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.
948 documentos
Este cuaderno examina los registros de operaciones y cotizaciones de AAPL durante el crash de mercado de marzo de 16, 2020 para mostrar cómo cambia la microestructura del mercado bajo estrés. Filtra el flujo de operaciones a las horas habituales de…
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…
Este cuaderno compara LightGBM con un perceptrón multicapa mínimo, TabM y, de forma opcional, TabPFN para predecir rentabilidades transversales de ETF. Los modelos se evalúan en los mismos pliegues walk-forward mediante el coeficiente de información de…
Este documento compara cuatro fuentes de datos del mercado de acciones para estudiar operaciones, cotizaciones y libros de órdenes limitadas: AlgoSeek TAQ, Databento market by order, NASDAQ ITCH e IEX HIST. Explica la granularidad, cobertura, coste o…
Este cuaderno presenta un flujo de trabajo que conecta la carga de datos estandarizados de ETF, un registro de características y diagnósticos de señales. Muestra cómo consultar los metadatos de los indicadores, calcular características con valores…
Este cuaderno compara Random Forest con XGBoost, LightGBM y CatBoost en un panel de características de empresas anonimizadas y rentabilidades. El conjunto de datos proporciona divisiones temporales de entrenamiento, validación y prueba. Los modelos se…
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…
Este cuaderno evalúa una estrategia seleccionada de acciones y opciones del S&P 500 reconstruyendo su configuración de validación a partir de candidatos registrados con cobertura completa. Sigue el proceso desde una cartera de referencia equiponderada,…
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…
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…
Este estudio construye una medida por minuto de la presión del flujo de órdenes a partir de datos de mercado por orden de NVDA. Asigna un signo a las altas, cancelaciones y ejecuciones de órdenes según su lado, pondera los eventos por tamaño y distancia al…
Este cuaderno presenta un autoencoder condicional que conserva la estructura de un modelo de factores latentes instrumentado, pero sustituye por una red neuronal el mapa lineal entre las características de las empresas y sus exposiciones a factores. Las…
Este cuaderno compara dos modelos de embeddings de pesos abiertos ejecutados localmente en una tarea de recuperación, con fragmentos de formularios 10-K recientes de un pequeño grupo de grandes empresas US. Ambos modelos reciben los mismos fragmentos de dos…
Este cuaderno crea una matriz mensual de modelos para un estudio de características empresariales US a partir de un panel publicado cuyas características ya se han ordenado entre empresas. Añade variables compuestas e interacciones usando valores de la misma…
Este documento ajusta TabM, un ensamblado neuronal que comparte pesos, a características derivadas de opciones para predecir rendimientos futuros de acciones y rendimientos ajustados al riesgo. Sus miembros usan una única red compartida de dos capas, con…
Este cuaderno estudia un autoencoder supervisado para predecir rendimientos futuros a partir de características de empresas. Mantiene un cuello de botella estrecho en la red neuronal, pero elimina la interpretación de factor condicional y la restricción de…
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…
Este cuaderno compara dos simulaciones de la misma estrategia mensual de momentum con ETF. Ambas usan las mismas ponderaciones objetivo, el mismo universo, las mismas fechas y el mismo coste total de operativa. Una calcula los rendimientos a partir de…
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…
Este cuaderno reúne resultados de LightGBM de varios estudios de trading y los compara con modelos lineales y TabM como referencia. Examina la configuración seleccionada según el valor más alto de IC en cada estudio, presenta intervalos coherentes con…
Este cuaderno prueba si los embeddings de grafos aprendidos añaden información predictiva a un modelo tabular para acciones de US. Construye una red a partir de correlaciones absolutas de rendimientos medidas antes del periodo objetivo, crea características…
Este cuaderno compara formas de medir la volatilidad y desarrolla modelos de volatilidad autorregresivos heterogéneos (HAR) junto con un análisis de rugosidad. Utiliza rendimientos intradía para estimar la varianza realizada de cada sesión, distingue los…
Este documento describe un modelo de secuencias LSTM para un estudio de opciones del S&P 500. A diferencia de los modelos transversales que dependen de características diseñadas para resumir el historial de un símbolo, el LSTM recibe ventanas cronológicas y…
Este cuaderno compara el almacenamiento en CSV, Parquet, Feather y HDF5 mediante un panel OHLCV determinista de un millón de filas. Mide el tiempo de escritura, el de lectura con los datos cargados en memoria, el tamaño de archivo y las lecturas que…