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.
932 documentos
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…
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…
Este cuaderno describe cómo generar predicciones para un periodo reservado de una estrategia de financiación de futuros perpetuos cripto después de seleccionar su configuración mediante resultados de validación. Recupera el backtest elegible de validación…
Este cuaderno explica TSMixer, una red neuronal de series temporales que alterna dos operaciones: un mapa lineal compartido entre los días retrospectivos para cada característica y un perceptrón multicapa de características MLP que se aplica…
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…
Este cuaderno crea un asignador LSTM que convierte directamente características recientes de rendimiento y volatilidad de ETF en ponderaciones de cartera solo largas. Una salida softmax mantiene las ponderaciones no negativas y la cartera totalmente…
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…
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…
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…
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…
Este cuaderno compara configuraciones de gradient boosting para futuros perpetuos de criptomonedas con características basadas en la prima de los contratos perpetuos sobre el mercado al contado. Varía la capacidad de los árboles y la función de pérdida,…
Este cuaderno utiliza aprendizaje automático doble para estimar si el carry de futuros predice rendimientos posteriores de forma independiente de la volatilidad, el momentum y el rango transversal del carry. Elimina de carry y rendimientos la influencia de…
Este cuaderno desarrolla características basadas en modelos para futuros perpetuos de criptomonedas: previsiones de volatilidad condicional por activo mediante GJR-GARCH y una probabilidad de régimen de tensión de todo el mercado mediante un modelo oculto de…
Este análisis compara los resultados de selección de características en nueve estudios de caso de trading y pregunta si las características que superan el filtro predicen estrategias más sólidas. El filtro combina el control de falsos descubrimientos de…
Este cuaderno describe DeePM, una política integral de cartera de ETF ETF diseñada para mejorar el rendimiento en distintas condiciones de mercado. Sus componentes incluyen características de rendimiento y tendencia normalizadas por volatilidad, un modelo…
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…
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…
Este cuaderno aplica FinBERT preentrenado a titulares financieros de FinMarBa y examina por qué su precisión queda muy por debajo de las cifras publicadas para su evaluación en Financial PhraseBank. El diagnóstico central es la procedencia de las etiquetas:…
Este cuaderno evalúa NLinear, un modelo secuencial mínimo que resta el último nivel observado de cada ventana retrospectiva y transforma los valores restantes en una predicción. Su sencillez lo convierte en una referencia útil para arquitecturas secuenciales…
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…
Este cuaderno presenta una perspectiva por familias de cinco métodos de factores latentes aplicados a un estudio de caso de análisis de opciones sobre acciones. PCA estima directamente los movimientos comunes a partir del panel de rendimientos; IPCA asigna…
Este código fuente describe salvaguardas para reconstruir una solicitud de modelo a partir de su especificación de entrenamiento inmutable y validar la ejecución resultante. Comprueba que la solicitud use una versión de identidad admitida, un nivel de…
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…
Este cuaderno compara cuatro diseños de redes neuronales para la misma tarea: predecir el próximo rendimiento diario a partir de una ventana de rendimientos pasados, agrupados entre ocho fondos cotizados. Describe cómo procesan la entrada una red densa, una…