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Biblioteca de conocimiento

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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842 documentos

Machine Learning for Trading

Esta demostración describe un ciclo de trading de criptomonedas continuo conectado al mercado de contado en USD de Alpaca. Asocia un universo de estudio de caso de futuros perpetuos con los pares de contado admitidos por la plataforma y deja claro que solo…

CriptoactivosMercados al contadoFuturos perpetuosImpulso
Machine Learning for Trading

Este cuaderno compara asignaciones de cartera de PyPortfolioOpt, Riskfolio-Lib y skfolio usando el mismo panel de rentabilidades de ETF. Ajusta los métodos de asignación en un periodo de entrenamiento, comprueba que los objetivos equivalentes y los pesos…

MultiactivoConstrucción de carterasPruebas retrospectivasEjecución
Machine Learning for Trading

Este cuaderno estima cuánto puede sobrestimar las rentabilidades una cartera de ponderación igualitaria de acciones US supervivientes, frente a otra que incluye empresas que salen del conjunto de datos. Primero examina cuándo registra salidas el panel y…

Renta variableMercados de EE. UU.Pruebas retrospectivasEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno muestra cómo monitorizar el drift de covariables en características de momentum de ETF y de futuros perpetuos de criptomonedas en distintas ventanas de mercado. Compara el índice de estabilidad de la población, que mide cambios en…

Aprendizaje automáticoEstadísticaGestión del riesgoCriptoactivos
Machine Learning for Trading

Este cuaderno construye el marco de Markowitz con posiciones solo largas y con inversión total, incluidas las carteras factibles, la frontera eficiente y las soluciones de Sharpe máximo y varianza mínima. Explica cómo depende la varianza de la cartera de la…

MultiactivoConstrucción de carterasEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este documento presenta una revisión diagnóstica reutilizable para conjuntos de datos financieros que abarca la integridad de índices, duplicados, datos ausentes, valores atípicos, huecos en el calendario y anomalías específicas del dominio. Comprueba los…

MultiactivoEstadísticaGestión del riesgoMercados de EE. UU.
Machine Learning for Trading

Este documento compara métodos alternativos de tamaño de posición para estrategias de futuros CME, seleccionadas a partir de una referencia ordenada por el Sharpe de validación con ponderación igual. La ponderación igual trata por igual cada producto…

FuturosMaterias primasDimensionamiento de posicionesConstrucción de carteras
Machine Learning for Trading

Este documento explica cómo comparar un modelo vigente con uno candidato mediante una evaluación en sombra antes de asignar capital. Fija de antemano sus funciones y los umbrales de promoción, y luego evalúa al candidato en cinco dimensiones: mejora del…

Aprendizaje automáticoEstadísticaGestión del riesgoPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

El documento muestra un adaptador de bróker que comprueba las órdenes y el estado de la cartera antes de enviarlas. Sus controles incluyen límites de acciones y valor por orden, límites de exposición por posición, límites de frecuencia de órdenes, listas de…

Gestión del riesgoDimensionamiento de posicionesEjecuciónPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este análisis comprueba si los datos de liquidación pueden respaldar una estrategia transversal semanal de futuros CME antes de ajustar ningún modelo. Evalúa si hay cotizaciones de suficientes productos en las fechas de rebalanceo para completar las carteras…

FuturosCarryGestión del riesgoPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno usa Optuna para ajustar modelos de rentabilidad LightGBM considerando tanto el coeficiente de información transversal (IC) como la rotación de predicciones. Una búsqueda de objetivo único maximiza IC para comparar; una búsqueda multiobjetivo…

Aprendizaje automáticoEstadísticaFuturosCriptoactivos
Machine Learning for Trading

Este material educativo compara modelos estocásticos paramétricos y métodos bootstrap para generar trayectorias financieras sintéticas. Incluye movimiento browniano geométrico, difusión con saltos, reversión a la media, volatilidad estocástica de Heston y…

EstadísticaVolatilidadGestión del riesgoPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno demuestra medidas de protección operativa para el trading en vivo mediante un bróker sintético. Muestra cómo se rechaza una orden cuando la instantánea del mercado supera una antigüedad configurada, y cómo una caída del valor de la cuenta puede…

Gestión del riesgoEjecución
Machine Learning for Trading

Este cuaderno mide cómo afectan los cambios en los costes de transacción proporcionales a una estrategia FX seleccionada en validación por cada etiqueta de rentabilidad. Primero selecciona una estrategia base entre candidatos de señal, asignación y capa de…

DivisasPruebas retrospectivasEjecuciónGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

El documento explica cómo el ratio de Sharpe deflactado (DSR) ajusta el Sharpe de una estrategia seleccionada según el número de estrategias probadas, la variación entre sus estimaciones de Sharpe y la distribución no normal de las rentabilidades. Lo…

Pruebas retrospectivasEstadísticaGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este cuaderno filtra características candidatas para una estrategia que vende opciones call y put at-the-money sobre la misma acción y con el mismo vencimiento, manteniendo el straddle hasta el vencimiento. Para cada característica, mide si ordena los…

OpcionesRenta variableEstadísticaGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este cuaderno investiga por qué dos motores de backtesting pueden producir resultados distintos con las mismas señales. Mantiene fija una estrategia ETF precalculada, construye una cartera determinista a partir de sus predicciones y cambia los ajustes de…

Pruebas retrospectivasEjecuciónMicroestructura del mercadoDimensionamiento de posiciones
Machine Learning for Trading

Este cuaderno crea etiquetas de retornos futuros para straddles cortos at-the-money sobre acciones del S&P 500. Como el panel diario de straddles a 30 días cambia a un strike o vencimiento distinto en cada sesión, desplazar una serie de precios compararía…

OpcionesValoración de derivadosVolatilidadPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno compara la ponderación igual, la volatilidad inversa, la varianza mínima y la paridad de riesgo jerárquica con el mismo universo de ETF, pronósticos, calendario de rebalanceo y protocolo de backtest. Un modelo Ridge móvil ordena los ETF según…

Construcción de carterasPruebas retrospectivasGestión del riesgoAprendizaje automático
Machine Learning for Trading

El cuaderno explica el valor en riesgo (VaR), que señala un cuantil de pérdidas, y el valor en riesgo condicional (CVaR), que calcula la media de las pérdidas que superan ese umbral. Con retornos diarios de ETF, compara estimaciones históricas, gaussianas,…

Gestión del riesgoVolatilidadPruebas retrospectivasConstrucción de carteras
Machine Learning for Trading

Este cuaderno didáctico compara métodos de etiquetado de objetivos para modelos de trading supervisados con datos de ETF. Abarca retornos y etiquetas de dirección con horizonte fijo, percentiles móviles de series temporales, percentiles transversales,…

Aprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivasGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este cuaderno muestra comprobaciones del sesgo de anticipación con precios de ETF y series macroeconómicas. Muestra que una media móvil centrada incluye observaciones futuras, puede seguir demasiado de cerca los cambios de precios y tiene una cola reciente…

Renta variableEstadísticaPruebas retrospectivasGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este módulo compartido de modelado facilita los flujos de trabajo de investigación cuantitativa: carga características, etiquetas, datos temporales y configuración, y prepara pliegues de validación cruzada walk-forward. Su diseño prioriza la reproducibilidad…

Aprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivasGestión del riesgo