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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Este cuaderno examina por qué dos motores de backtesting pueden producir resultados distintos con señales idénticas. Mantiene fija la estrategia y el universo negociable, hace deterministas las ponderaciones de cartera cuando hay predicciones empatadas y…
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…
Este cuaderno evalúa modelos secuenciales para clasificar acciones del S&P 500 usando ventanas de sus historiales de superficies de opciones y precios. Combina un modelo lineal normalizado, sin memoria recurrente, con un LSTM cuyas compuertas transportan…
Este cuaderno explica por qué las pruebas t habituales pueden exagerar la solidez de un coeficiente de información (IC) cuando las observaciones diarias de IC son dependientes. Construye una señal de momentum con datos de ETF, examina la autocorrelación de…
Este cuaderno muestra una interfaz unificada de OHLCV para Yahoo Finance, WikiPrices y FRED; después usa esas fuentes para datos actuales de ETF, acciones con largos historiales y series macroeconómicas. Expone un método de adquisición con alternativas…
Este cuaderno ajusta una red LSTM a características de microestructura de NASDAQ-100 para predecir rendimientos futuros en varios horizontes de minutos. A diferencia de un modelo lineal aplanado, un LSTM procesa cada observación en secuencia y aprende cuánta…
Este capítulo explica cómo evaluar modelos de aprendizaje automático financiero respetando la información disponible en cada momento de decisión. Distingue entre entrenamiento, validación y un holdout final, y explica por qué una validación k-fold con datos…
Este cuaderno final compara la ponderación equitativa, la volatilidad inversa, la optimización de media-varianza y la paridad de riesgo jerárquica con una señal común en un universo diversificado de ETF. Un modelo Ridge móvil usa características de momentum,…
Este cuaderno construye N-BEATS, una arquitectura neuronal de predicción totalmente conectada que procesa una ventana de entrada completa y predice una trayectoria futura. Su variante interpretable restringe los bloques para que expresen componentes mediante…
Este cuaderno aísla la asignación de cartera al fijar la señal seleccionada en cada estudio de caso y comparar backtests de la fase de asignación. Considera métodos como ponderación equitativa, volatilidad inversa, ponderación por puntuación, optimización de…
Este cuaderno compara métodos de asignación de cartera entre estudios de caso, manteniendo fija la predicción de señal elegida para cada uno. Carga backtests de la fase de asignación vinculados a la misma predicción base y examina métodos como la ponderación…
Este cuaderno examina cómo afecta la frecuencia de rebalanceo a la rotación, el rendimiento bruto y los resultados ajustados por costes de una cartera de ETF de momentum con los mejores rankings. Estima la rotación a partir de cambios históricos en los pesos…
Este cuaderno evalúa una serie del valor total bloqueado (TVL) de DeFi como datos alternativos para negociar ether. Organiza la revisión en torno a cuatro preguntas: si la serie se relaciona con las rentabilidades futuras, si los datos son sólidos y…
Este cuaderno describe un flujo de backtest de 15 minutos para predicciones sobre acciones NASDAQ-100. Primero ejecuta una comprobación técnica con señales aleatorias: como el trading aleatorio debería perder dinero después de costes, un resultado rentable…
Este cuaderno compara asignaciones de cartera de PyPortfolioOpt, Riskfolio-Lib y skfolio usando el mismo panel de rentabilidades de ETF. Ajusta los métodos de asignación en un periodo de entrenamiento, comprueba que los objetivos equivalentes y los pesos…
Este cuaderno crea etiquetas de rentabilidad futura para una estrategia que utiliza señales de opciones cotizadas y negocia las acciones subyacentes. Ajusta los precios diarios de las acciones por desdoblamientos y dividendos, usa un identificador…
Este cuaderno estima cuánto puede sobrestimar las rentabilidades una cartera de ponderación igualitaria de acciones US supervivientes, frente a otra que incluye empresas que salen del conjunto de datos. Primero examina cuándo registra salidas el panel y…
Este cuaderno estudia cómo afectan los costes de transacción a una estrategia NASDAQ-100 con rebalanceo frecuente. Primero aplica supuestos de costes en puntos básicos a backtests existentes antes de costes para mostrar cómo cambia Sharpe al aumentar los…
Este cuaderno explica el análisis de componentes principales instrumentado como una forma de hacer que las cargas de factores latentes dependan de características observables de las acciones, en vez de asignar una carga fija a cada acción. Una…
Este cuaderno construye el marco de Markowitz con posiciones solo largas y con inversión total, incluidas las carteras factibles, la frontera eficiente y las soluciones de Sharpe máximo y varianza mínima. Explica cómo depende la varianza de la cartera de la…
Este documento compara métodos alternativos de tamaño de posición para estrategias de futuros CME, seleccionadas a partir de una referencia ordenada por el Sharpe de validación con ponderación igual. La ponderación igual trata por igual cada producto…
Este cuaderno convierte conjuntos de predicciones de modelos en backtests comparables de opciones del S&P 500. En cada fecha de decisión semanal, ordena las rentabilidades previstas, selecciona los símbolos mejor clasificados del universo líquido y vende…