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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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948 documentos

Machine Learning for Trading

Este cuaderno presenta un flujo de trabajo para convertir titulares financieros en señales por acción. Limpia y estandariza un corpus de noticias, elimina duplicados exactos y por prefijo dentro de grupos de fecha y ticker, y utiliza embeddings de frases…

Renta variableAprendizaje automáticoSentimiento del mercadoInversión por factores
Machine Learning for Trading

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…

Renta variableEstadísticaPruebas retrospectivasGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este cuaderno examina el muestreo basado en información mediante la construcción de barras de desequilibrio de ticks y volumen a partir de datos de operaciones. Verifica una implementación manual del desequilibrio de ticks frente a un muestreador de…

Renta variableMicroestructura del mercadoEstadísticaIndicadores técnicos
Machine Learning for Trading

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…

Renta variableGestión del riesgoPruebas retrospectivasEjecución
Machine Learning for Trading

Este cuaderno describe un transformador con bloques para predecir secuencias en un estudio de acciones y opciones del S&P 500. Divide una ventana temporal en bloques contiguos y representa cada bloque como un token, de modo que la atención puede comparar…

Renta variableOpcionesAprendizaje automáticoEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno explica el análisis de componentes principales instrumentado (IPCA) para un panel cambiante de acciones de US. El PCA tradicional asigna a cada acción una carga estimada, que no puede abarcar de forma natural valores ausentes de la muestra de…

Renta variableInversión por factoresAprendizaje automáticoEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno de características ETF explica cómo los modelos estadísticos ajustados pueden filtrar información futura a través de sus parámetros estimados, aunque sus fórmulas usen observaciones pasadas. La solución es un calendario de reajuste…

Renta variableAprendizaje automáticoEstadísticaVolatilidad
Machine Learning for Trading

Este cuaderno estudia el boosting de gradiente para un panel de acciones US, variando la capacidad de los árboles, la función objetivo y el punto de control de entrenamiento en tres horizontes de rendimientos futuros. Explica cómo los árboles poco profundos…

Renta variableAprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno muestra explicaciones SHAP para un modelo LightGBM que predice rendimientos futuros de ETF. TreeSHAP proporciona contribuciones de características para predicciones individuales y resúmenes de importancia agregados. Los gráficos beeswarm y de…

Renta variableAprendizaje automáticoEstadísticaIndicadores técnicos
Machine Learning for Trading

Este estudio de caso explica cómo generar predicciones para un periodo reservado después de haber elegido los modelos y las estrategias con datos de validación. Recupera la configuración seleccionada previamente, reconstruye su especificación de…

Renta variableAprendizaje automáticoPruebas retrospectivasEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno describe un modelo de secuencia LSTM para predecir rendimientos de acciones a partir de ventanas ordenadas de características recientes. Cada ejemplo usa 60 sesiones consecutivas de una acción; se excluyen las ventanas que atraviesan…

Renta variableAprendizaje automáticoEstadísticaMercados de EE. UU.
Machine Learning for Trading

Este cuaderno sintetiza resultados de validación registrados para cinco estimadores de factores latentes —PCA, IPCA, CAE, SDF y SAE— en nueve estudios de caso. Primero indica qué estimadores tienen resultados en cada panel y luego identifica el mayor…

Inversión por factoresAprendizaje automáticoEstadísticaRenta variable
Machine Learning for Trading

Este cuaderno aplica TabM, un ensamblaje neuronal con pesos compartidos, a un panel de acciones US representado por una fila de variables por acción y sesión. Una base compartida de dos capas alimenta varios miembros, cada uno con su propio vector de escala…

Renta variableAprendizaje automáticoPruebas retrospectivasEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno define objetivos de rendimiento futuro para clasificar acciones US y explica cómo hacer que los horizontes correspondan a sesiones reales de negociación. Utiliza precios ajustados por desdoblamientos y dividendos para los rendimientos, pero…

Renta variableImpulsoEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este script recopila posiciones institucionales de declaraciones SEC 13F de dos maneras: puede recuperar declaraciones de un conjunto seleccionado de gestores o descargar los archivos trimestrales masivos de SEC. Ambas vías normalizan las posiciones según un…

Renta variableEstadísticaConstrucción de carteras
Machine Learning for Trading

Este cuaderno aplica análisis de componentes principales a un panel de rendimientos de acciones US para representar movimientos compartidos amplios con un conjunto menor de factores. Cada factor es una dirección de variación común, y la carga de cada acción…

Renta variableEstadísticaAprendizaje automáticoInversión por factores
Machine Learning for Trading

Este estudio de caso aplica estimación causal al momentum de ETF y pregunta si su efecto sobre los rendimientos futuros varía con la volatilidad del mercado. Utiliza un tratamiento continuo de momentum, un resultado de rendimiento futuro a 21 días, controles…

Renta variableMercados de EE. UU.ImpulsoAprendizaje automático
Machine Learning for Trading

Este cuaderno presenta NLinear como referencia sencilla de modelo secuencial para predecir rendimientos de acciones US. Cada ejemplo utiliza una ventana de 60 sesiones consecutivas de una acción, con las características ordenadas en el tiempo. Para cada…

Renta variableMercados de EE. UU.Aprendizaje automáticoPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

El documento describe un estudio walk-forward de redes neuronales TabM para predecir rendimientos mensuales a partir de características de empresas. Como el proceso de entrenamiento compartido fija el objetivo en error cuadrático para regresión y entropía…

Renta variableAprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno presenta el análisis de componentes principales instrumentado como modelo de rendimientos transversales. En vez de asignar ponderaciones directas de rendimiento a las características de cada empresa, IPCA estima un mapa lineal compartido de…

Renta variableInversión por factoresAprendizaje automáticoEstadística