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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 utiliza rendimientos diarios de SPY para explicar el análisis en el dominio de la frecuencia y sus límites como fuente de características de trading. Una descomposición wavelet separa la variación en bandas de escalas temporales progresivamente…

Renta variableEstadísticaVolatilidadIndicadores técnicos
Machine Learning for Trading

Este cuaderno repasa EdgarTools para explorar documentos SEC y extraer datos empresariales estructurados. Explica cómo identificar a los declarantes mediante un CIK estable, recuperar documentos por formulario y convertir informes anuales etiquetados con…

Renta variableMercados de EE. UU.Pruebas retrospectivasBasado en eventos
Machine Learning for Trading

Este caso de estudio utiliza modelos lineales como referencia para predecir rendimientos futuros en un amplio panel de acciones US. Explica por qué las características solapadas de precio y volumen generan colinealidad, que vuelve inestables los coeficientes…

Renta variableMercados de EE. UU.Aprendizaje automáticoEstadística
Machine Learning for Trading

Este análisis compara efectos de tratamiento registrados mediante aprendizaje automático doble en nueve casos de estudio de trading. Carga los resultados actuales del registro de cada estudio, comprueba la integridad del registro y las etiquetas duplicadas,…

EstadísticaAprendizaje automáticoPruebas retrospectivasRenta variable
Machine Learning for Trading

Este cuaderno evalúa cuánto depende un backtest de momentum de ETF de la comisión de trading supuesta. Mantiene fijos los pesos y el calendario de negociación de la estrategia, vuelve a ejecutar el simulador con distintos costes por operación y compara el…

Renta variableImpulsoPruebas retrospectivasEjecución
Machine Learning for Trading

El cuaderno estima cuánto puede sobrestimar los rendimientos una cartera equiponderada de acciones US supervivientes frente al universo inicial completo. Primero examina cuándo el panel registra la salida de símbolos y observa que las salidas registradas…

Renta variableMercados de EE. UU.Pruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este análisis exploratorio presenta los contratos de opciones y la estructura de las cadenas, y luego perfila una muestra de 2020 de opciones del S&P 500 sobre ocho activos subyacentes. Explica el grado de moneyness, el valor intrínseco y temporal, la…

OpcionesRenta variableVolatilidadValoración de derivados
Machine Learning for Trading

Este análisis consulta un flujo de backtest registrado para una estrategia mensual de renta variable US basada en características empresariales. Informa la incertidumbre del Sharpe, medidas de probabilidad y Sharpe deflactado, comparaciones emparejadas entre…

Renta variableInversión por factoresEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno compara reglas de ponderación de carteras para una estrategia de opciones del S&P 500 que vende straddles. Mantiene fijos los símbolos seleccionados y los demás parámetros de la estrategia, y sustituye la referencia de ponderación igual por…

OpcionesRenta variableConstrucción de carterasDimensionamiento de posiciones
Machine Learning for Trading

Este cuaderno describe un flujo de trabajo para convertir las declaraciones trimestrales MD&A de las empresas del S&P 500 en características de trading. Usa las fechas de aceptación de los informes como referencia temporal, reduce varios informes de una…

Renta variableAprendizaje automáticoSentimiento del mercadoEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno usa SHAP para explicar los pronósticos de rendimientos de ETF mediante regresión Ridge. En un modelo lineal, las atribuciones de características tienen una relación de forma cerrada con los coeficientes ajustados y las desviaciones respecto a…

Renta variableAprendizaje automáticoEstadísticaGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este cuaderno explica el filtrado de Kalman como método para extraer características de precios financieros. Un estado de tendencia lineal local sigue tanto un nivel de precio latente como su pendiente, mientras que un modelo de observación tiene en cuenta…

Renta variableIndicadores técnicosEstadísticaTrading de pares
Machine Learning for Trading

Este cuaderno presenta el análisis de componentes principales instrumentado (IPCA), un enfoque de factores latentes para pronosticar rendimientos a partir de características empresariales. En lugar de asignar un peso directo de rendimiento a cada…

Renta variableInversión por factoresAprendizaje automáticoEstadística
Machine Learning for Trading

Este estudio usa datos de mercado por orden de diez días de negociación de NVDA para examinar cómo afecta la actividad diaria de trading al muestreo por barras. Filtra las operaciones al horario habitual del mercado estadounidense US, clasifica el lado…

Renta variableMicroestructura del mercadoEjecuciónIndicadores técnicos
Machine Learning for Trading

Este caso de estudio aplica árboles potenciados por gradiente a características de microestructura de NASDAQ-100 para prever rentabilidades y dirección en varios horizontes intradía. Compara los árboles con modelos lineales: los árboles pueden descubrir…

Aprendizaje automáticoMicroestructura del mercadoRenta variableEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno compara la recuperación relacional determinista con la búsqueda por embeddings en un corpus de posiciones institucionales 13F. Crea una instantánea temporal conservando la última posición declarada por cada institución antes de una fecha límite…

Aprendizaje automáticoRenta variableEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno estima cómo los costes de ejecución pueden erosionar las rentabilidades hipotéticas de estrategias intradía. Primero mide los diferenciales cotizados ponderados por volumen de los componentes del NASDAQ-100 usando cotizaciones por minuto y…

Renta variableEjecuciónMicroestructura del mercadoPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno muestra cómo entrenar una red generativa antagónica con características de ETF diseñadas y privacidad diferencial. Presenta los parámetros de privacidad épsilon y delta, explica por qué DP-SGD recorta el gradiente de cada registro antes de…

Aprendizaje automáticoEstadísticaGestión del riesgoRenta variable
Machine Learning for Trading

Este cuaderno aplica inferencia clásica de mínimos cuadrados ordinarios a características de ETF y rentabilidades futuras. Examina estimaciones de coeficientes, errores estándar, estadísticos t, valores p y pruebas de heterocedasticidad, autocorrelación de…

Renta variableEstadísticaGestión del riesgoAprendizaje automático
Machine Learning for Trading

Este documento describe utilidades para cargar mensajes NASDAQ ITCH analizados y reconstruir un libro de órdenes limitadas a partir de altas, bajas, cancelaciones, ejecuciones y reemplazos de órdenes. Registra las acciones restantes por orden para que las…

Renta variableMicroestructura del mercadoEjecuciónTrading de alta frecuencia
Machine Learning for Trading

Este cuaderno muestra cómo utilizar una red de correlaciones estimada en una ventana para describir un universo de acciones y crear una cartera diversificada mediante redes. Selecciona símbolos líquidos usando solo datos disponibles antes de la evaluación,…

Renta variableConstrucción de carterasEstadísticaGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este análisis exploratorio examina el antiguo panel de acciones Quandl WIKI US, centrándose en las convenciones de precios, la cobertura de los datos y lo que su historial permite estudiar mediante backtest. Distingue los precios sin ajustar, que reflejan…

Renta variableMercados de EE. UU.EstadísticaPruebas retrospectivas