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 cuaderno explica el ciclo de vida de los datos de mercado diarios OHLCV: cargar un historial inicial, obtener un pequeño delta solapado, detectar sesiones ausentes y resumir la vigencia de los datos y los problemas de validación de cada símbolo. Explica…
Este cuaderno aplica predicciones de características empresariales seleccionadas previamente y una configuración de cartera fija a un período de prueba de un año. No toma nuevas decisiones sobre predicciones, asignación, concentración, rebalanceo o costes de…
Este análisis compara capas de riesgo entre estudios de caso. Carga sus backtests de capas desde un registro y mide el ratio de Sharpe y el drawdown máximo frente a una referencia de la etapa de asignación, con una alternativa de la etapa de señal si no está…
Este cuaderno evalúa los stop-loss, los trailing stops y las salidas por tiempo sobre configuraciones de la etapa de asignación en una estrategia intradía de NASDAQ-100. Las decisiones se toman cada quince minutos, mientras que el motor de backtest supervisa…
Este cuaderno desarrolla la valoración Black-Scholes de opciones call y put europeas, comprueba la paridad put-call y calcula la volatilidad implícita mediante búsqueda de raíces de Brent. También define Delta, Gamma, Vega, Theta y Rho, y utiliza gráficos…
Este capítulo presenta el aprendizaje por refuerzo como una herramienta de control secuencial y lo distingue de la predicción supervisada. Se centra en tareas donde las acciones afectan a resultados posteriores y las recompensas son relativamente concretas:…
Este cuaderno reconstruye la configuración seleccionada de pares FX a partir de un conjunto congelado de candidatos de validación y luego evalúa las pruebas de validación y del periodo reservado. La selección usa el mayor Sharpe de validación que cumple los…
Este cuaderno crea un asignador LSTM que convierte directamente características recientes de rendimiento y volatilidad de ETF en ponderaciones de cartera solo largas. Una salida softmax mantiene las ponderaciones no negativas y la cartera totalmente…
Este cuaderno aplica el análisis de componentes principales a los cambios en los rendimientos de ocho vencimientos constantes del Tesoro, de uno a treinta años. Elimina las filas del calendario rellenadas hacia adelante que no presentan cambios en los…
Este análisis selecciona una configuración de un conjunto congelado de candidatos a futuros perpetuos de criptomonedas, que abarca cuatro etiquetas de predicción y varias etapas de estrategia. Elige el Sharpe de validación más alto y considera los detalles…
Este cuaderno utiliza aprendizaje automático doble para estimar si el carry de futuros predice rendimientos posteriores de forma independiente de la volatilidad, el momentum y el rango transversal del carry. Elimina de carry y rendimientos la influencia de…
Este cuaderno describe DeePM, una política integral de cartera de ETF ETF diseñada para mejorar el rendimiento en distintas condiciones de mercado. Sus componentes incluyen características de rendimiento y tendencia normalizadas por volatilidad, un modelo…
Este cuaderno utiliza el análisis de excursiones máximas favorables y adversas para orientar la amplitud de las barreras triples a partir de trayectorias de precios observadas. Para una entrada larga al cierre de una barra, mide el máximo más alto y el…
El documento explica cómo cuatro modelos de impacto de mercado estiman el movimiento adverso del precio por acción asociado a una orden: sin impacto, impacto lineal, impacto de raíz cuadrada y ley de potencias configurable. Aclara la convención de signo, las…
Este cuaderno examina por qué dos motores de backtesting pueden producir resultados distintos con señales idénticas. Mantiene fija la estrategia y el universo negociable, hace deterministas las ponderaciones de cartera cuando hay predicciones empatadas y…
Este código fuente describe salvaguardas para reconstruir una solicitud de modelo a partir de su especificación de entrenamiento inmutable y validar la ejecución resultante. Comprueba que la solicitud use una versión de identidad admitida, un nivel de…
El cuaderno explica cómo leer como probabilidades los contratos binarios de tipos de la Reserva Federal de Kalshi y cómo convertir una escala de umbrales de tipos en una distribución implícita. Destaca que el flujo de datos contiene pujas YES, por lo que los…
Este análisis de viabilidad comprueba si los datos y los supuestos permiten una estrategia semanal que clasifique acciones del S&P 500 por volatilidad implícita at-the-money y compre las mejor clasificadas. Las opciones aportan la señal, pero las posiciones…
Este capítulo explica cómo evaluar modelos de aprendizaje automático financiero respetando la información disponible en cada momento de decisión. Distingue entre entrenamiento, validación y un holdout final, y explica por qué una validación k-fold con datos…
Este cuaderno final compara la ponderación equitativa, la volatilidad inversa, la optimización de media-varianza y la paridad de riesgo jerárquica con una señal común en un universo diversificado de ETF. Un modelo Ridge móvil usa características de momentum,…
Este cuaderno aísla la asignación de cartera al fijar la señal seleccionada en cada estudio de caso y comparar backtests de la fase de asignación. Considera métodos como ponderación equitativa, volatilidad inversa, ponderación por puntuación, optimización de…
Este cuaderno compara métodos de asignación de cartera entre estudios de caso, manteniendo fija la predicción de señal elegida para cada uno. Carga backtests de la fase de asignación vinculados a la misma predicción base y examina métodos como la ponderación…
Este cuaderno examina cómo afecta la frecuencia de rebalanceo a la rotación, el rendimiento bruto y los resultados ajustados por costes de una cartera de ETF de momentum con los mejores rankings. Estima la rotación a partir de cambios históricos en los pesos…
Este cuaderno muestra un flujo de trabajo para relacionar las operaciones perdedoras con las explicaciones del modelo asociadas a sus decisiones. Construye un panel de características de un solo activo SPY con datos de precios y macroeconómicos, entrena un…