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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 cuaderno compara carteras de referencia de ETF en crisis históricas, shocks simultáneos de activos definidos manualmente y escenarios de pérdidas de Monte Carlo. Las ventanas históricas incluyen grandes caídas bursátiles y provocadas por los tipos de…

MultiactivoConstrucción de carterasGestión del riesgoVolatilidad
Machine Learning for Trading

Este estudio de caso evalúa una estrategia semanal short straddle con opciones del S&P 500 mediante backtests registrados. Selecciona una configuración de un universo líquido designado, ordena las candidatas según los datos de validación y evalúa la…

OpcionesRenta variablePruebas retrospectivasGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

El documento describe un flujo de análisis compartido para comparar configuraciones de modelos entre estudios de caso. Primero selecciona una configuración por estudio y, a partir de esa selección, deriva resúmenes por pliegue y entre estudios para que los…

Aprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este análisis reconstruye los ciclos de vida de las órdenes limitadas de NASDAQ a partir de mensajes ITCH, y sigue cada orden desde su envío hasta el primer evento relacionado con una cancelación o una ejecución. Distingue altas, eliminaciones, cancelaciones…

Microestructura del mercadoEjecuciónRenta variableEstadística
Machine Learning for Trading

Este registro de auditoría define cómo comparar varios marcos de backtesting con ML4T en estudios de caso de estrategias reales y una carga de trabajo sintética de estrés. Especifica las reglas de comparación para el orden de ejecución, las marcas…

Pruebas retrospectivasEjecuciónMicroestructura del mercadoFuturos
Machine Learning for Trading

Este cuaderno presenta comparaciones de precisión y tiempo de ejecución entre VectorBT Pro y VectorBT OSS, frente a ML4T, en estudios de caso de estrategias compatibles. Para ambas ediciones abarca la asignación de ETF, divisas cotizadas en USD y un panel de…

Pruebas retrospectivasEjecuciónFuturosDivisas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno transforma las predicciones por acción en carteras de validación. En cada fecha de rebalanceo, ordena las acciones por retorno previsto, compra el grupo superior, vende en corto el grupo inferior y asigna el mismo capital a cada posición.…

Renta variableAprendizaje automáticoPruebas retrospectivasConstrucción de carteras
Machine Learning for Trading

Este cuaderno define etiquetas de retornos de precios futuros para un panel fijo de contratos perpetuos de cripto y explica cómo su construcción afecta a todos los modelos y backtests posteriores. Desplaza las marcas temporales de apertura de las barras…

CriptoactivosFuturos perpetuosPruebas retrospectivasEstadística
Machine Learning for Trading

Este módulo de código fuente crea tablas de catálogo a partir de registros de experimentos con predicciones de modelos y backtests. Define campos reservados para procedencia, identidad, estado de finalización, disponibilidad de artefactos y métricas. El…

Pruebas retrospectivasEstadísticaGestión del riesgoConstrucción de carteras
Machine Learning for Trading

Este cuaderno muestra cómo una orden de importe fijo en dólares puede tener costes muy distintos entre acciones, porque importa su tamaño en relación con el volumen de trading disponible. Aplica un modelo de impacto de mercado de raíz cuadrada a una…

Renta variableImpulsoPruebas retrospectivasEjecución
Machine Learning for Trading

Este cuaderno evalúa configuraciones de secuencia LSTM y NLinear en productos de futuros de CME. Los modelos de secuencia consumen ventanas ordenadas de observaciones para comprobar si la trayectoria reciente contiene información adicional a la de las…

FuturosAprendizaje automáticoPruebas retrospectivasEstadística
Machine Learning for Trading

Este estudio de caso evalúa señales diarias de momentum y carry en un universo pequeño y correlacionado de pares de divisas al contado de G10. El flujo abarca comprobaciones de viabilidad y etiquetas de retornos futuros, características diseñadas y basadas…

DivisasImpulsoCarryPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno aplica SHAP a nivel de token a un modelo FinBERT fijado que clasifica textos financieros como negativos, neutros o positivos. Envuelve la inferencia del modelo para preservar el orden de las etiquetas del checkpoint y después explica las…

Aprendizaje automáticoSentimiento del mercadoEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno adapta TSMixer para predecir retornos futuros de ETF a partir de características históricas de momentum. Su arquitectura alterna una transformación lineal compartida a lo largo del eje temporal con un MLP de características aplicado por…

Aprendizaje automáticoRenta variableImpulsoPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este registro documenta un flujo multiagente que estima si Estados Unidos entrará en recesión antes de que termine 2026. Los agentes buscan indicadores y previsiones económicas, calculan probabilidades individuales, comparan sus razonamientos mediante debate…

Mercados de EE. UU.EstadísticaSentimiento del mercado
Machine Learning for Trading

Este cuaderno explica por qué hay que ajustar el ratio de Sharpe observado de una estrategia cuando se seleccionó entre muchos ensayos. Presenta el Deflated Sharpe Ratio (DSR), que compara el resultado seleccionado con un valor de referencia que aumenta…

Pruebas retrospectivasEstadísticaGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este cuaderno explica cómo ajustar un transformador para el reconocimiento de entidades con nombre en textos financieros, que identifica fragmentos como organizaciones, personas, importes, fechas y porcentajes. Se centra en las etiquetas de límites BIO y en…

Aprendizaje automáticoRenta variableEstadística
Machine Learning for Trading

Este notebook muestra un flujo de trabajo de calidad de datos para datos diarios de renta variable US OHLCV. Las comprobaciones estructurales abarcan valores nulos, duplicados, orden cronológico, coherencia de precios, valores negativos, precios obsoletos y…

Renta variableEstadísticaGestión del riesgoMicroestructura del mercado
Machine Learning for Trading

Esta guía describe un panel mensual de renta variable US de empresas anonimizadas y características utilizado en investigaciones de valoración de activos con aprendizaje automático. Los datos incluyen características contables y técnicas, rendimientos y…

Renta variableMercados de EE. UU.Aprendizaje automáticoInversión por factores
Machine Learning for Trading

Este notebook presenta un flujo de trabajo para reducir un gran conjunto de características de ETF a candidatas para modelos posteriores. Ordena las características mediante coeficientes de información de Spearman transversales frente a rendimientos futuros,…

Renta variableEstadísticaAprendizaje automáticoInversión por factores