidad cambia aleatoriamente, la distribución de los rendimientos agregados refleja la…
Este capítulo examina cómo evolucionan la riqueza y el comportamiento de trading en sistemas de criptomonedas que emiten monedas nuevas mediante Proof of Stake. Primero estudia la acumulación de riqueza sin trading, prestando atención a cómo puede afectar el…
WebCryptoAgent es un marco de trading de criptomonedas a corto plazo que combina contenido web, sentimiento social y datos de mercado OHLCV. Asigna agentes especializados por modalidad para analizar distintas fuentes de información y después consolida sus…
Esta revisión evalúa las aplicaciones de AI en acciones, ETF, mercados cripto centralizados, futuros perpetuos y actividad on-chain. Presenta el camino hacia los rendimientos de inversión como una secuencia: los datos correspondientes al momento analizado…
Este estudio evalúa las distribuciones alfa estables como modelos para los rendimientos de Bitcoin, Ethereum y Ripple, que en conjunto representaban la mayor parte del mercado de criptomonedas de los datos analizados. Examina si esta distribución flexible de…
El artículo presenta un agente de aprendizaje profundo por refuerzo para la gestión de carteras que equilibra la búsqueda de rentabilidad con la contención del riesgo. Su política objetivo ajusta cuánto favorece el agente la acción óptima mediante un…
Ping-Pong Swaps es un método propuesto para intercambiar tokens directamente entre pares y entre cadenas de bloques, sin depósito en garantía ni intermediario de confianza. El mecanismo depende de que cada cadena admita canales de pago unidireccionales. El…
El estudio examina cómo varía el wash trading de Bitcoin según las condiciones del mercado, a partir de un conjunto de datos de 18 millones de transacciones de Mt. Gox. Informa de que el wash trading aumenta cuando el volumen legítimo es bajo y disminuye…
El estudio evalúa si los indicadores de trading y redes sociales mejoran la clasificación de los cambios de precio de las criptomonedas frente al uso exclusivo de indicadores técnicos. Analiza datos horarios y diarios de Bitcoin y Ethereum desde enero de…
El estudio examina si las métricas on-chain de las criptomonedas pueden ayudar a explicar los precios y distinguir los activos arriesgados. Analiza datos históricos, mide correlaciones entre el precio y otros parámetros, agrupa criptomonedas mediante…
Este trabajo combina un enfoque empírico detallado de los registros del libro de órdenes con un modelo financiero de comportamiento gregario para construir un modelo de la dinámica del libro de órdenes. Su objetivo declarado es reproducir la memoria a largo…
Este artículo estudia el comportamiento de las primas y los descuentos en fondos cotizados de Bitcoin al contado durante sus primeros cuatro meses de negociación, del 11 de enero al 17 de mayo de 2024. Se centra en cómo el proceso de creación y reembolso de…
ManiScope es un sistema de análisis visual diseñado para ayudar a evaluar los riesgos de manipulación basada en operaciones en los mercados de criptomonedas, incluido el wash trading. Sus vistas coordinadas reúnen la distribución de la propiedad de los…
El estudio prueba la arquitectura de previsión Informer como base para estrategias automatizadas con datos de Bitcoin de alta frecuencia. Entrena variantes con RMSE, pérdida direccional absoluta media generalizada (GMADL) y pérdida cuantílica, y después…
Este estudio preliminar explora si los movimientos del precio de Bitcoin pueden predecirse combinando el sentimiento del mercado con el análisis técnico. La variable de sentimiento es el Fear and Greed Index, que se usa junto con indicadores técnicos y…
El estudio prueba la forma débil de la hipótesis de los mercados eficientes para Bitcoin mediante una red neuronal feedforward. Analiza si añadir rendimientos u otras variables de activos mejora la predicción junto con los rendimientos de Bitcoin. Las…
El estudio compara 41 modelos de aprendizaje automático, divididos entre clasificadores y regresores, para predecir los precios de Bitcoin y evaluar su uso en trading algorítmico. Combina medidas de predicción como el error absoluto y el cuadrático con…
Este estudio pregunta si los inversores en criptomonedas operan de forma distinta a los inversores en acciones y utiliza historiales de precios de activos como evidencia de esos comportamientos. Primero aplica varios modelos de aprendizaje automático para…