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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Esta nota de configuración explica por qué una regresión logística de tres clases con penalización L1 usa SAGA con una tolerancia ajustada explícitamente. Compara SAGA con liblinear en un panel de predicción de microestructura del Nasdaq 100; en las…
Este cuaderno presenta las firmas de caminos como características de longitud fija que conservan el orden y la geometría conjunta de las observaciones de una ventana de series temporales. El primer nivel registra el cambio total de cada coordenada; el…
Este cuaderno describe un análisis de doble aprendizaje automático con ventanas expansivas para estudiar si el momentum de 12 a -2 meses predice la rentabilidad de las empresas de US el mes siguiente, condicionada a Beta, IdioVol, LME y Variance. Los modelos…
Este documento describe un método de dos pasadas para extraer observaciones de origen utilizadas en un estudio de straddles de opciones del S&P 500. Primero, identifica contratos call y put que cumplen un filtro de candidatos cerca del precio de ejercicio,…
Este notebook crea N-BEATS para pronosticar los precios de cierre de SPY. Los bloques totalmente conectados procesan una ventana retrospectiva completa y cada uno genera una reconstrucción retrospectiva, que se resta antes del siguiente bloque, y un…
El documento describe flujos completos para combinar datos históricos y recientes de acciones y preparar datos horarios de perpetuos cripto. Su ejemplo principal une observaciones de WikiPrices y Yahoo en el límite de cobertura, valida los datos OHLC y los…
Este notebook presenta un registro de estado estructurado para agentes de investigación que conserva la pregunta de una ejecución, su fecha límite, la evidencia, las preguntas sin resolver, el historial de herramientas, los resultados de los controles de…
Este tutorial explica cómo detectar y prevenir el sesgo de anticipación en datos de ETF y datos macroeconómicos. Muestra que las medias móviles centradas usan observaciones futuras, mientras que una correlación simple entre el nivel de una característica y…
El documento evalúa cómo cambian los costes de trading el rendimiento de validación de una asignación de acciones y opciones del S&P 500, seleccionada previamente. Varía los cargos unidireccionales como fracción del valor negociado y los compara con una…
Este notebook usa análisis de componentes principales basado en correlaciones sobre las rentabilidades de ETF sectoriales para describir factores de riesgo comunes y rotación sectorial. Estandarizar las rentabilidades da varianza unitaria a cada sector antes…
El notebook compara Monte Carlo dropout y los ensambles profundos como métodos para estimar la incertidumbre de los pronósticos diarios de rentabilidad de ETF. Dropout permanece activo durante predicciones repetidas, mientras que los miembros del ensamble se…
Este notebook repasa métodos para detectar cambios en una serie temporal financiera, con SPY como ejemplo. Contrasta la prueba de Zivot–Andrews, que estima una ruptura mientras prueba una hipótesis de raíz unitaria, con PELT y la segmentación binaria, que…
Este notebook evalúa un modelo de sentimiento financiero preentrenado con titulares de FinMarBa y explica por qué el resultado no es una prueba limpia de transferencia de sentimiento. FinBERT se entrenó con juicios humanos sobre el sentimiento del texto,…
Este notebook explica una referencia de componentes principales para pronosticar rentabilidades de futuros CME. PCA se ajusta al panel de rentabilidades de productos del pliegue de entrenamiento, por lo que sus componentes representan direcciones de…
Este notebook compara modelos secuenciales con rejilla semanal para predecir la misma rentabilidad futura de cinco sesiones que se usa con rejilla diaria. Muestrear los viernes hace que esa etiqueta sea aproximadamente un objetivo a un paso, lo que permite…
Este notebook crea un asistente de investigación con generación aumentada por recuperación a partir de extractos de informes 10-K de empresas US. Carga los informes, divide el texto en ventanas de oraciones, convierte los fragmentos en vectores con un modelo…
Este análisis exploratorio perfila un panel diario de fondos cotizados en bolsa de nueve grupos. Comprueba la cobertura de símbolos a lo largo del tiempo, compara el panel con el diccionario de clasificación, revisa los valores nulos y las observaciones con…
Este notebook muestra cómo entrenar una red generativa antagónica con privacidad diferencial sobre características diarias de ETF. Presenta la garantía y el presupuesto de privacidad, y luego usa Opacus para recortar el gradiente del discriminador de cada…
Este cuaderno aplica TabM, un ensamblaje neuronal con pesos compartidos, a objetivos de rendimientos de acciones creados a partir de características de opciones sobre acciones. Sus miembros usan una red troncal común de dos capas, con vectores de escalado de…
Este cuaderno explica cómo construir etiquetas de rendimientos futuros de precios para un panel de perpetuos de criptomonedas con barras de ocho horas. Desplaza las marcas de tiempo de apertura de las barras hasta el momento en que están disponibles los…
Este capítulo repasa métodos para generar datos financieros sintéticos y decidir si el resultado es útil. Parte del número limitado de trayectorias de mercado observadas y del riesgo de que la búsqueda repetida de estrategias infle el rendimiento aparente de…
Este cuaderno aplica TabM a una tabla plana de características de acciones US y lo sitúa entre los modelos lineales penalizados y los ensamblajes de árboles. Cada miembro del ensamblaje comparte una red neuronal troncal, pero tiene su propio vector de…
Este cuaderno describe un autoencoder supervisado que comprime filas de características de ETF en una representación de baja dimensionalidad y predice directamente los rendimientos futuros a partir de ella. A diferencia de un autoencoder condicional, no…
Este cuaderno ajusta modelos ridge, lasso y elastic net a un amplio conjunto de características consolidadas de acciones US, como valor, rentabilidad, inversión, impulso, tamaño, riesgo y liquidez. Evalúa rendimientos mensuales sin ajustar, un objetivo de…