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 módulo define una función objetivo diferenciable para el aprendizaje integral de carteras. Convierte ponderaciones de riesgo acotadas por activo en exposiciones de cartera mediante el escalado por volatilidad, calcula las rentabilidades brutas medias de…
Este cuaderno explica cómo un autoencoder condicional amplía el PCA instrumentado para modelar rentabilidades de ETF. Ambos métodos asignan exposiciones a factores a partir de las características de los fondos y combinan esas exposiciones con las…
Este cuaderno usa la regresión lineal como referencia para predecir rentabilidades del NASDAQ-100 a partir de variables de microestructura por minuto. Como las medidas de diferencial y desequilibrio de órdenes se solapan entre periodos retrospectivos, la…
Este cuaderno construye intervalos de predicción para pronósticos de gradient boosting y compara la predicción conformal dividida con la regresión por cuantiles, la regresión por cuantiles conformalizada y la inferencia conformal adaptativa. La predicción…
Este estudio de variables ETF construye tres entradas derivadas de modelos: un modelo oculto de Markov (HMM) que estima el régimen de mercado, precios diferenciados fraccionalmente de fondos de referencia y volatilidad condicional GARCH(1,1) para cada ETF.…
Este cuaderno explica el análisis de componentes principales instrumentado (IPCA), que estima factores comunes mientras expresa las exposiciones factoriales de cada acción como una función lineal compartida de las variables de su superficie de opciones del…
Este estudio compara árboles con gradient boosting con un modelo lineal penalizado para clasificar pares de divisas según sus rendimientos futuros. La motivación es que los árboles pueden representar relaciones condicionales, como usar momentum en un régimen…
Este cuaderno reúne un agente de previsión a partir de un cliente de modelo de lenguaje, una herramienta de búsqueda y un ciclo limitado de turnos. El agente busca pruebas y devuelve una probabilidad binaria con una justificación. Su analizador de respuestas…
Este cuaderno aplica métodos bayesianos de estudio de eventos con series temporales estructurales para estimar el impacto de los anuncios de la Reserva Federal en un ETF de bonos. Construye un contrafactual a partir de las relaciones previas al evento entre…
Este cuaderno compara DQN, PPO y A2C en un entorno compartido de trading simulado, calibrado con los rendimientos horarios de futuros perpetuos de Bitcoin. Un modelo GARCH(1,1) proporciona agrupamiento de volatilidad, mientras el entorno cobra por los…
Este cuaderno comprueba si cuatro estrategias de cartera gestionada explican los rendimientos de SPY tras controlar el movimiento conjunto general de ETF. Las estrategias clasifican ETF mediante momentum rezagado, volatilidad o rendimientos recientes. Diez…
Este cuaderno adapta Word2Vec skip-gram a las posiciones de renta variable institucionales. Trata la cartera de cada institución como una frase, los identificadores de acciones como tokens y las posiciones ordenadas por valor declarado como el orden de las…
Este cuaderno comprueba si el dimensionamiento de posiciones basado en modelos mejora la ponderación equitativa en una estrategia de características de empresas de US. Compara la ponderación por puntuación, que asigna más capital a los valores con…
Este cuaderno evalúa si el coeficiente de información (IC) de una señal se distingue del ruido cuando las observaciones sucesivas son dependientes. Ilustra el problema con una señal de momentum y datos de ETF, y explica cómo los rendimientos futuros…
Este cuaderno trata las previsiones ARIMA como columnas de entrada para modelos posteriores, no como predicciones independientes. Ajusta modelos a los rendimientos de ETF, utiliza pruebas de estacionariedad y diagnósticos de autocorrelación para proponer…
Este cuaderno describe cómo preparar y registrar previsiones NLinear para etiquetas de FX. NLinear resta el último nivel observado a cada historial de entrada de longitud fija, para que el modelo se centre en los cambios dentro del periodo retrospectivo. Un…
Esta herramienta de análisis compartida permite comparar predicciones de modelos de trading mediante métricas del registro y diagnósticos a nivel de predicción. Carga resultados precalculados del coeficiente de información, permite filtrar por etiqueta o…
El documento describe tres características basadas en modelos y derivadas del carry de futuros: un pronóstico del carry de la siguiente sesión mediante ARIMA, medidas Fourier móviles de ciclos seleccionados y un modelo de Markov oculto de dos estados que…
Este documento presenta el panel mensual de acciones US de Chen, Pelger y Zhu, que se utiliza para comparar modelos de valoración de activos. Describe 46 características empresariales agrupadas por tema económico, los rendimientos excedentes del mes…
El documento explica una red convolucional temporal para predecir primas de financiación de futuros perpetuos de criptomonedas a partir de una ventana de 60 intervalos de liquidación de financiación. Cuatro bloques de convolución causal utilizan un kernel de…
Este cuaderno describe una arquitectura inspirada en GT-GAN para sintetizar series temporales con marcas de tiempo realmente irregulares, como ticks o barras de volumen o dólares. Un codificador GRU-ODE transforma las observaciones en estados latentes,…
Este cuaderno compara tres formas de utilizar los regímenes de mercado en un modelo de pronóstico: omitir la información de régimen, añadir como característica la probabilidad filtrada de un estado volátil o ajustar expertos separados para regímenes…
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…
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,…