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 evalúa predicciones de modelos como estrategias de trading de NASDAQ-100 mediante un motor de backtest compartido. Primero ejecuta una comprobación del sistema con señales aleatorias: si persisten los beneficios tras costes, podría haber…
Este cuaderno comprueba si una estrategia de clasificación transversal de acciones a quince minutos es viable antes de ajustar un modelo o hacer previsiones. Usa datos de cotizaciones de NASDAQ-100, retornos de punto medio y una ventana de desarrollo previa…
Este código describe cómo se resuelven los ajustes del backtest a partir de la configuración de un caso de estudio y cómo la identidad de ejecución tiene en cuenta los cambios del universo negociado y la antigüedad de las predicciones. La lección central es…
El documento presenta formas de comparar los retornos de una estrategia con dos referencias externas: los retornos totales diarios de SPY y los retornos de mercado de Fama-French, obtenidos al sumar la prima de riesgo de mercado y la tasa libre de riesgo.…
El documento describe el ajuste de un modelo lineal de secuencias sencillo con características de un minuto del NASDAQ-100 para pronosticar retornos futuros en varios horizontes. Cada entrada contiene la hora anterior de una acción, expresada como cambios…
El documento presenta un flujo de investigación de trading con aprendizaje automático que lleva las ideas desde los datos y la construcción de características hasta el entrenamiento de modelos, el backtesting, los costes de transacción, las decisiones de…
Este estudio de futuros de CME varía la capacidad de los árboles de boosting de gradiente y la función de pérdida, mientras registra predicciones en varios puntos de control del entrenamiento. El número de hojas controla el grado de detalle con que un modelo…
Este cuaderno estudia cómo las decisiones de regularización Ridge afectan al coeficiente de información en un panel de ETF y cómo la búsqueda de hiperparámetros puede inflar el rendimiento declarado. Primero evalúa una amplia cuadrícula de valores alfa en…
Este cuaderno explica cómo construir retornos spot futuros de uno, cinco y 21 sesiones para un universo fijo de pares de FX. Primero asigna barras de cuatro horas a sesiones de trading con un calendario de cambio de día de Nueva York y luego calcula los…
Este cuaderno ejecuta la especificación de la estrategia de FX ya seleccionada con predicciones de prueba registradas. Conserva la señal, la asignación, los controles de riesgo, la regla de rebalanceo, los costes y la configuración de la cuenta; el conjunto…
Este cuaderno explica el análisis de componentes principales instrumentado (IPCA), que modela las exposiciones factoriales de cada ETF como una función lineal compartida de las características observadas de ese fondo. Los mínimos cuadrados alternos estiman…
Este cuaderno estudia seis métodos de asignación aplicados a configuraciones seleccionadas de estrategias con futuros perpetuos de criptomonedas. Las ordenaciones y las reglas de entrada permanecen fijas mientras cambia el capital asignado a cada posición.…
Este tutorial explica cómo organizar datos de mercado más allá de las descargas puntuales. Presenta un gestor unificado para descargar símbolos individuales o lotes, universos de símbolos predefinidos y personalizados, y almacenamiento Parquet particionado…
Este experimento combina predicciones de validación de un modelo de árboles con boosting, una red neuronal tabular y un modelo de factores latentes para clasificar ETF mensualmente. Primero estandariza las predicciones transversalmente con puntuaciones z y…
Este cuaderno evalúa controles por posición para una asignación de acciones y opciones del S&P 500; compara stop loss fijos, stops dinámicos y salidas por tiempo con la referencia propia de cada estrategia sin overlay. Selecciona una trayectoria de…
Este tutorial construye una serie continua de futuros a partir de contratos individuales de ES. Identifica el contrato de vencimiento más próximo según el volumen de negociación, con una regla que impide volver a un contrato anterior, y compara los cambios…
Este cuaderno sigue señales de ordenación de ETF desde su formación hasta la construcción de carteras y un backtest simplificado. Se entrenan modelos de regresión Ridge y clasificación logística con divisiones walk-forward, y luego se comparan con carteras…
Este notebook explica por qué un ratio de Sharpe comunicado es una estimación incierta, no una medida definitiva de la calidad de una estrategia. Desarrolla intervalos de confianza y el ratio de Sharpe probabilístico, que estima la probabilidad de que el…
Este notebook compara la ponderación igual con dos reglas de asignación para estrategias basadas en características de empresas US: la ponderación por puntuación asigna más capital a predicciones de modelo más altas, mientras que la ponderación conformal…
Este análisis compara señales aprendidas para rendimientos bursátiles transversales mensuales US usando características contables y de mercado, con el rendimiento del mes siguiente como objetivo. Revisa modelos lineales, árboles potenciados, métodos…
Este capítulo presenta flujos de trabajo con agentes para tareas de investigación financiera en las que el principal reto es reunir, filtrar y sintetizar evidencia desigual. Los contrasta con modelos convencionales que funcionan bien con entradas…
Esta auditoría compara Backtrader y Zipline con ML4T en casos reales de estrategia, usando solo combinaciones de activos y contratos que cada motor y el paquete de datos congelado pueden representar de forma nativa. Incluye asignación de ETF y un panel de…
Este notebook define y valida etiquetas de rendimiento mensual para un estudio transversal de características de empresas US. Comprueba cómo el proveedor de datos empareja las características de cada fila con el resultado de rendimiento y destaca que el…
Este notebook explica cómo evaluar modelos financieros sin permitir que se filtren al entrenamiento o a la selección del modelo datos que no estaban disponibles en la fecha de decisión. Distingue entre conjuntos de entrenamiento, validación y reserva final,…