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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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2,477 documentos

Machine Learning for Trading

Este análisis presenta la estructura de una cadena de opciones y examina una muestra de 2020 de opciones del S&P 500 sobre ocho activos subyacentes. Explica el grado de moneyness, el valor intrínseco y temporal, las griegas, la volatilidad implícita y la…

OpcionesVolatilidadValoración de derivadosMicroestructura del mercado
Machine Learning for Trading

Este cuaderno audita un corpus de informes anuales antes de indexarlo para la investigación financiera. Mide el retraso entre el cierre del periodo fiscal y la fecha de publicación del documento, y muestra por qué las aplicaciones con datos disponibles en…

Renta variableAprendizaje automáticoEjecuciónPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno agrega resultados existentes de modelos con validación walk-forward en distintos casos financieros para comparar LSTM, NLinear, TSMixer, TCN y PatchTST con modelos de referencia lineales, de boosting de gradiente y redes neuronales tabulares.…

Aprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno examina si los factores de inversión publicados ofrecen primas de rentabilidad creíbles y se diversifican entre sí. Utiliza series de larga trayectoria y de distintos activos de AQR, junto con factores de renta variable de Fama-French, y aplica…

Inversión por factoresEstadísticaConstrucción de carterasGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este módulo de análisis compartido describe formas de estimar las fricciones de trading en distintas clases de activos. Incluye estimadores de diferenciales comprador-vendedor basados en máximos y mínimos y en la autocovarianza de rendimientos, medidas…

EjecuciónMicroestructura del mercadoGestión del riesgoPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno trata el valor total bloqueado como datos alternativos y evalúa la hipótesis de que las condiciones del capital en DeFi pueden ayudar a predecir los rendimientos de ether. Define TVL como el valor en dólares de los criptoactivos depositados en…

CriptoactivosDatos en cadenaDeFiEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno examina por qué el coeficiente de información de un modelo no determina el ratio de Sharpe de una estrategia basada en sus predicciones. En varios casos de estudio, compara la clasificación de señales con los resultados de backtests y analiza…

Pruebas retrospectivasAprendizaje automáticoEstadísticaGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este cuaderno implementa una adaptación educativa diaria de un modelo adversarial de factor de descuento estocástico. Una red de ponderación de cartera construye un factor a partir de los rendimientos excedentes del día siguiente, usando características y el…

Renta variableAprendizaje automáticoEstadísticaInversión por factores
Machine Learning for Trading

Este cuaderno reúne resultados walk-forward ya obtenidos para comparar LSTM, NLinear, TSMixer, TCN y PatchTST en distintos casos de estudio, junto con modelos lineales, modelos de boosting de gradiente y referencias TabM. Informa de coeficientes de…

Aprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este análisis de viabilidad pregunta si los datos y supuestos de una estrategia semanal de short straddle con cobertura delta sobre componentes del S&P 500 son plausibles antes de ajustar un modelo. Explica cómo las opciones call y put con el mismo precio de…

OpcionesVolatilidadGestión del riesgoPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno exploratorio analiza datos horarios de futuros de CME en distintos productos y clases de activos, con el E-mini S&P 500 como ejemplo. Explica la jerarquía desde el producto hasta el contrato con vencimiento y la serie continua, resume las…

FuturosEstadísticaPruebas retrospectivasMicroestructura del mercado
Machine Learning for Trading

Este cuaderno compara reglas de ponderación de cartera para vender straddles sobre símbolos seleccionados del S&P 500. Mantiene constantes los símbolos elegidos y modifica la asignación, con la ponderación equitativa como referencia. Los métodos incluyen…

OpcionesConstrucción de carterasDimensionamiento de posicionesPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno prueba cómo responde una estrategia seleccionada basada en características de empresas de US a cambios en el supuesto de costes de transacción. Mantiene fija la configuración de la estrategia y vuelve a ejecutar backtests de validación para una…

Renta variableEjecuciónPruebas retrospectivasGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este documento describe una interfaz de usuario para examinar resultados de backtests almacenados en un registro. Permite resumir el número de ejecuciones, inspeccionar especificaciones y ejecuciones individuales, ordenar resultados, comparar métodos de…

Pruebas retrospectivasEstadísticaConstrucción de carterasAprendizaje automático
Machine Learning for Trading

Este cuaderno ejecuta una estrategia fija basada en características de acciones durante un periodo reservado de prueba final, usando predicciones y un asignador de cartera seleccionados previamente. Mantiene sin cambios la configuración, el tamaño de las…

Renta variableInversión por factoresPruebas retrospectivasDimensionamiento de posiciones
Machine Learning for Trading

Este entorno modela un creador de mercado que ajusta el centro y el diferencial de sus cotizaciones en respuesta al inventario, la volatilidad y una elección discreta de acción. Los precios sintéticos usan volatilidad condicional generada con un proceso…

Creación de mercadoMicroestructura del mercadoVolatilidadGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este cuaderno analiza eventos financieros con marcas de tiempo en un grafo de conocimiento y distingue cuándo ocurrió un evento, cuándo se hizo público y cuándo la canalización de extracción creó la arista. Calcula los retrasos entre divulgación y…

Aprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivasBasado en eventos
Machine Learning for Trading

Este cuaderno desarrolla un marco que tiene en cuenta las unidades para estimar los costes de trading en acciones, perpetuos cripto, futuros, ETF y divisas. Distingue entre volumen de acciones, volumen de contratos, volumen del activo base y recuentos de…

EjecuciónMicroestructura del mercadoGestión del riesgoPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Esta reseña de un capítulo describe un proceso basado en hipótesis para definir estrategias de trading antes del backtest. Relaciona los supuestos documentados sobre los datos y la configuración inmutable con el análisis exploratorio, los estudios de eventos…

ImpulsoReversión a la mediaEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno explica cómo afectan las especificaciones de los contratos de futuros al cálculo del backtest. Muestra cómo el multiplicador del contrato convierte los movimientos de precios en pérdidas y ganancias en dólares, cómo el precio multiplicado por…

FuturosMaterias primasImpulsoDimensionamiento de posiciones
Machine Learning for Trading

Este cuaderno entrena un autoencoder básico con rendimientos horarios de una cesta de mercados perpetuos de criptomonedas. Los rendimientos se estandarizan con el periodo de entrenamiento y una red neuronal comprime la entrada multiactivo en una…

CriptoactivosAprendizaje automáticoEstadísticaVolatilidad