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 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,…
Este notebook estudia cómo afecta la regularización Ridge al rendimiento del coeficiente de información (IC) y cómo la búsqueda de hiperparámetros puede sesgar los resultados de validación comunicados. Primero evalúa una amplia cuadrícula de valores alfa con…
Este notebook examina cómo combinar varias previsiones de probabilidad. Presenta el promedio simple como referencia y explica la extremización de Neyman, que aleja más la media del panel de la tasa base según el número de pronosticadores y una correlación…
Este resumen explica una familia de modelos para predecir rendimientos a partir de características de las empresas. En lugar de tratar cada característica como un predictor directo de rendimientos, los modelos suponen que estos están impulsados por un…
Este documento presenta un modelo didáctico selectivo de espacio de estados al estilo Mamba para predecir rendimientos de ETF a partir de secuencias de características de momentum. A diferencia de la atención y la mezcla temporal densa, un modelo de espacio…
Este documento describe un autoencoder condicional que modela las exposiciones de las empresas a factores de rentabilidad latentes como una función no lineal de sus características. Al igual que IPCA, estima una estructura factorial en la que las…
Este documento explica una red neuronal TabM para clasificar ETF a partir de características tabulares. Su base compartida de dos capas alimenta varios miembros, cada uno con un vector de escalado aprendido y una capa de salida; promediar sus predicciones…
Este resumen de capítulo explica cómo los árboles con boosting de gradiente se basan en árboles de decisión y bosques aleatorios para hacer predicciones financieras con datos tabulares. El boosting añade modelos de forma secuencial para corregir errores…
Este cuaderno evalúa controles de seguridad para un sistema de preguntas y respuestas sobre documentos financieros mediante seis casos redactados manualmente. Los casos representan inyección indirecta de instrucciones, datos inventados en material no…
Este cuaderno presenta un panel publicado para investigar con aprendizaje automático la renta variable de US. Contiene observaciones mensuales con 46 características de empresas y rendimientos excedentes del mes siguiente, a lo largo de varias décadas. Las…
Este cuaderno compara dos diseños Transformer para predecir rendimientos de 21 a ETF días usando ocho características de momentum retrospectivo. PatchTST agrupa días consecutivos en parches, lo que reduce el número de tokens de atención e incorpora patrones…
Este cuaderno analiza una cartera de ETF de renta variable con regresiones de CAPM y factores de Fama-French, y amplía después el análisis a exposiciones móviles, atribución de rendimientos y dependencia residual. Usa rendimientos diarios y datos factoriales…
Este documento explica la diferenciación fraccionaria como método para hacer más estacionaria una serie de precios y conservar parte de la información sobre su nivel. Deriva los pesos de retardo de la expansión binomial de una diferencia fraccionaria y…
Este cuaderno evalúa si los datos de contado FX de cuatro horas pueden respaldar una estrategia transversal diaria que clasifique pares de divisas mediante momentum y carry, compre los más fuertes y venda los más débiles. No ajusta ningún modelo ni realiza…
Este cuaderno compara el error cuadrático, el error absoluto y la pérdida de Huber en modelos de boosting de gradiente que predicen rendimientos de straddles cortos at the money. El objetivo tiene una ganancia limitada y pérdidas potencialmente graves, por…
Este cuaderno explica un modelo de factor estocástico de descuento (SDF) para valorar la sección transversal de los rendimientos de empresas de US. Aprende ponderaciones que hacen que los rendimientos descontados de los activos satisfagan las condiciones de…
Esta implementación describe un modelo neuronal de factor estocástico de descuento y una red adversarial de momentos para probar relaciones de valoración de activos. La red SDF transforma características de los activos, combinadas opcionalmente con una…
Este adaptador de modelo aplica PatchTST, una arquitectura Transformer para la predicción de series temporales a largo plazo, a la regresión escalar. Acepta secuencias ordenadas por tiempo y característica, las reorganiza para el modelo base y reduce las…
Este documento describe un productor de comparaciones de rendimiento pareadas entre etapas de selección de estrategias. Compara las señales seleccionadas con referencias equiponderadas, las selecciones de prueba con las de validación, y las transiciones…
Este cuaderno compara el ensamble por bagging de Random Forest con XGBoost, LightGBM y CatBoost para predecir rentabilidades de acciones a partir de características anonimizadas de empresas. Usa divisiones temporales predefinidas de entrenamiento, validación…
El cuaderno trata cada ventana de rentabilidades como una distribución empírica y agrupa las ventanas según la distancia de Wasserstein unidimensional. Para muestras del mismo tamaño, ordenarlas produce el emparejamiento óptimo de cuantiles; por tanto, la…
Este resumen de capítulo recorre los pasos de investigación entre los datos de mercado validados y la evaluación del modelo. Abarca el preprocesamiento adaptado a las divisiones, las decisiones de codificación y tratamiento de datos ausentes, y la…
Este cuaderno crea un flujo de recuperación sobre extractos de informes 10-K de empresas. Carga un conjunto estable de informes, divide el texto en ventanas de oraciones, crea embeddings locales e indexa los fragmentos en una base de datos vectorial. La…