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.
248 documentos
Este cuaderno define rendimientos futuros de cierre a cierre para dos horizontes de negociación en una sección transversal de ETF. Cada horizonte se mide desde un cierre ajustado hasta el cierre de un número fijo de sesiones después. Explica por qué las…
Este caso práctico crea variables a nivel de minuto a partir de cotizaciones y operaciones de NASDAQ-100 para examinar si las compras o ventas agresivas recientes predicen cambios de precio a corto plazo. El desequilibrio del flujo de órdenes es la señal…
Este cuaderno aplica aprendizaje automático doble (DML) para estimar el efecto del momentum que excluye el periodo más reciente sobre los rendimientos futuros de ETF, una pregunta causal distinta de predecir rendimientos. Modela el resultado y el tratamiento…
Este cuaderno define etiquetas de rentabilidad futura para un panel de renta variable de US y explica por qué su construcción afecta a todos los modelos y backtests posteriores. Especifica ventanas de rentabilidad con precios ajustados medidas en sesiones de…
Este cuaderno presenta un flujo operativo para conectar una estrategia compartida de backtest y en vivo a una sesión de paper trading de Interactive Brokers. Comprueba la identidad y el estado de la cuenta, solicita barras históricas para inicializar…
Esta reseña de un capítulo describe un proceso basado en hipótesis para definir estrategias de trading antes del backtest. Relaciona los supuestos documentados sobre los datos y la configuración inmutable con el análisis exploratorio, los estudios de eventos…
Este cuaderno explica cómo afectan las especificaciones de los contratos de futuros al cálculo del backtest. Muestra cómo el multiplicador del contrato convierte los movimientos de precios en pérdidas y ganancias en dólares, cómo el precio multiplicado por…
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…
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…
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…
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…
Este documento describe cómo crear una matriz transversal de variables para acciones del S&P 500, combinando historiales ajustados de precios con superficies resumidas de volatilidad implícita en opciones. Organiza las variables por función, entrada, ventana…
Este cuaderno explica cómo una red convolucional temporal (TCN) puede predecir rendimientos a partir de datos financieros ordenados. Las convoluciones causales garantizan que la salida de un momento dependa solo de las entradas actuales y anteriores. Las…
Este cuaderno explica cómo construir retornos spot futuros de uno, cinco y 21 sesiones para un universo fijo de pares de FX. Primero asigna barras de cuatro horas a sesiones de trading con un calendario de cambio de día de Nueva York y luego calcula los…
Este notebook compara modelos de comisiones y slippage para acciones y futuros, y luego examina cómo los supuestos sobre comisiones afectan a una estrategia fija de momentum de ETF. Explica cómo las comisiones porcentuales, por acción, mínimas, combinadas y…
Este notebook compara el rebalanceo diario, semanal, quincenal y mensual de una cartera de momentum con mejor clasificación, construida a partir de un universo fijo de ETF. Mide la rotación y el rendimiento bruto ajustado al riesgo con precios históricos, y…
Este documento de configuración define un proceso semanal de investigación de acciones del S&P 500 que combina características del mercado de opciones con señales basadas en precios. Especifica el universo elegible, los horarios de decisión y ejecución, y…
Este documento presenta un modelo didáctico selectivo de espacio de estados al estilo Mamba para predecir rendimientos de ETF a partir de secuencias de características de momentum. A diferencia de la atención y la mezcla temporal densa, un modelo de espacio…
Este cuaderno examina cómo afecta el impacto de mercado a los resultados del backtest de una estrategia de momentum en acciones con distintos niveles de liquidez. Mantiene constante el tamaño de la orden y la estrategia, estima la liquidez y la volatilidad…
Este cuaderno compara dos diseños Transformer para predecir rendimientos de 21 a ETF días usando ocho características de momentum retrospectivo. PatchTST agrupa días consecutivos en parches, lo que reduce el número de tokens de atención e incorpora patrones…
Este cuaderno evalúa si los datos de contado FX de cuatro horas pueden respaldar una estrategia transversal diaria que clasifique pares de divisas mediante momentum y carry, compre los más fuertes y venda los más débiles. No ajusta ningún modelo ni realiza…
Esta configuración describe una estrategia diaria long-short con 20 pares de FX. Fija la hora de decisión al cierre de Nueva York, la ejecución en la siguiente barra, el tamaño equiponderado y señales de clasificación basadas en momentum o carry. También…
Este cuaderno explica un modelo didáctico selectivo de espacio de estados basado en Mamba y lo evalúa para predecir rentabilidades de ETF. A diferencia de un modelo de espacio de estados con parámetros fijos, deriva del dato actual el término de entrada al…
Este cuaderno describe un análisis de doble aprendizaje automático con ventanas expansivas para estudiar si el momentum de 12 a -2 meses predice la rentabilidad de las empresas de US el mes siguiente, condicionada a Beta, IdioVol, LME y Variance. Los modelos…