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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

Este cuaderno amplía una evaluación de características de ETF, que abarcaba un único horizonte de retorno, para analizar diez características y tres horizontes, con corrección por pruebas múltiples. Después aplica diagnósticos basados en mecanismos al…

MultiactivoImpulsoReversión a la mediaEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno estima si la proporción firmada del volumen iniciada por compradores se asocia con los retornos futuros a 15 minutos, teniendo en cuenta el diferencial relativo, la volatilidad realizada reciente y el retorno mensual acumulado. El aprendizaje…

Renta variableMicroestructura del mercadoAprendizaje automáticoEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno explica la paridad de riesgo jerárquica (HRP), un método de construcción de carteras diseñado para limitar la sensibilidad a estimaciones ruidosas de covarianza. Describe sus tres etapas: agrupar activos según la distancia de correlación,…

Construcción de carterasGestión del riesgoPruebas retrospectivasMultiactivo
Machine Learning for Trading

Este cuaderno explica cómo crece el impacto de mercado con el tamaño de la orden y usa el modelo de participación de raíz cuadrada para plantear la capacidad de una estrategia. Distingue las variables disponibles en los datos de mercado, como la volatilidad…

Microestructura del mercadoEjecuciónGestión del riesgoDimensionamiento de posiciones
Machine Learning for Trading

Este cuaderno examina cómo pueden expresar incertidumbre los pronósticos de rendimientos de ETF y compara el dropout de Monte Carlo con los ensembles profundos. El dropout permanece activo en pasadas repetidas de inferencia, mientras que un ensemble mide el…

Renta variableAprendizaje automáticoEstadísticaGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este cuaderno compara seis formas de ponderar carteras de ETF seleccionadas con la misma clasificación prevista: ponderación igual, ponderación por puntuación, volatilidad inversa, paridad de riesgo, optimización media-varianza y paridad de riesgo…

Renta variableConstrucción de carterasPruebas retrospectivasGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este cuaderno presenta un marco de diagnóstico para un backtest de asignación de ETF. Calcula medidas de riesgo y rendimiento como Sharpe, Sortino, Calmar, volatilidad, valor en riesgo y drawdown máximo; sigue el rendimiento móvil y la recuperación del…

Construcción de carterasGestión del riesgoPruebas retrospectivasRenta variable
Machine Learning for Trading

Este cuaderno crea un flujo de supervisión para un modelo financiero desplegado usando artefactos reales de un conjunto de reserva. Comprueba que los datos de características entrantes estén completos y tengan una estructura válida antes de medir el drift, y…

Aprendizaje automáticoEstadísticaGestión del riesgoRenta variable
Machine Learning for Trading

Este cuaderno conecta el tamaño de posición con el análisis de las excursiones adversas y favorables máximas. Muestra el dimensionamiento fraccional fijo, donde el número de participaciones se determina según un presupuesto de riesgo por operación y la…

Dimensionamiento de posicionesGestión del riesgoVolatilidadPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno compara dos métodos para estimar los spreads bid-ask cuando los datos históricos incluyen apertura, máximo, mínimo, cierre y volumen diarios, pero no cotizaciones. Corwin-Schultz separa el spread de la volatilidad comparando los rangos…

Microestructura del mercadoEjecuciónEstadísticaGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

El documento deriva los precios de opciones europeas de compra y venta con Black-Scholes, comprueba su relación mediante la paridad put-call y calcula la volatilidad implícita resolviendo numéricamente la volatilidad que coincide con un precio observado de…

OpcionesValoración de derivadosVolatilidadGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este cuaderno muestra la cobertura profunda de una opción de compra europea corta. Simula trayectorias del precio del subyacente mediante movimiento browniano geométrico, calcula la delta de Black-Scholes como referencia y entrena una red neuronal…

OpcionesAprendizaje automáticoGestión del riesgoValoración de derivados
Machine Learning for Trading

Este módulo define cómo formar un campo de selección para el periodo reservado entre etapas de validación y etiquetas de estrategia. Aborda discrepancias que pueden hacer que los conjuntos de candidatas congelados y la reconstrucción en vivo seleccionen…

Pruebas retrospectivasGestión del riesgoConstrucción de carterasEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno muestra cómo probar si cuatro estrategias de cartera gestionada aportan poder explicativo a los rendimientos de SPY, una vez controlados los movimientos generales capturados por diez componentes principales. Las carteras candidatas ordenan los…

Renta variableAprendizaje automáticoEstadísticaGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este cuaderno evalúa una estrategia ETF seleccionada previamente en un periodo reservado para prueba. Recupera las predicciones correspondientes mediante su identidad de entrenamiento y punto de control, aplica la especificación de la estrategia y los costes…

Pruebas retrospectivasConstrucción de carterasGestión del riesgoDimensionamiento de posiciones
Machine Learning for Trading

Este módulo explica cómo preparar los precios históricos del S&P 500 cuando los símbolos ticker pueden corresponder a distintos valores a lo largo del tiempo. Aplica factores de ajuste por acciones corporativas, sigue los identificadores de valores y marca…

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

Este documento describe un entorno Gymnasium para entrenar a un agente que liquide una posición en un horizonte fijo. La observación combina el inventario restante y el tiempo con el diferencial, la profundidad del mercado, la volatilidad y un régimen normal…

Aprendizaje automáticoEjecuciónMicroestructura del mercadoVolatilidad
Machine Learning for Trading

Este cuaderno plantea una orden principal como un problema de control con horizonte finito. En cada intervalo, el aprendizaje Q tabular elige un multiplicador para un tramo de operación basado en VWAP, condicionado por el tiempo y el inventario restante,…

Renta variableEjecuciónAprendizaje automáticoMicroestructura del mercado
Machine Learning for Trading

Este cuaderno describe un flujo de trabajo operativo para conectar una estrategia con Interactive Brokers mediante TWS o Gateway. Comprueba que la sesión sea una cuenta de trading simulado, consulta los valores y las posiciones de la cuenta y solicita barras…

EjecuciónGestión del riesgoImpulsoRenta variable
Machine Learning for Trading

Este cuaderno propone un proceso para evaluar un modelo retador en modo sombra antes de asignarle capital. Compara las predicciones almacenadas de un modelo vigente fijo y un candidato, construye carteras largas y cortas clasificadas con ponderación…

Aprendizaje automáticoGestión del riesgoPruebas retrospectivasConstrucción de carteras
Machine Learning for Trading

Este cuaderno trata el ratio de Sharpe como una estimación sujeta a incertidumbre de muestreo. Desarrolla intervalos de confianza y cálculos probabilísticos de Sharpe que tienen en cuenta la longitud de la muestra, la asimetría y la curtosis; después, usa la…

EstadísticaGestión del riesgoPruebas retrospectivas