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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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948 documentos

Machine Learning for Trading

Este cuaderno describe un flujo de trabajo operativo para conectar una estrategia con Interactive Brokers mediante TWS o Gateway. Comprueba que la sesión sea una cuenta de trading simulado, consulta los valores y las posiciones de la cuenta y solicita barras…

EjecuciónGestión del riesgoImpulsoRenta variable
Machine Learning for Trading

Este cuaderno crea características derivadas de precios para clasificar un amplio universo de acciones de US. Describe familias de momentum, volatilidad, medias móviles e indicadores técnicos y luego las evalúa con una etiqueta de rentabilidad de la sesión…

Renta variableMercados de EE. UU.Indicadores técnicosImpulso
Machine Learning for Trading

Este cuaderno compara barras de tiempo con barras de ticks, volumen, importe, desequilibrio y rachas, construidas a partir de un día de operaciones de AAPL en bolsa. Los cuatro primeros métodos de muestreo agrupan observaciones por tiempo transcurrido,…

Renta variableMicroestructura del mercadoEstadísticaIndicadores técnicos
Machine Learning for Trading

Este análisis usa mensajes de NASDAQ TotalView-ITCH para describir la actividad del mercado y crear una tabla de operaciones vinculada al símbolo, el lado y los atributos de las órdenes. Cuenta los tipos de mensajes, compara las operaciones con los eventos…

Renta variableMicroestructura del mercadoEjecuciónEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno describe un proceso para extraer relaciones entre proveedores, clientes y competidores de informes empresariales 10-K y guardarlas como un grafo de conocimiento Neo4j. Un modelo de lenguaje local propone tripletas estructuradas de sujeto,…

Renta variableAprendizaje automáticoEstadísticaGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este cuaderno demuestra cómo ajustar un transformador para reconocer entidades financieras, convirtiendo fragmentos de texto en campos estructurados de organización, persona, importe, fecha y porcentaje. Presenta etiquetas de límite BIO y explica cómo…

Aprendizaje automáticoEstadísticaSentimiento del mercadoRenta variable
Machine Learning for Trading

Este estudio de caso evalúa señales transversales diarias en un amplio universo de acciones de US y presenta un extenso proceso de investigación, desde datos disponibles en cada momento y características diseñadas hasta la comparación de modelos, la…

Renta variableAprendizaje automáticoImpulsoReversión a la media
Machine Learning for Trading

Este cuaderno compara LightGBM con un MLP, TabM y, cuando está disponible, TabPFN para predecir rendimientos futuros de ETF a partir de características tabulares. Los modelos se evalúan en los mismos bloques cronológicos walk-forward, usando como medidas…

Renta variableAprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno compara mínimos cuadrados ordinarios con Ridge, LASSO y Elastic Net para predecir rendimientos futuros a 21 días en fondos cotizados. Los modelos usan los mismos bloques walk-forward definidos, con un intervalo de purga que coincide con el…

Renta variableAprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno separa la variación continua de los precios de los saltos discretos en los rendimientos intradía de acciones. Estima la varianza realizada diaria a partir de los rendimientos logarítmicos al cuadrado y usa la variación bipotencia como…

Renta variableVolatilidadEstadísticaMicroestructura del mercado
Machine Learning for Trading

Este cuaderno utiliza el análisis de componentes principales en un subconjunto líquido de acciones de US para extraer factores latentes y formar eigencarteras largas y cortas. Explica cómo los vectores estandarizados de PCA se convierten en ponderaciones en…

Renta variableInversión por factoresEstadísticaGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este cuaderno crea etiquetas de rendimientos futuros de acciones para una estrategia que usa datos de opciones cotizadas para ordenar acciones y luego mantenerlas. Genera una serie de precios ajustados por operaciones societarias e identifica las empresas…

Renta variableOpcionesEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno usa rendimientos históricos de acciones de US para construir una red de correlaciones y explorar la construcción de carteras. Selecciona un universo líquido con datos de la ventana de estimación, convierte las correlaciones por pares en…

Renta variableMercados de EE. UU.Construcción de carterasGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este cuaderno presenta el análisis de componentes principales como una referencia de factores latentes sin condicionamiento para pronosticar rendimientos de acciones en un estudio de análisis de opciones. PCA usa el panel histórico de rendimientos para…

Renta variableAprendizaje automáticoEstadísticaInversión por factores
Machine Learning for Trading

Este caso práctico analiza si la información de las opciones cotizadas puede ayudar a seleccionar acciones del S&P 500. Combina precios diarios de acciones con niveles de volatilidad implícita en opciones, asimetría, estructura temporal y medidas de prima de…

Renta variableOpcionesPruebas retrospectivasGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este cuaderno usa la excursión favorable máxima (MFE) y la excursión adversa máxima (MAE) para fundamentar la amplitud de las etiquetas de triple barrera en trayectorias de precios observadas. Para una posición abierta al cierre de una barra, mide el mejor…

Renta variableFuturosCriptoactivosVolatilidad
Machine Learning for Trading

El documento describe un backtest especializado para una estrategia semanal de opciones del S&P 500. Cada cohorte selecciona los componentes mejor clasificados, vende opciones call y put cercanas al precio de ejercicio con aproximadamente un mes hasta el…

OpcionesRenta variableMercados de EE. UU.Pruebas retrospectivas